【退会予測プログラムと会員定着⽅法例について】※退会予測と専用アプリケーション■株式会社 プロフィットジャパン
東京医科大学 公衆衛生学分野 客員研究員
公益財団法人 日本健康スポーツ連盟研究員
博士(医学) 菊賀信雅
■ブルームプラス合同会社 花等寛将

退会予測プログラム

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato2

■退会防⽌がフィットネス経営の要︕①▪ サブスク事業であるフィットネスクラブは会員の継続率が経営の要となります。会員数が保持できていると、毎月の固定収入だけでなく、オプションの売上も上がりやすくなります。会員数を伸ばすには新規募集と同等に退会を防止することが重要となります。

月/３～４％

月/１～２％

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato3

■退会防⽌がフィットネス経営の要︕②【退会予測はなぜ必要︖︖︖】▪ フィットネスクラブの会員は半年以内の早期退会が最も多い。
▪ 新規会員の４０〜６5％が入会から３〜６ヶ⽉以内に退会する。
（Annesi. European Journal of Sport Science. 2003）

⼊会時に退会リスクの⾼い⼈物を特定することで、⾼い精度で退会防⽌策を取ることができる。
Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato4

■退会防⽌がフィットネス経営の要︕③【退会率１％の差による売り上げの違い】▪ 「新しい顧客を獲得することは、現在の顧客を繋ぎとめるよりも6倍のコストがかかる」

三宅基子 ; レジャー·マーケットの将来, レジャー·レクリエーション研究所News Letter Vol.4, No.23, pp.2-3, 1990.

※差額分を埋める場合の広告費︓広告費費⽤対1⼈/10000円の場合、新規広告費599万円＝120万円の損失
Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato5

■退会防⽌がフィットネス経営の要︕④【退会予測アプリケーションとは︖】▪ 「新しい入会時のアンケート結果から、半年、10ヶ月と期間ごとの退会率を算出する会員管理アプリケーションです。数⼗店舗、数千人に及ぶデータと学会発表でエビデンスを取った
予測算出⽅法で、信頼性と精度の⾼い退会予測ができます。
▪ その他にも、会員管理、配信、予約・ポイント管理、データの分析・集計など運営管理に必要な機能と、会員証、予約機能、NEWS配信、クーポンやスクラッチなど、スマホ⼀つで便利な機能を備えています。

退会予測
Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato

運営管理ユーザー6

■日本生涯スポーツ学会（奨励賞受賞）①
フィットネスクラブの新規会員における早期退会リスクを推定するモデルの開発。
根本裕太・菊賀信雅 他共著(Japanese Journal of Physical Fitness and Sports Medicine）
⽇本体⼒医学会、『体⼒科学』. 2022.10.01

精度を⾼めるため、機械学習の⼿法を⽤い、ランダムサバイバルフォレストを実施し世界で初めて、入会時の退会者を予測する(入会時のアンケート実施で、10か月後の退会する確率を70%以上の確率で⾒つける)ことで、退会リスクの⾼い会員を入会時に優先的にフォローし、退会者を効率的に減らすことを目的としたモデルを開発することに成功した。
Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato

7

■日本生涯スポーツ学会（奨励賞受賞）②▪ 日本生涯スポーツ学会(仙台)2020.11.01「⺠間フィットネスクラブ新規会員における退会予測因⼦の特定および予測モデルの構築」「退会予測確率把握のためのアプリケーションの開発」

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato

8

■日本生涯スポーツ学会（奨励賞受賞）③▪ 退会予測アプリの計算⽅法は、5年間で数⼗店舗、数千人のデータを使って算出した計算⽅法で、退会予測算出のエビデンスを日本生涯スポーツ学会で取り、奨励賞を受賞した算出⽅法です。
▪ データの⺟数が蓄積すればするほど精度があがり、ある程度の⺟数が貯まった段階で、ブランド毎、店舗毎の退会予測を作成することも可能です。
▪ 退会抑制だけでなく、退会率の低い客層へのブランディングなど、経営の戦略の幅が広がります。
▪ 退会確率の⾼い会員に対して、最も有効だとされている対策は「コーチング（カウンセリング）」です。
先⾏研究ではカウンセリングの有無で約2倍の退会率の差が認められています。
▪ プロフィットジャパンのカウンセリングシステム︓PPCは、「目標設定」「来館頻度」の退会防止効果が認められている項目まで重点を置いた作りで、来館予定・来館済み・ホームフィットネスのスケジュールが⼀目で分かるカレンダー予約機能があるため、来館頻度の設定と⾒直しが簡単にでき、現場で退会防止のためのカウンセリングを⾏うことができます。

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato9

■退会率予測①▪ 専門インストラクターとの目標設定や進捗状況の確認を定期的に実施た会員は実施しなかった者よりも、12週時点の退会率が30％低かったとの報告があります。（JanMiddelkamp,et al 2017)▪ 会員の在籍期間ならびに利⽤頻度が退会に強く影響する事が報告されている。（YiS,Lee YW,et al 2020)
様々な要因をデータ化し入会時のリスク把握
リスク回避フォローで退会防⽌につなげる︕

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato10

■退会率予測②▪ 予測モデル構築に関する研究⽅法（対象者・調査⽅法）▪ 研究デザイン／同⼀管理運営⺟体のFC（17施設）における新規入会者を対象とした前向きコホート研究▪ 対象者および調査⽅法／新規会員全員に調査協⼒を依頼

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato11

■退会率予測③▪ 目的変数／退会の有無・在籍期間▪ 施設が保有する会員情報から把握▪ 説明変数の候補（この中から予測モデルに含める変数を選択）

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato12

■退会率予測④▪ 入会時にアンケートに答えていただく。(アプリ等の中のアンケート機能に入れていただければ、CSVファイルにての出⼒が可能)▪ これ以外の、入会後にどの施設を使いたいや、どのプログラムに参加したいなどのデータを入れていただいてもかまいません。そうすることで、利⽤施設ごとの退会率やプログラムごとの退会率の算出も可能です。

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato13

■退会率予測⑤

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato

アンケート集計表 Excelファイル(CSV)14■退会率予測⑥▪ 結果︓予測モデルの構築と予測性能の検証▪ ブートストラップ法を⽤いて予測モデルに投入する変数を検討した結果、9変数が選択された。
▪ これらの変数のうち，先⾏研究にて報告されている運動継続の関連要因と概ね⼀致することから、本研究の結果を支持するものであった。

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato15

■退会率予測⑦▪ 結果︓退会リスク算出過程を視覚化したノモグラム▪ 各項目の該当カテゴリーの位置から上部の「各項目の得点」に向かって線を引き、得点を算出する（年齢階級が中年層であれば30点となる）。
▪ 同様の作業を他項目にでも繰り返す。
▪ 全項目の得点を合計して、総合点数を算出する。
▪ 総合得点の位置から下に線を引くと、6ヶ月時に会員である確率を予測することができる（例えば、総合得点が150点であれば、約95%の確率で6ヶ月時も会員である）。

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato16

■退会率予測⑧
生存分析（会員在籍率）に基づいて、⾼退会予測群をフォローする

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato17

■退会率予測⑨

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato

退会予測確率と実際の退会者

18

■退会率予測⑩

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato

退会予測確率と実際の退会者

19

■退会率通知
新規会員のアンケート実施から退会予測確率通知の⼿順

早期退会者の抑制
Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato20

■カウンセリング☞フォロー カレンダー機能
黒：来館予定／青：来館実績／黄：ホームEX実績①退会確率の⾼い会員から優先して、入会時カウンセリングを⾏い、目標、達成までの期間、来館予定等を決めて、カレンダーに入⼒（記入）する。
②トレーニング開始から、実施した実績、来館日、トレーニング内容等の入⼒（記録）し、予定通り来ていたら、ご褒美（インセンティブ）、来ていなければプッシュ機能により通知し、来館を強く促す。
③退会確率の⾼い会員には、何としても、３ヶ月は来ていただく連絡をする旨、入会時に必ず伝える。

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato21

■ドロップアウト率▪ フィットネス未経験の122人の被検者にフィットネスクラブ参加を促し、ランダムに3つのグループに分けて、以下の条件を付けて参加率等を調べた介入研究の結果。
①のグループは、15のサイクリングのバーチャル(ビデオ)プログラムに参加できるグループ②①のプログラムに加えて、実際のインストラクターが指導するグループエクササイズに参加できるグループ①＋②に加えて、個人の数字目的や来館頻度を設定するコーチングを3回受けられるグ
ループに分けて、12週間観察。

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato22

■プランニングと運営サポート▪ ⾏動意図(⾏きたいという気持ち)と⾏動(実際に⾏く)の間には大きな溝がありそれを埋めて、⾏動するためには、Planning(計画)が必要。Planning には Action Planning（⾏動プラン）とCopingPlanningの2種類があり，⾏動プランとはいつ， どこで，どんな⾏動をするかという大まかプランを示 し，Coping Planningとは想定される様々な場面に対処 する具体的なプランを示す。
〔Schwarzer R: Modeling Health Behavior Change: How to Predict and Modify the Adoption and Maintenance of Health Behaviors. Appl Psychol. 2008; 57: 1‒29. 〕▪ 10クラブ以上の場合、サポートに伴う資料提供を定期的(最低2ヶ月に⼀度程度)に⾏わせていただくとともに、ZOOMミーティングによっての情報共有、改善⽅法について、提案等をさせていただきます。

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato23

■料⾦（退会予測プログラム）
クラブ数

料金

１50,000円／月、１クラブ（税別）

２～３40,000円／月、１クラブ（税別）

４～５35,000円／月、１クラブ（税別）

６～７30,000円／月、１クラブ（税別）

８以上

別途ご相談

（初期導入費）

50,000円／初回のみ、１クラブ（税別）／複数クラブ別途相談▪ ①クラブよりデータを取りまとめて開発会社に⼀括データ送信。
▪ ②アンケート質問紙提供、エクセル集計書式ファイル提供、アウトプット例などのデータ送受信、アプリ導入、総合研修。
▪ ②そのデータを元に退会予測率を算出し、退会予備軍（退会する確率が⾼い⽅）に対しフォロー対処。
㈱プロフィットジャパンとのお取引となります。
Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato24

アプリケーション機能

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato25

■アプリケーション①
退会予測アプリケーションはこんな課題を現場で解決できるアプリケーションです。

☑売上が増えない☑退会率が⽉間３％を上回っている☑会員のフォローが十分にできていない☑イベント予約、タイムセール、お得情報などの情報を配信して来館に結び付けたい。
☑会員管理や予約、ポイントの管理まで⼀元管理したい☑データ分析・集計を現場の負担が少ないようにしたい

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato26

■アプリケーション②
あなたのブランドや店舗に合わせたデザイン設定にできる。

▪ アプリ画面の配色や画像、ロゴなどを登録店舗毎に設定することができます。また、デフォルトで設定されているメニュー以外の項目を使⽤しやすいようにメニュー編集することも可能です。
Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato27

■アプリケーション③
会員証から予約、ポイントまで楽しく便利なアプリ機能。（ガラケー対応）

会員証

スクラッチ

プログラム予約

NEWS配信ガラケー▪ 会員証・予約機能、NEWS配信やタイムセール配信、などアプリ⼀つで便利な機能を、ユーザーは簡単に使うことができます。また、未利⽤を防ぐため、ログインの楽しみを増やすスクラッチなどの機能も備えています。
▪ ⾼齢者やガラケーユーザーなど、スマホ未利用の顧客に対応するため、ガラケーでの会員証やポイント付与、実際の会員カードとの併⽤もできます。
Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato28

■アプリケーション④
管理・配信・分析・集計・顧客フォローなど現場効率が上がる運営管理機能が充実。
▪ 会員の入退会管理、予約管理、緊急連絡やNEWS配信、来店履歴、ポイント使⽤、アンケートなどの分析・集計など、店舗運営に必要な機能を備えています。
▪ 多項目の分析・集計機能はCSVでのダウンロードが可能で、属性によってセグメントできる連絡配 信機能などを使って、退会防止介入や、運営の戦略を⽴てられます。

※退会防⽌フォロー例
2週間以上の未来館は「70％の退会」 最終来館⽇をセグメントして⼀⻫フォロー連絡
Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato29

■アプリケーション⑤
ホームエクササイズ・オンラインレッスン。
▪ Youtube、配信アプリ、ZOOM、オンラインサロンへのリンクによって、録画やLive配信によるレッスンができます。
▪ ログインURLやパスワードをセグメントした会員のみに、プッシュ通知やトーク・メール配信することで、参加者を限定することも可能です。
① ス ク ワ ッ ト ・ カ ー フ レ イ ズ ・ ⾜踏み（7 分間）① 楽 々 ヒップアップ（9 分間）② 蹴 っとばし体操（6 分間）② 姿 勢 とバランス改善（7 分間）③ 肩 こりと腰痛予防体操（7 分間）③ く び れ ・ 美しい背筋づくり（7 分間）④ 楽 々 体 幹 トレーニング・股関節＆肩のストレッチ（10 分間）④ 時 短 で美脚・燃焼効率 UP のアレンジスクワット（6 分間）

https://www.youtube.com/watch?v=NGaGhGVAH3E

https://www.youtube.com/watch?v=zgaBllEEw-w

https://www.youtube.com/watch?v=qKbyMgr7ees

https://www.youtube.com/watch?v=tLVHm0EkFv4Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato

https://www.youtube.com/watch?v=xkqXZNjdTXQ

https://www.youtube.com/watch?v=vZF_uamGExY

https://youtu.be/L44Z4L91Wuk

https://youtu.be/DFLlLwPwQn430

■アプリケーション⑥
ホームエクササイズと施設利⽤をつなぐ新しい運営。
▪ フィットネスクラブを退会した会員は運動をしなくなるというエビデンスがあり、施設外でも運動をした⽅が、会員定着に有効であるということが示されています。これからのクラブ運営は来館時はパーソナルやスタジオ、カウンセリングなどの 目的をもって来館して、それ以外はホームエクササイズなどを⾏うことで会員定 着に導きます。
退会予測アプリケーションは来館とホームフィットネスの両⽅をサポートします

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato31

■アプリケーション機能①

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato32

■アプリケーション機能②

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato33

■アプリケーション機能③

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato34

■アプリケーション機能④

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato35

■その他① 外部サイト連携▪ SNSやLINE、自社HPへの誘導は外部サイトへのリンク張りにより誘導が可能です。
▪ また、搭載された機能が足りない場合、外部作成したWEBページへのリンクにより補うことで、開発費を抑えた使⽤が可能です。
▪ また、自社HPや外部の誘導サイトからの予約は、予約システムを連携することで可能になります。

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato36

■その他② 顧客情報登録

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato37

■料⾦（退会予測アプリケーション）

項目料金

導入費

60,000円／初回のみ（税別）月額80,000円／月（税別）／複数クラブ別途相談▪ 会員数1,000人／月会費8,000円の場合︓退会が１％落ちると8,000円×10人＝80,000円の売上アップでアプリ使⽤料は実質タダ︕㈱プロフィットジャパンとのお取引となります。
Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato

38

ありがとうございました。
ご不明な部分がございましたら下記へお問合せお願い致します。

ブルームプラス合同会社
花等寛将〒151-0053

東京都渋谷区代々木5-38-6

Email: bloom.planning.kato@gmail.com
TEL:080-5472-7983
FAX:03-6368-5690

Copyright(C) bloom+LLC./Hiroyuki Kato

39