在传统概念里，科技对企业最主要的作用就是帮助企业提高工作效率，优化流水线操作。但随着科技新应用的发展，现如今，科技不断推动企业创新、创造并进行战略升级。毋庸置疑，企业与科技之间的关系正经历着一次全方面的变革。

在这个以顾客满意为主导的时代，为满足市场需求，利用科技来分析了解用户的共同趋势和行为成为了当下企业最有力的工具。

而实施这种技术需要得到企业自上而下的全面认可，才能够推动企业全面发展，并促使企业向数字创新方向转型。

讽刺的是，给企业带来改变的技术不仅仅能够通过复杂的分析软件实现，实际上，这种技术也可以由人类自身来完成。这就是现代数据分析师的力量！

通过基于消费模式而不是陈年计划来执行策略，企业能够直接从源头着手，在其各种计划的配合下提高用户体验。这种分析数据不管是在获取新客户，还是在维持客户对服务满意度方面都非常有用。

此外，这种方式还会自然而然地推动企业与其客户在符合当代企业发展环境的全新层面上进行有意义的交流。

数字化转型的必然性

这种数字化转型是循序渐进、不可避免，同时波折重重的。

除了发展历史悠久的企业对适应数据驱动的科技具有普遍的排斥并存在文化阻力外，企业进行数字化转型所面对的最紧迫的问题是缺少实施这一转变的人才。

事实上，65%的CIO（首席信息官）表示技术人才的短缺是阻碍目前状态和现代企业发展潜能的直接因素，必须优先解决这一问题。

同样地，在思科（Cisco）任职20年的CEO约翰·钱伯斯（John Chambers）曾经表示，如今的企业或将有三分之一无法在十年后继续存活，因为他们将无法跟上数字化发展进程。钱伯斯指出：“我们要么成为颠覆者，要么被别人颠覆。”

企业树立怎样的观念是推动数字化进程最主要的障碍：企业领导需要建立新的企业文化，鼓励员工不断学习并实施触手可及的技术，而不是坚守传统的企业价值观。

案例一：TARGET（美国塔吉特公司）

企业不可低估现代分析师能力的潜在影响。以TARGET公司的数据统计师Andrew Pole为例，他在2010年偶然间利用了数据分析对某个在公司购物的客户是否怀孕进行了预测。

作为宣传活动的一部分，Target公司计划利用各种优惠措施来吸引准妈妈们，并为她们提供所有孕期和新生儿产品。Pole在分析后发现孕妇在购买商品时通常更有针对性，例如，她们会购买大钱包、特殊的维生素产品以及有机化妆品。

之后，Pole设计出了一种算法，他将购买历史与客户统计资料进行对比，从而决定某个女性顾客怀孕的可能性。如果客户的数据模式在参数范围之内，那么该客户将会收到与生育有关的优惠券。

事实证明Pole的算法非常精准。一名父亲曾非常生气地质问Target经理为什么Target员工会给他的小女儿发这些优惠券，几天后这名父亲返回到商场向该经理道歉，他表示他的女儿最终向他承认自己确实怀孕了。

虽然类似Pole这种为传统零售业进行大数据分析的案例既非首次，也不是最后一次，但是这个成功案例却让企业深刻意识到针对其用户群的定制分析有助于提高企业的收益。

案例二：健身行业

健康与保健企业在过去十年期间呈指数增长，但是健身行业是传统企业当中还未充分发挥数据分析潜能的典型案例。

科技的发展使得运动应用已成为普通的手机功能：如今，健身运动类APP能够轻松追踪、监测并记录运动距离、净卡路里、肌肉增长量等数据。

与健身相关产品也同样在不断改进，例如预防损伤与康复技术、经过改良但仍时尚的运动服装、心率监测器等，这些产业的发展同样扩大了健身行业的影响力。

健身俱乐部也效仿其他产业进行着现代化改造，为其客户提供最新的管理软件和最智能的训练设备：传统的动感单车课程已转变为VR（虚拟现实）单车竞赛，各种健身运动APP平台上的锻炼总结可以得到整合，以及自动登记机让客户可以随时进入健身俱乐部进行锻炼。

1. 取得分析数据

健身俱乐部结构简单且容易掌控，是利用数据分析来提高整体用户体验的理想选择。较之大多数传统企业，健身俱乐部无疑保存并积累了更多的第一方数据。

在成为会员之前，客户除了按照健身房要求提供一些具体信息外，还需要透露很多个人信息。客户每次来健身房的时候，这些数据都会通过他/她的出席情况、课程报名、购买记录等方式建立起来，这就为分析师提供足够多的数据来分析用户行为。

讽刺的是，即使客户一直不来健身房，他们仍然在他们的客户资料里留下了甚至更有价值的数据，因为这种行为通常表明这些客户不太满意或有可能终止会员协议。

广义上讲，商业智能能够将以前的销售结果与目前的销售库存量和供应量进行对比，从而对收益做出预测，企业可以利用收益预测来制定以维持或增加企业收入为目标的商业策略。

数据分析功能会创建一个综合分类明细表，显示哪项服务（会员制、销售购买点、额外课程/训练费用）是利润增长点，以及每一项会带来百分之几的利润。

这一数据同样可以指出健身俱乐部哪些方面需要得到改善。如果是管理多家健身俱乐部，商业智能可以将销售预测与关联模式进行对比，从而对影响健身俱乐部利润或客户出勤率的因素进行适当调整。

2. 利用分析智能构建健身活动

此外，数据分析在安排健身俱乐部课程方面也起着重要作用。健身俱乐部不仅要提供吸引用户的课程，更重要的是，他们需要将课程安排在合适的时间段内，这样才能够取得最佳的客户出勤率、参与度，并最终提高客户满意度。

由于对于不同用户人口统计（老年人倾向于早上锻炼，而年轻人通常都在晚上锻炼等），健身俱乐部的锻炼高峰时间段会存在很大差异，数据分析可以利用以前的课程出勤记录与评价来预测什么时间适合什么课程，以及最受欢迎的教练。

同样地，通过在高峰期内跟踪客户人口统计数据，健身俱乐部可以将课程安排在某些用户更愿意参加的时间段。这种策略会取得双倍的效果：客户有更多的课程或训练选择，必然会减少高峰期有氧运动室或举重室的拥挤度。

此外，当某个课程需要由另一个教练代课或要改成别的课程时，数据趋势能够提议差不多的替换选择，这种替换选择同样能够吸引该课程的用户群，并让用户满意。

3. 利用数据分析来预测并减少客户流失

数字化技术的应用给健身俱乐部带来了各种好处，而这一分析工具在应对行业最重要的问题——用户流失方面更有着无可比拟的作用。虽然没有准确指标来预测导致客户流失的原因，但可以从各种因素考虑来明确有“流失风险”客户：

正如本文上述所说，健身俱乐部会自然而然地收集各种客户数据，并利用这些数据来了解用户群的多样性和惯性行为。

数据分析能够明确健身房的高峰期和低谷期、健身会员的出勤模式以及活跃与不活跃的客户信息，从而先创建一个中性背景。

通过分析一般相关因素，例如会员出勤的连贯性、零售消费、健身目标进程、线上参与度、合同期限、课程预定量与出勤率，以及个人人口统计数据，可以对个人和整体进行用户流失风险评估。

将此数据进行分类，并与之前结束会员协议的用户数据模式相对比，就可以预测出整体用户留存率，并能够很容易地明确存在流失风险的客户。

一旦明确客户的流失风险，健身俱乐部老板就有着独特优势，可以通过向有流失风险的客户提供定制营销活动和服务降低客户流失意向，从而干扰留存预测。

这些“智能服务提供”能够实现双重目标：不仅能够吸引客户利用这次推销活动，同时还能让客户觉得自己得到关注。这种简单但真诚的姿态不仅能够极大地缩短管理层与客户之间差距，还能够与客户建立积极的联系。

通过数据分析，健身俱乐部经理可以根据实际情况对客户满意度进行预测，而不再是凭直觉做出商业决策。针对流失用户制定的计划以及整体用户的支持不仅能够减少用户流失，还能够为企业提供前所未有的洞察力，让企业了解如何从健身俱乐部的服务、产品、课程乃至教练方面最大化地增加利润。

颠倒数据顺序可以让你了解哪些行为最不可能造成用户流失，进而帮助制定推广活动，获取新用户。你可以通过数据明确平均人口统计信息，哪些课程有成员参加，了解哪些活动的成员活跃度最高且利润最多，你还可以在传达的信息和用户群构建中利用这个数据。

总结

由于健身行业整体上已经遵循“用户体验先行”的企业转型模式，所以健身俱乐部需要采用同样的心态来对待客户。

虽然健身俱乐部只是数字化变革中一个很小的缩影，但其发展案例与各行各业不同规模的企业都息息相关。数字时代已经开启，包括健身俱乐部老板在内的企业领导们都需要适应时代发展的要求。

或者更权威的话来说：“要么颠覆，要么被颠覆。”