для фитнес-клубов и сетей
Прогнозируем
уход клиентаза 15 дней
Клиент перестаёт ходить
задолго до того, как перестаёт платить
Модель видит это по данным, которые у вас уже есть. Каждое утро вы получаете список тех, кто на грани – и причину по каждому.
Посчитать потери↓калькулятор
Сколько
вы теряете
Три поля. Остальное посчитаем сами.
Не знаете свой отток – оставьте как есть. Это средний по рынку: в массовом фитнесе база обновляется за три-четыре месяца.
примерно уходит вместе с клиентами
За год. Каждый месяц клуб покидают 5 400 человек, и каждый уносит с собой оплату, которую уже не сделает.
примерно можно вернуть за год
Это 425 удержанных клиентов в месяц. Считаем только тот месяц, который они оплатят сразу – что будет дальше, заранее не обещаем.
Цифры ориентировочные – на ваших данных посчитаем точно.
Видим
Каждое утро – список тех, кто уже собрался уходить. И причина по каждому: пауза в посещениях, кончается абонемент, пропал после заморозки. Модель учитывает все параметры поведения.
Звоним
Голосовой бот обзванивает всех из списка и делает предложение. Администратор не отвлекается ни на минуту.
Считаем
Через месяц вы впервые узнаете, что реально удерживает людей. Не по ощущениям, а по цифрам: часть рисковых мы намеренно не трогаем и сравниваем.
данные
Что нужно
от вас
Выгрузка за последний год в любом формате – Excel, CSV, экспорт из 1С или CRM. Имена и телефоны не нужны: замените их номерами.
Обязательно – вместе с теми, кто уже ушёл. Модель учится на разнице между теми, кто остался, и теми, кто перестал ходить. Только по активной базе учиться не на чем: примеров ухода в ней нет.
с чего начинаем
- Обсуждаем проект и условия
- Подписываем договор и NDA
- Передаёте обезличенные данные или доступ к ним – зависит от условий договора
минимум
- Клиенты – кто и когда пришёл, включая ушедших если у вас сеть – укажите, в каком клубе занимается
- Оплаты – что покупали и когда
- Посещения – если ведёте
если есть
- Заморозки и продления
- Групповые занятия и персональные тренировки
- Обращения и жалобы
- Активность в приложении
- Источник – откуда клиент пришёл
Чем больше данных – тем точнее результат.
как это работает
Отток концентрируется
наверху списка
Модель ранжирует всю базу по риску ухода. Смысл не в том, чтобы угадать каждого – а в том, что в верхней части списка уходящих в разы больше, чем в среднем по базе. Работать с ней дешевле, чем поливать скидками всех.
последняя миля
Список бесполезен,
если некому звонить
Десятки или сотни звонков в день администратор не сделает – у него люди на ресепшене. Поэтому обзвон берёт на себя голосовой бот: звонит, предлагает заморозку, персональную тренировку, скидку или бонусное занятие.
- Обзванивает весь список, пока вы работаете
- Заносит данные в CRM и в расписание, может сразу выставить оплату или поставить задачу менеджеру
- Спрашивает причину ухода – и это первые размеченные данные, которых не было
- Показывает, что сработало: заморозка, скидка, тренер или бонусное занятие
- Часть рисковых не трогает – это контрольная группа для честного замера
заявка
Посмотрим на ваши
данные и посчитаем
Расскажите, что у вас есть – ответим, что из этого получится и за какой срок.
О цифрах на этой странице. Модель и все расчёты построены на обобщённом наборе данных, собранном по типовым показателям фитнес-рынка, – реальную клиентскую базу мы для демонстрации не используем. Цифры показывают, как метод работает и что он даёт, но на ваших данных результат будет своим. Считаем его на первом же цикле и показываем честно, включая контрольную группу.