健身房会员管理系统论文开题报告

您好，健身助手管理系统拥有自己地数据魔方，能对健身房各方面数据对比分析，仪表盘清晰地展示了健身房地经营状况。分析每日地客流，每月的资金状况。在数据魔方中还可以自定义判断数据，详细分析您健身房的会员管理，潜客维护等等，并向您及时...

健身房在日常运营过程中会产生大量的数据，然而传统的健身房管理模式采用纸质表格进行数据的统计、跟进和管理，导致数据分析的过程会非常艰难，甚至很多数据无法进行记录和分析，最终使得俱乐部不得不以较为粗放的方式发展，很多时候，俱乐部赚钱还是赔钱大部分看运气。

很多朋友都理解数据分析的重要性，然而手中并没有好的数据分析工具，也没有好的数据分析方法，最终自然难以得出对于运营工作有一定指导意义的结论。面对大量杂乱无章纸质数据，管理者往往会陷入一种对于数据的怀疑之中，会认为数据分析并没有太大的作用从而放弃了尝试。

接下来我们就简单介绍一下如何利用健身管理系统分析会员签到数据。

一、会员签到数据--提升场馆人气的核心指标

数据及图表来自：健身助手管理系统-数据魔方

会员的签到记录是大部分俱乐部都有的数据，非常简单，然而很少有俱乐部能真正掌握到签到数据的精髓，其中主要的原因就是签到次数分析的维度不够，导致管理者面对干巴巴的数字束手无策。那么签到数据应该从哪些维度进行分析呢？

首先，我们可以从签到次数上快速定位俱乐部的活跃会员，比如下面这家俱乐部，6月份签到十次以上的会员有277名，那么这277名用户就是咱们俱乐部的核心用户，这些用户对俱乐部的人气起到了至关重要的作用，那么这部分用户我们的教练就应该重点跟进，重点关注，有机会还可以开发转介绍资源；

其次，我们可以针对签到1-10次的会员重点推送一些活动，比如签到挑战，越签到超过10次的会员送小礼品，签到排名大赛等，把到俱乐部签到做成一个大型的互动游戏，那么俱乐部的用户自然会帮助我们不断提升俱乐部人气；

最后，对于上月未签到会员我们应该怎么办呢？这里我们可以将最近三个月未签到的会员筛选出来，安排教练逐个跟进，了解会员的真实情况，甚至帮助会员重新制定训练计划，尽力挽回即将流逝的会员，要知道，留住一个老客户的成本可能只是开发新客户成本的十分之一。

签到次数维度分析

数据及图表来自：健身助手管理系统-数据魔方

当我们知道针对不同的人群，采用不同的维护方法，并举办了各种针对俱乐部人气提升的活动后，我们如何清晰地分析活动的效果，以针对性地改进呢？接下来就需要对不同月份的签到数据进行对比了。

签到次数月度对比

数据及图表来自：健身助手管理系统 -数据魔方

由上图可以得出，这个俱乐部本年度的用户活跃度非常高，月签到次数平均在8000次左右，同时数据非常稳定，但是由于有假期因素影响，使得数据看起来并不是特别准确，比如6月份相对5月份还有下降，我们如何排除假期对于数据等影响呢？看环比数据就是一个比较好的方式；

签到次数年度环比

数据及图表来自：健身助手管理系统-数据魔方

在上图中国呢明显可以看出，每年一月和二月由于春节假期和冬季天气的原因签到人数是较少的，三四五月签到人数较多，六月开始小幅下降，9月开始略有回升，如何判断咱们俱乐部运营的状况是否健康呢？上图就是一个非常好的例子，虽然俱乐部6月签到数据有所下降，但是每一个月相对于去年都有明显的提升，并且增长速度也在提升，说明俱乐部对于会员的维护和服务是非常到位的，今年一定能达到一个非常漂亮的业绩水平！

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