?你可能經常遇到這樣的場景......
發現新用戶轉化流失嚴重，但是不知道怎么辦?
通過數據分析，計算出會員整體續費率低，卻不知道從哪里入手提升??
健身房會員數據分析的常見痛點:
通過數據找到了問題所在，但卻不知道如何解決。歸根結底是因為找到了癥狀，沒找到原因，或者問題太寬泛，不夠具體，難以入手解決。
會員分析是所有精細化運營的基礎，從上圖可以看出，會員群體不再是一個簡單的整體，而是需要針對不同的會員群體進行分類，從中發現關鍵的問題點，然后把會員行為數據打細，在對比中找到原因，從而采取不同的運營策略。
做好會員分析不僅可以從全量營銷轉化到精細化運營，還能幫助場館節省營銷費用，做更懂會員的產品與服務！
今天，為大家舉例幾種典型的會員分析方法及對應運營策略：
按會員【生命周期】進行分析
將對的人放在對的位置
從會員生命周期來對會員進行分析。一般來說會員的生命周期會經歷用戶獲取、會員轉化、會員活躍、會員留存（或續費）和召回五個階段。 我們都希望能盡量延長會員的周期長度，當會員處于生命周期的不同階段時，其相應的運營重點也不同。
一個典型的例子：? ?
?潛在用戶：??對于潛在用戶我們希望他們能盡快轉化為付費會員，常用的策略是新用戶福利；
?新會員：??剛辦卡的新會員需要盡快完成首次訓練，此時應該增加新會員引導，協助他們選擇適合自己的課程，開始訓練計劃；
?活躍會員：??這部分會員自律性比較高，若希望提高他們的訓練頻率，那么就需要培養鞏固用戶的訓練習慣，并且不斷推陳出新，保持會員的興趣；
?即將到期會員：??我們的目標是希望會員堅持續費，可設置一些續費權益，如優惠券、積分抵現、老用戶專享權益等；
?已流失會員：??可通過社群、電話、短信等進行召回，邀請會員參加場館活動、課程體驗、領取優惠券等。
按會員【消費數據】進行分析
以會員消費為視角，通常使用RFM模型來進行會員分析。即從會員消費金額、消費頻率、消費時間（或銷課時間）等維度將會員進行分層。
如：給30天內訓練10次以上的會員，制作出勤排行榜，并下發積分獎勵，免費邀請好友一起訓練等，激勵會員轉發分享。
再比如，我們希望開發第二增長曲線，那么針對高價值會員，希望他們完成付費決策，購買其他相關課程或商品，此時可針對他們不同的喜好使用不同的選品和營銷方法。
按會員【偏好】進行分析
精細+個性化地了解用戶
你的場館什么私教課最受歡迎？
哪位教練會員評價更高？
早中晚哪個時段訓練人數最多？
會員的訓練目標是減脂、增肌、產后恢復，還是提高運動表現？
……
分析以上偏好后，我們可以采取如：
- 會員偏好較高的團課、私教課，可適當增加排課量、提高人數上限、設置私教拼課等。
- 會員減肥需求特別多時，可相應開辦一期減脂訓練營。
會員偏好數據，還可結合會員年齡、性別等信息來一起分析。
按會員【行為數據】進行分析
會員領取優惠券、打卡、分享、會員來源等都可以作為重要行為來進行分析。
若將領取優惠券作為會員的一個重要行為，可能會獲得如下信息：
1.將已領取優惠券但尚未使用的會員，作為優先跟進對象。
2.評估不同券的使用偏好。什么樣的人愿意用券，新用戶還是老用戶，高價值用戶還是小白用戶？同樣，可以從門店、券類型、券面額等維度進行分析，總結最佳營銷方案。
按會員【活躍度】進行分析
會員活躍度包括周活躍、月活躍、年度活躍等。可基于會員出勤頻次、最近一次約課時間等維度進行分析。
如：近 30 天訓練低于2次以下的會員，健身頻次較低，急需激活會員的運動習慣，可設置社群打卡、訓練營等促活活動。
近 30 天訓練10次以上的會員，會員活躍度較高，可設置會員等級、會員積分等激勵，增加會員動力和榮譽感。
除了從會員數據進行分析，還可通過用戶調研、訪談等方式，找到是否有其他因素在影響用戶。
以上提到的會員數據可在「青橙健身房管理系統」內查看或下載，并且系統內提供100+會員動態標簽，通過標簽組合可篩選出各類不同用戶群體。
會員分析能更好地幫助健身房
更了解你的用戶
抓住他們的心理，管理他們的預期
更了解你的投入
花性價比最高的預算，創造最好的效果
更了解你的業績
各層級會員精細化運營，提高服務效能
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《新功能：「會員二維碼」有效提升會員到店體驗，提高前臺服務效率》
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