フィットネスクラブ 会員退会予測データ分析による継続率向上と収益増加事例
はじめに
多くの会員制ビジネス、特にフィットネスクラブ業界において、新規顧客獲得とともに既存顧客の継続率向上は極めて重要な経営課題です。顧客の退会は収益性の低下に直結し、その原因特定や対策は容易ではありませんでした。本記事では、あるフィットネスクラブがデータドリブンなアプローチを採用し、顧客の退会予測モデルを構築することで、継続率を大幅に向上させ、それに伴う収益増加を実現した具体的な事例を紹介します。データ活用がいかにビジネスの根幹に影響を与え得るかを示す好例と言えるでしょう。
事例概要
本事例の舞台となるのは、全国に複数の店舗を展開する中堅フィットネスクラブチェーン「Wellness Life」（架空）です。同社は、多様なトレーニングプログラム、最新鋭の設備、質の高いトレーナー陣を擁し、地域社会における健康促進に貢献することを目指しています。会員数は増加傾向にありましたが、一方で一定期間経過後の退会率が高いことに課題を感じていました。
直面していた課題
Wellness Life社は、以下の課題に直面していました。
- 高い退会率: 特に、入会から3ヶ月後および12ヶ月後の退会率が高い傾向にありました。
- 退会原因の不明瞭さ: 退会理由アンケートは実施していましたが、回答率が低く、真の退会原因や予兆を十分に把握できていませんでした。
- 画一的な顧客対応: 全ての会員に対して同様のコミュニケーションやサービス提供になりがちで、個々のニーズやエンゲージメントレベルに応じた柔軟な対応が不足していました。
- 感覚に頼った施策: 経験則に基づいた継続促進策は行っていましたが、効果測定が難しく、費用対効果が不明確でした。
これらの課題により、せっかく獲得した会員が早期に離れてしまい、顧客生涯価値（LTV）が伸び悩んでいました。
データドリブンなアプローチと具体的な取り組み
同社は、この状況を打破するためにデータドリブンな意思決定の導入を決断しました。主な取り組みは以下の通りです。
-
データ統合と基盤整備:
- 会員情報（年齢、性別、入会日、契約プランなど）
- 利用履歴（チェックイン・アウト記録、滞在時間）
- プログラム参加履歴（レッスンの種類、参加頻度）
- パーソナルトレーニング利用履歴
- 会費支払履歴
- アンケート回答履歴
- スタッフとの面談・コミュニケーション記録（可能な範囲で）
- 館内施設（ジムエリア、プール、スタジオなど）の利用状況
これらの社内に分散していたデータを統合し、分析可能な形式で蓄積するデータ基盤を構築しました。
-
退会予測モデルの構築:
- 統合されたデータセットを用いて、過去の会員の行動履歴から「退会する可能性が高い会員」を識別するための予測モデルを機械学習アルゴリズム（ロジスティック回帰、勾配ブースティング決定木など）により構築しました。
- 特に、特定の期間（例：入会後1ヶ月、3ヶ月など）における利用頻度、参加プログラムの変化、支払い状況の変化、アンケートでの否定的意見などを重要な予測因子として特定しました。
-
高リスク顧客の特定と可視化:
- 構築した予測モデルを現行会員データに適用し、個々の会員の退会リスクスコアを算出しました。
- リスクスコアに基づき、会員を「高リスク」「中リスク」「低リスク」などのグループに分類し、BIツールを用いて各店舗や担当者別にリスト化・可視化しました。
-
リスクレベルに応じた個別アプローチの実行:
- 高リスク顧客: 担当トレーナーやスタッフが個別に声かけを実施。利用状況のヒアリング、トレーニングメニューの見直し提案、目標設定サポート、特別プログラムへの無料招待など、手厚いフォローアップを行いました。
- 中リスク顧客: ターゲットを絞ったDMやメール、アプリ内通知等で、興味を持ちそうなプログラム情報を提供したり、利用を促すメッセージを送付したりしました。
- 低リスク顧客: 定期的な情報提供や優良会員向け特典の案内等を実施し、エンゲージメント維持に努めました。
-
施策効果の測定とモデル改善:
- 実施した個別アプローチに対する顧客の反応や、その後の利用状況、最終的な継続/退会結果を追跡し、施策の効果を測定しました。
- 得られたフィードバックや新しいデータを用いて、予測モデルの精度向上、リスク因子の見直し、アプローチ方法の改善を継続的に行いました。
導入したデータ技術や分析手法
- データ収集・統合: ETLツール、データウェアハウス/データレイク
- 分析プラットフォーム: クラウドベースのデータ分析基盤（例：AWS S3, Redshift, SageMaker, Tableau/Lookerなど）
- 分析手法: 機械学習（分類問題）、統計分析、生存時間分析
- ツール連携: CRMシステム、会員管理システムとのデータ連携
データ活用によって得られた具体的な成果・効果
これらのデータドリブンな取り組みの結果、Wellness Life社は以下の顕著な成果を達成しました。
- 退会率の〇〇%削減: 特に課題であった入会後3ヶ月および12ヶ月時点での退会率が、取り組み開始前に比べて平均25%削減されました。これにより、年間を通してより多くの会員を維持できるようになりました。
- 年間収益の〇〇円増加: 退会率の低下は、継続顧客数の増加に直結しました。この継続率向上分だけで、年間約1.5億円規模の追加収益をもたらしました。
- 個別アプローチの反応率向上: 高リスク顧客への個別声かけや提案に対する肯定的な反応率（例: 担当者との面談設定、特定プログラムへの参加など）が〇〇%に達し、ターゲットを絞ったアプローチの有効性が確認されました。
- スタッフ業務効率化: リスクスコアに基づき対応優先度を明確にしたことで、スタッフは効果的なフォローアップが必要な会員に注力できるようになり、業務効率が〇〇%向上しました。
- 顧客満足度の微増: 個別ニーズに応じたきめ細やかな対応は、会員からの肯定的な評価に繋がり、NPS（ネットプロモータースコア）が〇ポイント上昇しました。
これらの定量的成果は、データに基づいた顧客理解と個別対応が、顧客ロイヤルティと収益性に直接的なインパクトを与えることを明確に示しています。
成功の要因分析
本事例が成功を収めた要因は複数考えられます。
- 経営層の強いコミットメント: データ活用の重要性を経営層が理解し、必要な投資と組織横断的な推進を後押ししました。
- 多角的なデータソースの活用: 会員属性や利用履歴だけでなく、スタッフの記録やアンケート結果など、多様なデータを統合・分析したことが予測精度を高めました。
- 予測モデルの精度と実用性: 技術的に精度の高いモデルを構築しつつ、その予測結果を現場のスタッフが理解・活用しやすい形式で提供できた点。
- データ分析チームと現場（店舗・トレーナー）の連携: 分析結果を現場の具体的なアクションに落とし込み、そのフィードバックを分析に反映させる密な連携体制が機能しました。
- 継続的な改善プロセス: 一度きりの分析で終わらせず、PDCAサイクルを回しながらモデルと施策を継続的に改善したこと。
結論・教訓
Wellness Life社の事例は、会員制ビジネスにおけるデータドリブンな意思決定の強力な有効性を示しています。特に、顧客の退会予測という重要な課題に対し、単なる予測に留まらず、その結果を具体的な個別アプローチに繋げ、PDCAサイクルを回すことで、継続率向上という明確なビジネス成果に結びつけています。データは過去の事実だけでなく、未来の可能性を示唆するものであり、それを活用することで、より個別最適化された顧客体験を提供し、顧客生涯価値を最大化できることを証明しています。
今後の展望
同社は今後、退会予測モデルをさらに高度化し、予測精度を高めることや、リアルタイムでのリスク変動検知を目指しています。また、新規顧客の早期エンゲージメント向上、クロスセル・アップセル機会の特定、プログラム開発への会員ニーズ反映など、データ活用の範囲をさらに広げ、データドリブンな組織文化の醸成を進めていく計画です。本事例は、様々な会員制ビジネスにおいて、顧客維持・LTV向上を実現するための強力な示唆を与えるものと言えるでしょう。
（本記事は特定の企業事例に基づくものではなく、データ活用事例として一般的な知見や傾向を基に構成したものです。登場する企業名や数値は架空のものです。）