你可能经常遇到这样的场景......
发现新用户转化流失严重，但是不知道怎么办?
通过数据分析，计算出会员整体续费率低，却不知道从哪里入手提升?
健身房会员数据分析的常见痛点:
通过数据找到了问题所在，但却不知道如何解决。归根结底是因为找到了症状，没找到原因，或者问题太宽泛，不够具体，难以入手解决。
会员分析是所有精细化运营的基础，从上图可以看出，会员群体不再是一个简单的整体，而是需要针对不同的会员群体进行分类，从中发现关键的问题点，然后把会员行为数据打细，在对比中找到原因，从而采取不同的运营策略。
做好会员分析不仅可以从全量营销转化到精细化运营，还能帮助场馆节省营销费用，做更懂会员的产品与服务！
今天，为大家举例几种典型的会员分析方法及对应运营策略：
按会员【生命周期】进行分析
将对的人放在对的位置
从会员生命周期来对会员进行分析。一般来说会员的生命周期会经历用户获取、会员转化、会员活跃、会员留存（或续费）和召回五个阶段。 我们都希望能尽量延长会员的周期长度，当会员处于生命周期的不同阶段时，其相应的运营重点也不同。
一个典型的例子：
潜在用户： 对于潜在用户我们希望他们能尽快转化为付费会员，常用的策略是新用户福利；
新会员： 刚办卡的新会员需要尽快完成首次训练，此时应该增加新会员引导，协助他们选择适合自己的课程，开始训练计划；
活跃会员： 这部分会员自律性比较高，若希望提高他们的训练频率，那么就需要培养巩固用户的训练习惯，并且不断推陈出新，保持会员的兴趣；
即将到期会员： 我们的目标是希望会员坚持续费，可设置一些续费权益，如优惠券、积分抵现、老用户专享权益等；
已流失会员： 可通过社群、电话、短信等进行召回，邀请会员参加场馆活动、课程体验、领取优惠券等。
按会员【消费数据】进行分析
以会员消费为视角，通常使用RFM模型来进行会员分析。即从会员消费金额、消费频率、消费时间（或销课时间）等维度将会员进行分层。
如：给30天内训练10次以上的会员，制作出勤排行榜，并下发积分奖励，免费邀请好友一起训练等，激励会员转发分享。
再比如，我们希望开发第二增长曲线，那么针对高价值会员，希望他们完成付费决策，购买其他相关课程或商品，此时可针对他们不同的喜好使用不同的选品和营销方法。
按会员【偏好】进行分析
精细+个性化地了解用户
你的场馆什么私教课最受欢迎？
哪位教练会员评价更高？
早中晚哪个时段训练人数最多？
会员的训练目标是减脂、增肌、产后恢复，还是提高运动表现？
……
分析以上偏好后，我们可以采取如：
- 会员偏好较高的团课、私教课，可适当增加排课量、提高人数上限、设置私教拼课等。
- 会员减肥需求特别多时，可相应开办一期减脂训练营。
会员偏好数据，还可结合会员年龄、性别等信息来一起分析。
按会员【行为数据】进行分析
会员领取优惠券、打卡、分享、会员来源等都可以作为重要行为来进行分析。
若将领取优惠券作为会员的一个重要行为，可能会获得如下信息：
1.将已领取优惠券但尚未使用的会员，作为优先跟进对象。
2.评估不同券的使用偏好。什么样的人愿意用券，新用户还是老用户，高价值用户还是小白用户？同样，可以从门店、券类型、券面额等维度进行分析，总结最佳营销方案。
按会员【活跃度】进行分析
会员活跃度包括周活跃、月活跃、年度活跃等。可基于会员出勤频次、最近一次约课时间等维度进行分析。
如：近 30 天训练低于2次以下的会员，健身频次较低，急需激活会员的运动习惯，可设置社群打卡、训练营等促活活动。
近 30 天训练10次以上的会员，会员活跃度较高，可设置会员等级、会员积分等激励，增加会员动力和荣誉感。
除了从会员数据进行分析，还可通过用户调研、访谈等方式，找到是否有其他因素在影响用户。
以上提到的会员数据可在「青橙健身房管理系统」内查看或下载，并且系统内提供100+会员动态标签，通过标签组合可筛选出各类不同用户群体。
会员分析能更好地帮助健身房
更了解你的用户
抓住他们的心理，管理他们的预期
更了解你的投入
花性价比最高的预算，创造最好的效果
更了解你的业绩
各层级会员精细化运营，提高服务效能
扩展阅读：
《新功能：「会员二维码」有效提升会员到店体验，提高前台服务效率》
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