Untersuchungsschwerpunkte
Die Studie untersuchte, welche Faktoren die Kundenbindung in Fitnessstudios beeinflussen und wie diese durch eine systematische Datenanalyse besser vorhergesagt werden kann.
Methode
Mittels eines Fragebogens wurden Daten von 537 Trainierenden (257 Frauen, 280 Männer) zu 18 verschiedenen Zufriedenheitsfaktoren erhoben. Diese wurden anschließend mit dem K-Nearest-Neighbor(KNN)-Algorithmus analysiert und ein entsprechendes Vorhersagemodell entwickelt.
Zentrale Ergebnisse
Schlüsselfaktoren für die Kundenbindung waren unter anderem qualifizierte Trainer, moderne Ausstattung, gute Erreichbarkeit und die Nutzung sozialer Netzwerke. Der KNN-Algorithmus konnte auf Basis der Schlüsselfaktoren eine Vorhersagegenauigkeit von über 70 Prozent erzielen. Damit liefert er wertvolle Hinweise, um die Kundentreue zu beeinflussen und einer Abwanderung/Kündigung entgegenzuwirken.
Praxisrelevanz und Fazit
Studios sammeln im Rahmen ihres CRM-Systems immer mehr Daten (Trainingshäufigkeit, Zufriedenheit, Präferenzen etc.), die für die Mitgliederbetreuung/-bindung genutzt werden können. Digitale Unterstützungstools können wichtige Informationen bündeln und Orientierung geben. So kann etwa ein 'Kündigungsfrühwarnsystem' dabei helfen, rechtzeitig gegenzusteuern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Algorithmen können auch zur Analyse des Kundenverhaltens, zur Individualisierung von Betreuungsprozessen, zur besseren Vorhersage der Studioauslastung oder zur einfacheren Personalplanung eingesetzt werden.
Original-Quelle dieser 'Science News'
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Für eine vertiefende Lektüre und weitere Details haben wir für dich die wissenschaftliche Originalstudie verlinkt.
Shahlaee Bagheri, J. (2024). Predicting the retention of customers of sport gym using the K-nearest neighbor algorithm. Sport Marketing Studies, 5 (1), 69–86.
Weitere branchenrelevante Studien findest du in der aktuellen Printausgabe der fitness MANAGEMENT international (fMi) in der gleichnamigen Rubrik 'Science News' und regelmäßig hier auf unserer Website.
