Важность сбора данных для оздоровительных клубов

Данные, их сбор и использование продолжают оставаться актуальной темой в мировом бизнесе, и фитнес-индустрия не является исключением. Повсеместное распространение носимых устройств, социальных сетей, подписки на рассылки, показателей веб-сайта и программного обеспечения для управления клубом, которое собирает массу информации о членах клуба, привело к лавинообразному росту объема информации. Но как наилучшим образом использовать эти данные для достижения целей отдельных фитнес-клубов (и соблюденияновых правил защиты данных ), иногда трудно определить.

Тим Бэйнтон, основатель и управляющий директор по развитию бизнеса компании Blue Chip Sports Management, столкнулся с трудностями в развитии своего бизнеса, когда узнал, что ключ к превращению данных в доход, сказал он во время сессии IHRSA 2018.

Отслеживание тенденций и увеличение прибыли

Бэйнтон пришел в индустрию спортивного менеджмента и фитнеса после карьеры профессионального теннисиста и игрока в колледже, после чего был назначен профессионалом по теннису в Mount Vernon Athletic Clubs в Вирджинии. Он оценил силу данных благодаря своему другу, который работал в финансовой отрасли и специализировался на анализе данных. Благодаря его контакту Бейнтон узнал о важности "отслеживания тенденций и увеличения прибыли" с помощью предиктивного анализа данных.

"Вы должны быть готовы к переменам", - говорит Бейнтон, который, опираясь на свои инстинкты спортсмена, взял на вооружение принципы добычи данных. По его словам, это стоит усилий. Если вы будете "на 5% точнее, это сделает вас на 5% прибыльнее".

Он перечислил пять областей, на которых следует сосредоточиться:

1. Максимизация доходов на человека
2. Максимизация удержания клиентов
3. Увеличение числа новых членов
4. Оптимизация ассортимента продукции
5. Оптимизация вашего времени

Что касается последнего пункта, Бэйнтон говорит, что не следует перегружать себя цифрами, а нужно научиться "вести бизнес через призму данных". "Ищите данные во всем", - говорит он.

Предиктивная аналитика данных

Бейнтон уделяет большое внимание прогностическим метрикам, во многом в том же стиле, что и методы, ставшие знаменитыми в "Moneyball", книге Майкла Льюиса об инновационном, а иногда и контринтуитивном подходе, который руководство Oakland Athletics предприняло для создания выигрышной команды с минимальными инвестициями, используя ключевые информационные метрики. Бэйнтон изучил книгу и взял все, что мог, из методик бейсбольного клуба.

Бэйнтон сказал, что вам следует действовать четырьмя способами:

1. Поощрять инновации
2. Поддерживать предпринимательский образ мышления
3. Обучите всех членов команды
4. Поиск опыта и решений за пределами отрасли

"В первую очередь решайте очевидные проблемы", - сказал он. Но он предупредил, что существует кривая обучения. "Будьте ответственны за изменения, когда они идут не так, потому что они будут. У нас были примеры, когда мы тратили время на сбор данных и информации, а они оказывались не теми, которые нам были нужны".

Это стоит усилий. По словам Бэйнтона, наиболее успешными являются те компании, которые доверяют данным. "Причина, по которой компании из списка Fortune 500 продолжают быть успешными, заключается в том, что они постоянно фокусируются на том, чего хочет потребитель, и идут в ногу со временем".

Одним из его любимых примеров использования компанией потребительских показателей является Netflix. "Сейчас они заказывают сценарии на основе предварительных данных", - сказал он. Бейнтон также упомянул Amazon и их систему рекомендаций. "Тридцать процентов продаж Amazon - это рекомендации".

Он использует Google Analytics в качестве основного инструмента для сбора данных, и ему нравится Facebook в качестве основного источника сбора данных. И он настоятельно рекомендует проводить опросы. "Проведение опросов - ключевой момент", - говорит Бейнтон.

Шестиэтапный "цикл доходов" данных

Как бы вы ни собирали и ни организовывали свои данные, вы должны подходить к их использованию в рамках "цикла доходов", который он описал в виде шести этапов:

1. Составьте кластеры своих клиентов
2. Классифицируйте своих клиентов
3. Оптимизируйте свое время
4. Оптимизируйте свои предложения
5. Оптимизируйте ценообразование
6. Максимизация прибыли

Одна из историй успеха аналитики данных Бейнтона - когда он обнаружил, что большинство клиентов клуба путешествуют в радиусе 3,8 мили от тренажерного зала. Отслеживая маршрут их поездок, его команда смогла лучше планировать занятия для членов клуба с учетом их маршрутов в режиме реального времени.

Из уже имеющейся у вас информации можно извлечь гораздо больше. Не воспользоваться этим - значит упустить огромную возможность. Как подытожил Бэйнтон: "Что не измерено, тем не управляют".