過去五年，大數據在互聯網/金融/醫療等前沿的行業得到了廣泛應用，「數據化精細運營」、「數據驅動決策」成為了大家耳熟能詳的詞匯。
而在蓬勃發展的健身行業中，這一切似乎還很陌生。我們走訪了數百名健身行業的從業者，「決策全靠經驗」依然是行業中的普遍現狀。
「怎么樣才能賣出更多會員卡？」
「如何通過風險預警提高留存率？」
「排課方式是否真的符合會員需求？」
「私教到底創造了多少價值？」
面對這些問題，大家能給出答案往往來自主觀判斷，但對于健身房的管理決策來說，基于數據詳解得出的結論，往往才是正確的。
青橙管理系統近日再次上線了新功能：「數據實驗室」。
通過場館收入、會員情況、私教、銷售等維度的數據收集與呈現，為場館量身定制專屬數據化運營助手。
從宏觀至微觀，先了解，再作戰。
* 青橙管理系統pro版用戶，可以在web端立即使用「數據實驗室」功能。
面對健身需求日益綜合化的消費群體，很多健身場館正在面臨營銷模式急需革新的現狀。
「如何售卡，才能夠讓收益最大化？」
我們這里用一個數據樣例來說明：?
△ 銷售收入&銷售收入來源占比
在「銷售收入」報表中，我們可以清楚的看見過去30天的所有販賣品銷售情況，并得出一定結論：
期限卡、儲值卡、次卡幾乎平分市場，受歡迎程度相同
“活動營銷”和“課程預約”沒有消費記錄，證明場館在過去30天中缺少營銷活動
銷售記錄并不與時間存在某種關聯，證明周末、節日等對會員來店消費影響不大?
△ 每位銷售在一定時間內的銷售狀況，包含實際金額、交易量和續卡率
△ 未分配銷售的會員卡成交狀況
結合銷售的業績報表來看，場館收入對銷售依賴性相當大，其中“未分配銷售”所產生的銷售額僅占比0.30%，而銷售人員前3名包攬了場館收入的百分之六十以上。
僅通過30天中的收入與銷售情況細分，我們就能夠在場館的銷售與人員配置上得出更好的優化方案，例如：增加場館的營銷活動，支持體驗課；大部分銷售價值較低，通過“老帶新”的方式以及裁剪冗員，更有助于場館收益的增長。
相比較于“轉化率”，“續卡率”更是維持一家健身房穩定運轉的基礎。
所有健身房都對會員的現狀分析存在強烈需求，但是僅憑會員卡銷售記錄和上課記錄，得到的信息十分片面有限，并無法對會員的留存或流失做出預判，同樣的，也難以挖掘潛在會員的價值。
青橙數據實驗室利用AI大數據智能，對場館所有的會員現狀進行分析，最終以數據化方式呈現，讓場館經營者能夠清楚了解到，現有會員是否正處于流失高風險的狀態中，而又有多少會員正處于待轉化狀態，有極高的可能性成為健身房消費者。
△詳細的會員評級系統，讓管理方案更具針對性
高價值會員：訓練頻繁且累計消費高的會員
重點維護會員：有一定流失風險的會員
普通會員：消費一般但是訓練穩定的會員
待轉化會員：新注冊、已接洽會員
已流失會員：會員卡無余額，或者超過90天未到店的會員
根據會員最近訓練情況、90天活躍情況、累計消費金額的綜合計算，數據實驗室直觀呈現出會員流失風險的統計。
在樣例中，高風險會員占到了場館所有會員中的80%以上，證明健身房管理者急需針對會員留存，對營銷方案做出調整。
結合會員分析報表，管理者可以一鍵篩選高風險會員，并通過責任教練，對這部分群體做出緊急維護，有效提高留存率。
因為能夠很好平衡教練與會員需求，團課是相當一部分健身場館最重要的收入來源。
但是我們應該參考什么數據，才能保證團課的排期足夠科學？
如何在保障良好的上座率的同時，讓收益最大化？
△ 團課飽和度分析 & 空位提醒分析
通過對「實際預約人次」和「課程可預約人次」的統計，我們可以得知，每一節課的是否受到會員歡迎，是否需要通過調整排期來鼓勵會員多多約課。
當某節課需求飽和度持續呈現出100%的狀態時，我們可以結合「團課空位提醒分析」，判斷是否需要通過增加排課，來滿足更多會員的上課需求。
△ 約課高峰分布
與此同時，結合約課高峰期分布報表，我們可以最大程度的「讓對的團課出現在對的時間」，挖掘團課的潛在價值，大大提高團課帶來的收益。
如果說團課的生死與排課時間關系更大，那么私教的受歡迎與否幾乎全看教練本人。
如果僅憑私教收入或時間看工作效率，未免過于粗糙——青橙數據實驗室將授課時長與排課時長作為雙重維度，得出「私教工作飽和度」，即“私教每周/每月/每天排的那么多課中，有多少課時真正被會員約走了？”?
△私教工作飽和度：誰的工作效率高，誰更加有價值。
結合私教為場館帶來的收入，健身房管理者可以衡量每位私教對健身房創收的影響，并對私教的排課與授課時間做出調整。
△ 日常私教授課統計表，為私教開出“每日成績單”
對于健身房的管理與運營來說，對場館現狀的分析與比較是每一個決策的首要參考，青橙選擇了用數據化的方式，直觀呈現場館經營現狀，幫助場館有效規避風險、挖掘潛在客戶價值。
伴隨著健身房管理需求的升級，青橙的數據化服務也將不斷更新，讓“數據化運營”助力每個健身場館的發展與成長。