Hoe sportscholen data kunnen gebruiken om hun omzet te vergroten...

Data is overal. Het zweeft rond in je sportschool. Elke actie die je leden doen is een datapunt dat geanalyseerd kan worden. Maar data is alleen waardevol als het wordt geanalyseerd en bruikbaar wordt gemaakt. Alleen dan zal het je helpen je diensten aan te passen aan de behoeften van je leden en zo je bedrijfsresultaten te verbeteren.


 

Big data, big deal!

Onderzoek toont aan dat bedrijven die via data-analyse inzicht krijgen in het gedrag van klanten, hun concurrenten met 85 procent overtreffen in omzetgroei. Business analytics-tools kunnen je daarmee helpen door belangrijke gegevens te visualiseren in grafieken, tabellen en dashboards. Dit is cruciaal om groeimogelijkheden te identificeren en het gedrag van leden binnen je onderneming of bedrijf te begrijpen.

Met behulp van business analytics ontdekten lening-aanbieders bijvoorbeeld dat iPhone-gebruikers hun leningen vaker terugbetaalden dan Android-gebruikers. Als gevolg konden websitebezoekers een hoger bedrag lenen wanneer ze de website bezochten op een iPhone. Dit is een perfect voorbeeld van hoe data zakelijke beslissingen kunnen beïnvloeden. Maar laten we het nu hebben over hoe jij data kunt inzetten voor jouw onderneming.

Data en de stand van zaken in de fitnessindustrie

Maar al te vaak zijn ondernemingen in de fitnessindustrie nog steeds afhankelijk van dataverwerkingsmethodes die vrij beperkt zijn. Dataverwerking is vaak zelfs niet-bestaand buiten de basisomzet en ledengroei. Het is nog steeds de norm om met spreadsheets of beperkte dashboards te werken. Hierdoor blijft data gescheiden, waardoor beheer, analyse en het leggen van verbanden tijdrovender wordt dan nodig is.

Veel andere bedrijfstakken, zoals de financiële sector en e-commerce, sturen al erg op data en zijn het bewijs van het succes dat kan worden behaald bij de invoering van data-driven managementpraktijken. Uit een recent onderzoek van het MIT's Center for Digital Business blijkt dat bedrijven die data in managementbeslissingen implementeerden, een productiviteitstoename van 4 procent als resultaat zagen en een winststijging van 6 procent. In de huidige competitieve fitnessmarkt kan data dus het verschil maken tussen winst en verlies.

Modern data-driven ondernemen

Moderne business analytics maakt het veel gemakkelijker om gegevens te gebruiken voor belangrijke managementbeslissingen, door een breed scala van relevante gegevens bij elkaar te brengen en te visualiseren. Met de juiste tool kun je snel toegang krijgen tot globale gegevens op bedrijfsniveau tot statistieken op klantniveau. Het identificeren en bijhouden van belangrijke statistieken zoals de klantlevenswaarde (CLV), retentiepercentages, bezoekdistributie over tijd, lidmaatschappen per demografische groep en de verdeling van je inkomstenbronnen, kunnen je helpen je prestaties te verbeteren omdat deze cijfers je inzicht geven in het DNA van je onderneming.

De kracht van moderne business analytics ligt in het combineren van deze informatie met contextuele gegevens om alle zakelijke beslissingen te optimaliseren, zoals je doelgroepen, aanbod van lidmaatschappen, servicedistributie, productaanbod, marketinguitgaven en meer.

De toekomst van business analytics

De komende jaren zal meer en meer worden overgestapt op ondernemingspraktijken die zijn afgestemd op 'big data' en de vele kansen die deze overstap met zich meebrengt.

Als ontwikkelingen in andere industrieën een indicatie zijn, zullen we ook in de fitnessindustrie een grotere nadruk zien op zaken als machine learning, patroonherkenning en predictive modeling, om trends en relaties in datasets beter te identificeren en zelfs de toekomst te voorspellen. Als je bijvoorbeeld toegang hebt tot alle boekingsinformatie over de laatste jaren, kun je effectief het succes van mogelijke lessen, uren, etc. voorspellen. En geaggregeerde gegevens van trainings- en voedingsdagboeken kunnen gecombineerd worden met contextuele gegevens zoals leeftijd, gewicht, geslacht, enz. om de basis te leggen voor een aanbevelingssysteem voor trainingsschema's, om ervoor te zorgen dat elk lid zijn persoonlijke doelen kan bereiken. Want succesvolle leden zijn gelukkige leden, die langer lid blijven en hun vrienden meenemen.

Deze technieken worden al toegepast in sectoren zoals het bankwezen en de detailhandel, waar grote numerieke databanken worden geanalyseerd om het gedrag van de consument te voorspellen en te manipuleren. Naarmate kunstmatige intelligentie verder geïntegreerd wordt in analytisch werk, zullen de mogelijkheden exponentieel toenemen. Processen zoals risicomodellering zullen ons dan in staat stellen om gegevens te gebruiken om beter voor de toekomst te plannen, waardoor investeringen veiliger worden en aanhoudend succes van je onderneming veel makkelijker te behouden is.

Conclusie

Business analytics, zo het nog niet het geval is, zou je prioriteit moeten worden in de komende jaren. Door nu te investeren in het juiste gym managementsysteem om je analytics te beheren, maak je je onderneming toekomstbestendig en verminder je micromanagement in de toekomst, waardoor je meer tijd over zal hebben om je bevindingen ook daadwerkelijk te implementeren.

Een strategische inzet van business intelligence zal je operationele processen transformeren en je in staat stellen om het ware potentieel van je onderneming te bereiken, je concurrentiepositie te verbeteren en je winst voor de komende jaren te maximaliseren.

Auteur:
Hugo Braam is technologie-evangelist in de fitnessbranche en medeoprichter van virtuagym.com, leverancier van innovatieve software voor fitnesscentra en personal trainers. hugo@virtuagym.com

Voor meer informatie: www.virtuagym.com

nr5 2018
nr4 2018
nr3 2018
nr2 2018
nr1 2018
nr10 2017
nr9 2017
nr8 2017
nr7 2017
nr6 2017
nr5 2017
nr4 2017
nr3 2017
nr2 2017
nr1 2017
nr10 2016
nr9 2016
nr8 2016
nr7 2016
nr6 2016
nr5 2016
nr4 2016
nr3 2016
nr2 2016
nr1 2016
nr10 2015
nr9 2015
nr8 2015
nr7 2015
nr6 2015
nr5 2015
nr4 2015
nr3 2015
nr2 2015
nr1 2015
nr10 2014
nr9 2014
nr8 2014
nr7 2014
nr6 2014
nr5 2014
nr4 2014
nr3 2014
nr2 2014
nr1 2014
nr9 2013
nr8 2013
nr7 2013
nr6 2013
nr5 2013
nr4 2013
nr3 2013
nr2 2013
nr1 2013
nr10 2012
nr9 2012
nr8 2012
nr7 2012
nr6 2012
nr5 2012
nr4 2012
nr3 2012
nr2 2012
nr1 2012
nr10 2011
nr9 2011
nr8 2011
nr7 2011
nr6 2011
nr5 2011
nr4 2011
nr3 2011
nr2 2011
nr1 2011
nr10 2010
nr9 2010
nr8 2010
nr7 2010
nr6 2010
nr5 2010
nr4 2010
nr3 2010
nr2 2010
nr1 2010
nr10 2009
nr9 2009
nr8 2009
nr7 2009
nr6 2009
nr5 2009
nr4 2009