Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | Fitbase (Фитбэйс) |
Дата премьеры системы: | 2023/04/06 |
Отрасли: | Индустрия развлечений, досуг, спорт |
Технологии: | CRM - Системы лояльности |
2024: Интеграция с «Фитмост»
Экосистема цифровых сервисов для фитнес-индустрии «Фитбейс» интегрирована с маркетплейсом фитнес-услуг «Фитмост». Это позволит фитнес-клубам и студиям автоматизировать поступление заявок из агрегатора в свою CRM, а также расширить клиентскую базу и оптимизировать эффективность управления бизнесом. Об этом 17 июля 2024 года сообщили представители компании «Фитмост». Подробнее здесь.
![]() | "Фитбейс" — разработчик цифровых сервисов для фитнес-индустрии, который провел интеграцию с «Фитмостом». Для нас это способ расширить функциональность своей экосистемы и оптимизировать ее ценность для клиентов — теперь у них есть возможность быстро подключить лидогенерацию на агрегаторе. Кроме этого, фитнес-клубы и студии, которые используют только «Фитмост», могут подключить сервисы «Фитбейс» для более эффективного управления бизнесом — CRM, мобильные приложения для тренеров и клиентов, единый чат для социальных сетей и мессенджеров. отметил Василий Суворов, основатель «Фитбейс» | ![]() |
2023: Запуск системы анализа поведения клиентов на основе ИИ
6 апреля 2023 года стартап «ФитБейс», разработчик экосистемы сервисов для фитнес-индустрии, сообщил о запуске системы анализа поведения клиентов на основе технологии искусственного интеллекта. Это «умный» алгоритм, позволяющий фитнес-клубам использовать геймификацию для увеличения ключевых показателей бизнеса.
Как сообщалось, на апрель 2023 года сервисами «ФитБейс» пользуется больше 600 фитнес-клубов и студий в России и других странах. В 2021 году стартап получил грант Фонда поддержки инноваций на разработку искусственного интеллекта для фитнес-индустрии в размере 20 млн рублей. Один из ИИ-проектов, реализованный с помощью гранта, — система лояльности, основанная на сегментации клиентов.
Команда «ФитБейс» проанализировала поведение 2 млн посетителей больше 500 клубов и выявила закономерности, которые влияют на продление абонементов, продажи дополнительных услуг и уровень лояльности клиентов. В рамках исследования специалисты проверили больше 450 гипотез и на основе подтвержденных данных построили математическую модель потребления фитнес-услуг. TAdviser выпустил новую карту «Цифровизация банков»
Аналитики «ФитБейс» обнаружили, что чем чаще клиент посещает клуб и чем больше тратит на его услуги, тем выше вероятность продления абонемента. Этот вывод лег в основу «умной» системы лояльности: она анализирует поведение клиентов и поощряет их зарабатывать баллы за целевые действия — тренировки и расходы. Количество набранных баллов определяет место клиента в общем рейтинге, который отображается в мобильном приложении клуба.
![]() | Программа лояльности — это геймификация общения фитнес-студии со своими клиентами. Крупные компании давно используют элементы игры для увеличения жизненного цикла клиента и стимулирования дополнительных продаж. Этот подход хорошо работает и в спортивной индустрии. Клиенты, которые участвуют в программе лояльности, чувствуют себя более связанными со студией, их уровень удовлетворенности повышается, что приводит к повторным продажам и увеличению процента продлений. отметил Василий Суворов, основатель «ФитБейс» | ![]() |
Алгоритм делит посетителей конкретного фитнес-клуба или студии на пять сегментов по уровню их лояльности. При этом модель ориентируется на показатели клуба, а не на усредненные данные по рынку.
В высшую «лигу» попадают наиболее лояльные клиенты, которые чаще других посещают тренировки и тратят на услуги больше, чем в среднем по клубу. Это амбассадоры бренда. В каждой следующей группе — те, кто ходит реже и тратит меньше. В последней группе — редкие гости зала, которые не склонны пользоваться его платными возможностями. Самообучаемая модель ежемесячно пересматривает количество баллов, которые начисляются за каждое целевое действие, в зависимости от поведения клиентов и средних показателей за прошлый период. Такая сегментация позволяет управляющим и маркетологам более точно выбирать способы поощрения клиентов.
![]() | Разные группы посетителей фитнес-клубов, которые выделяет наша система, нужно стимулировать по-разному. Например, клиенты из высшей лиги — наиболее лояльные. Наше исследование показало, что они чаще всего готовы продлить абонемент без скидки и других материальных поощрений. Но они очень ценят нематериальные, но эксклюзивные бонусы — приглашение на закрытое мероприятие, знаки отличия, участие в медиа-активностях клуба. Клиенты из пятой группы — в зоне риска, у них самая низкая вероятность продления абонемента. Их можно мотивировать скидкой или другими материальными опциями, например, возможностью длительной заморозки абонемента. пояснила Анастасия Гулянина, директор по развитию «ФитБейс» | ![]() |
«Умная» система лояльности запущена в режиме бета-тестирования, ею уже могут воспользоваться пользователи экосистемы «ФитБейс». В дальнейшем алгоритм сможет рекомендовать клубам конкретные поощрения, способные повлиять на лояльность клиентов из каждого сегмента.
Рекомендательная система на основе искусственного интеллекта в будущем сможет подсказывать и другие управленческие решения. Например, как оптимизировать расписание тренировок или изменить цены на услуги. Рекомендации будут формироваться с помощью дерева решений на основе анализа показателей и поведения клиентов конкретного клуба.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)