ธุรกิจ Fitness / Gym ใช้ Data Analytics ยังไงให้ชนะตลาด

สวัสดีครับ รอบนี้เอาธุรกิจใกล้ตัวมาแชร์กันบ้างดีกว่า (เหตุเกิดจากเมื่อเช้าไปยิมมาแล้วคิดว่า เอ้ะเรื่องนี้น่าสนใจ)

ถ้าเกิดว่าเราเคยสมัครรายเดือนฟิตเนส เราน่าจะคุ้นกับภาพเดิมๆ อย่างเช่นคนสมัครเยอะช่วงต้นปี
แน่นเอี้ยดช่วงมกราคม เงียบลงช่วงมีนาคม และเงียบยิ่งกว่าเดิมเมื่อถึงปลายปี

ภาพนี้คุ้นๆกันไหมครับ ?

ปัญหานี้ไม่ได้เกิดกับฟิตเนสเล็กหรือใหญ่โดยเฉพาะเท่านั้น แต่ที่ผมจะบอกก็คือ
“มันเป็นธรรมชาติของธุรกิจ Gym” ครับ

คำถามคือ ในอุตสาหกรรมที่ลูกค้าเลิกง่าย สมัครเร็ว แต่อยู่ไม่นาน
อะไรคือปัจจัยที่จะทำให้บางฟิตเนส เติบโตได้อย่างยั่งยืน?

คำตอบไม่ใช่อุปกรณ์ใหม่เอี่ยม ไม่ใช่พื้นยางกันกระแทกที่แสนหรู แต่นั่นคือ Data Analytics ครับ (เอาเข้าเรื่องนี้อีกแล้ว! 555)

ฟิตเนสไม่ได้ขาดลูกค้า แต่ขาด “ความเข้าใจลูกค้า”

เจ้าของฟิตเนสจำนวนมากมักจะรู้ตัวเลขพื้นฐานดี อย่างเช่น

• สมาชิกตอนนี้มีทั้งหมดกี่คน
• รายได้ต่อเดือนประมานเท่าไหร่
• ค่าใช้จ่ายคงที่ที่มีอยู่ ประมานเท่าไหร่

แต่คำถามที่สำคัญกว่ามักไม่มีใครตอบได้แบบชัดๆก็คือ

• ใครคือสมาชิกที่กำลังจะเลิกใช้บริการยิมของเรา ?
• ใครคือคนที่มีโอกาสที่จะซื้อแพ็กเกจเพิ่ม ?
• ใครสมัครเพราะ “แรงฮึด” และใครสมัครเพราะ “วินัย” ปกติที่เค้ามีอยู่แล้ว ?

Data Analytics เริ่มต้นจากการตั้งคำถามพวกนี้ ไม่ใช่จาก Dashboard สวยๆอะไรแบบน้านนนนนน

Data ของฟิตเนสมีมากกว่าที่คิด

หลายคนเข้าใจผิดว่า Gym ไม่มี Data อาจจะมองว่าเรื่องพวกนี้คือไกลจากธุรกิจนี้มากๆ แต่ความจริงคือมี…แต่ไม่ได้ถูกใช้มากกว่าครับ

ข้อมูลที่ฟิตเนสมีอยู่แล้ว ยกตัวอย่างเช่น

• ความถี่ในการเข้าใช้บริการของลูกค้า
• เวลาที่ลูกค้าเข้า (เช้า / เย็น / ดึก)
• ประเภทคลาสที่ลูกค้ามักเข้าร่วม
• การใช้ Personal Trainer บ่อยมากน้อยแค่ไหน
• ระยะเวลาตั้งแต่สมัครสมาชิกจนเลิกเป็นสมาชิก(ไม่มาใช้บริการอีกต่อไป)

เมื่อเอาข้อมูลเหล่านี้มาวางต่อกัน ในฐานะเจ้าของ เราก็จะเริ่มเห็น “พฤติกรรม” ที่ไม่ใช่แค่ “ยอดขาย” อีกต่อไปครับ

และเจ้าสิ่งที่เรียกว่า “พฤติกรรม” นี่แหละครับ คือ กุญแจหลักของธุรกิจ Fitness เลย

Segmentation – ลูกค้า Gym ไม่ได้เหมือนกันทุกคน

Gym ที่ใช้ Data เก่งๆ จะไม่มองลูกค้าเป็นแค่ก้อนเดียวนะครับ เพราะในข้อมูลที่ทาง Gym ได้เก็บไปนั้น มักจะบอกว่า

• กลุ่มหนึ่งเข้าเกือบทุกวัน แต่จ่ายแพ็กเกจราคาไม่สูงมาก
• อีกกลุ่มเข้าไม่บ่อย แต่ซื้อ PT อย่างต่อเนื่อง(คือจ่ายเยอะ)
• บางกลุ่มสมัครเพื่อ “เริ่มต้นชีวิตใหม่” แล้วหายไปใน 60 วัน (แก้งค์ New Year Resolution)

จะเห็นเลยว่า เมื่อเราสามารถแยก Segment ของลูกค้าได้ กลยุทธ์ที่เราจะใช้ในการขาย ก็จะเปลี่ยนไปทันที(เลือกกลยุทธ์ให้เหมาะกับกลุ่มของลูกค้า)

ไม่ใช่แค่ส่งโปรเดียวให้ทุกคนแบบส่งๆ แต่ต้องเลือกที่จะส่ง “สิ่งที่ใช่” ให้แต่ละกลุ่มลูกค้าอย่างถูกต้อง

Churn Analytics – รู้ก่อนใคร ว่าใครกำลังจะเลิกใช้บริการ

ต้นทุนที่แพงที่สุดของ Gym ไม่ใช่อุปกรณ์ แต่คือ การหาสมาชิกใหม่ๆ ในทุกๆครั้งครับ

Gym ที่ใช้ Data Analytics จะพยายามลด Churn ก่อนหาลูกค้าเพิ่ม (คือพยายามจะรักษาฐานลูกค้าเก่าเอาไว้ให้ได้มากที่สุด ก่อนที่จะไปมองหาลูกค้าใหม่ๆ)

สัญญาณที่บอกว่าลูกค้ากำลังจะเลิกใช้บริการ อย่างเช่น

• ความถี่การเข้าใช้งานลดลงต่อเนื่อง
• ไม่เข้าเกิน 14–21 วัน (2 – 3 อาทิตย์เลยนะ)
• เลิกเข้าคลาสที่เคยชอบเข้า
• หยุดใช้ PT (เน้นเล่นเอง แล้วก็หมดแรงจูงใจ)

ถ้ารู้สัญญาณเหล่านี้เร็ว Gym จะสามารถ “ดึงกลับ” ลูกค้ากลุ่มนี้ได้ทัน ด้วยข้อเสนอที่เหมาะกับแต่ละคน
ไม่ใช่ส่วนลดมั่วๆซั่วๆปนๆกันไป

Personalization – Fitness ที่ไม่ใช่ One-size-fits-all

Fitness เป็นเรื่องส่วนตัวมากๆเลยนะครับ ถ้าคิดดูดีๆ แต่ Gym จำนวนมากกลับปฏิบัติกับลูกค้าเหมือนกันหมด

Data Analytics ทำให้ Gym เปลี่ยนจาก “มีคลาสอะไรให้เลือก” เป็น “คลาสแบบไหน ที่จะเหมาะกับลูกค้าแบบนี้”

ยกตัวอย่างเพื่อให้เห็นภาพชัดเจนมากขึ้นอย่างเช่น

• คนที่มาเช้า อาจได้รับโปรแกรม Morning Routine ไม่เหมือนกับตอนเย็น
• คนที่ขาดวินัย อาจจะได้รับ Challenge เกี่ยวกับการออกกำลังกายอะไรสักอย่างในระยะสั้นๆ
• คนที่เล่นหนัก อาจได้รับ Recovery Program เป็นพิเศษ

ลูกค้าไม่ได้รู้สึกว่า Gym ขายของเลยครับ แต่รู้สึกว่า Gym “เข้าใจเขา” มากกว่า (ใครจะไม่ชอบคนที่รู้ใจบ้าง ถามจริ้ง ?)

Pricing & Package Analytics – ขายแพ็กเกจให้ตรงจังหวะ

Gym ที่ใช้ Data จะรู้ว่า

• ลูกค้าคนไหนควรขาย PT ให้
• ลูกค้าคนไหนควรขาย Annual Package
• ลูกค้าคนไหนควร “ปล่อย” ไม่ควร Hard Sell

การดูแค่รายได้รวม อาจทำให้ตัดสินใจผิดได้ แต่การดู Lifetime Value จะเปลี่ยนมุมมองใหม่ทั้งหมดครับ

บางคนจ่ายน้อย แต่อยู่นาน บางคนจ่ายเยอะ แต่หายเร็วก็มีให้เห็นบ่อยไป

Data Analytics ช่วยให้ Gym ไม่หลงกับยอดขายระยะสั้น แต่จะช่วยให้โฟกัสไปที่ความยั่งยืนของลูกค้าที่จะอยู่กับเราไปตลอดครับ

Class Utilization – Class แน่น ไม่ได้แปลว่าๆได้กำไร

คลาสที่คนเต็ม อาจไม่ได้กำไรสูงสุด และคลาสที่คนน้อย อาจสำคัญต่อคำที่เรียกว่า Retention ก็ได้ครับ

Data ทำให้ Gym รู้อยู่เสมอว่า

• คลาสไหนควรเพิ่ม
• คลาสไหนควรตัด
• คลาสไหนควรย้ายเวลา

ตารางคลาสที่ดี ไม่ใช่ตารางที่ดูแน่น แต่คือตารางที่สามารถที่จะ “สร้างคุณค่าระยะยาว” ให้กับธุรกิจได้ครับ

Trainer Analytics – คนคือ Asset ที่สำคัญที่สุด

Personal Trainer ไม่ได้มีความสามารถที่เท่ากันทุกคนครับ และจะไม่มีวันเป็นได้เลย เพราะแต่ละคนนั้นแตกต่างกันมากๆ และแน่นอนครับว่าเจ้าตัว Data มันทำให้เห็นชัดเจนมากขึ้นไปขั้น

Gym ที่ใช้ Analytics จะรู้ว่า

• Trainer คนไหนรักษาลูกค้าเก่งมาก
• Trainer คนไหนขายเก่ง แต่ลูกค้าหายเร็ว (จะขายลูกเดียว)
• Trainer คนไหนเหมาะกับลูกค้าแบบไหน

สิ่งนี้ช่วยทั้งการจัดตาราง + การพัฒนา Trainer และการสร้างประสบการณ์ระหว่างลูกค้า ธุรกิจ และเทรนเนอร์ไปในทางที่ดีขึ้นครับ

Online + Offline Data – Fitness ไม่ได้จบที่หน้าเคาน์เตอร์

แอป, Wearable, Online Class ทำให้ Fitness มี Data มากกว่าที่เคยมีมาก่อนอย่างเห็นได้ชัดเลยครับ

Gym ที่ชนะตลาด คือ Gym ที่จะสามารถเชื่อมต่อ Online Behavior เข้ากับ Offline Experience เข้าด้วยกัน

คนที่หยุดเข้า Gym อาจจะยัง Active บนแอปอยู่ และนั่นคือโอกาส ไม่ใช่ปัญหาอะไรเลย

ธุรกิจ Fitness ชนะด้วย Data ไม่ใช่กล้าม

สุดท้ายแล้ว ฟิตเนสที่ชนะตลาด ไม่ใช่ฟิตเนสที่มีคนกล้ามใหญ่ที่สุดใช้บริการอยู่ หรืออุปกรณ์แพงที่สุดอะไรยังไง

แต่มันคือฟิตเนสที่

• เข้าใจพฤติกรรมมนุษย์ หรือถ้าเรียกในเชิงธุรกิจก็คือ “ลูกค้า”
• ใช้ Data เพื่อช่วย ไม่ใช่เอามากดดันว่าต้อง ต้อง ต้อง!
• ตัดสินใจทำอะไรสักอย่างได้เร็วกว่าเมื่อก่อน ก่อนที่ลูกค้าจะหายไป

Data Analytics ไม่ได้ทำให้ลูกค้าแข็งแรงขึ้นเลยครับ แต่ทำให้ธุรกิจ Fitness ต่างหาก ที่จะแข็งแรงพอ
ที่จะดูแลลูกค้าไปได้ในระยะยาว

และในตลาดที่การแข่งขันสูงขึ้นทุกปี
Data คือ Personal Trainer ที่ดีที่สุดของธุรกิจ Gym เลยล่ะครับ ลุยๆ!