← Все кейсы

Кейс amoCRM + Fitbase: как фитнес‑клуб вернул 34 % клиентов и поднял LTV за 2 месяца

7 МАЯ 2025
Фитнес-клуб — это бизнес с высокой чувствительностью к лояльности клиента. LTV (lifetime value) у клиентов может быть как 3 000 ₽ (разовый визит), так и 80 000 ₽ (годовая подписка + персональные тренировки).

Это именно та сфера, где деньги приходят не от первой продажи, а от регулярных возвращений. И в этом кроется главная уязвимость. Привлечь нового клиента сложно и дорого, а потерять постоянного слишком легко. Средняя стоимость привлечения в сегменте на одного клиента достаточно весомая. Но гораздо реже клубы задаются вопросом: а сколько они теряют на тех, кто уже заплатил, но не остался?

Фитнес — это индустрия, построенная на человеческих привычках. И большинство клиентов приходят с очень зыбкой мотивацией. Первый месяц это окно возможностей. Клиент ещё сомневается. Он приходит, пробует, пропускает неделю, чувствует вину, откладывает следующий визит. Через три недели его путь в клуб становится «эмоционально дорогим». И если за это время он не встроился в рутину, не почувствовал связи с клубом, то он просто уходит. Без шума, без скандала. Просто перестаёт приходить. И вот это реальный отток.

Автоматизация в этом контексте — это построение инфраструктуры, где каждый клиент отслеживается по паттернам поведения, где менеджеры видят вероятность оттока, где сценарии «возврата» запускаются не по наитию, а автоматически, когда клиент начинает выпадать из процесса.

Что умеет Fitbase и почему он не решает проблему полностью

Fitbase — удобная платформа для управления клубом: продажи, посещения, тренеры, занятия. Но её главная функция — регистрация факта, а не прогноз поведения. Например:

  • Видно, что клиент давно не приходил.
  • Видно, что не продлил абонемент.
  • Видно, какой тренер вел его последний раз.

Но никакой триггерной логики, сценариев обработки, приоритезации лидов нет. Система не отвечает на вопрос: а что делать с этим клиентом прямо сейчас, чтобы вернуть его и не потерять навсегда?
Как мы подружили Fitbase и amoCRM
Мы не просто синхронизировали базы. Мы выстроили поведенческую модель клиента:

  • Данные из Fitbase о посещениях, типах занятий, отказах, покупках → передаются в amoCRM как поля и теги.
  • События (не пришёл X дней, не продлил, был у определённого тренера) → триггеры для автоматических воронок.
  • В amoCRM клиент попадает в одну из 6 поведенческих воронок (подробнее — ниже).

Самое интересное: поведенческие воронки

Мы ушли от классического «лид-клиент-сделка», и построили воронки по сценариям поведения, а не по стадиям сделки:

1. Воронка "Пробный абонемент"

  • Триггер: активация первого абонемента.
  • Авто-действия: мотивационные письма, опросы после первого визита, автоматическая постановка задач тренеру на звонок.
  • Цель: перевести в покупку основного пакета.

2. Воронка "Пропадает активность"

  • Триггер: 7 дней без визита.
  • Сценарий: SMS от менеджера, предложение персональной тренировки, если нет ответа — email с оффером.

3. Воронка "Не продлил"

  • Триггер: 3 дня после окончания абонемента.
  • Особенность: проверка причины (боль, отпуск, финансы) через скрипт-звонок. Затем — персонализированное предложение.

Почему это сработало?

1. Поведенческий подход лучше сегментации

Обычно в фитнесе делают сегментацию по полу, возрасту, типу абонемента. Но это поверхностно. Мы пошли глубже:

  • Регулярность посещений — главный предиктор оттока.
  • Тип занятий — влияет на лояльность (например, групповые занятия → выше удержание).
  • Реакция на коммуникации — открывает ли письма, отвечает ли на звонки.

2. LTV растёт не от продаж, а от продлений

Увеличение LTV на 15 % мы достигли не ростом среднего чека, а количеством продлений. Это ключевой инсайт: фокус на повторной продаже, а не на разовом апсейле.

Мы провели A/B тест:

  • Группа A — без автоматизации, обычные напоминания.
  • Группа B — автоматические сценарии из amoCRM.

Результат:

  • Продления в группе B: 55 %
  • Продления в группе A: 26 %

3. Клиенты возвращаются, если их вовремя трогать

Триггер «не пришёл 5 дней» активировал персональный сценарий. Не просто "возвращайтесь", а "Анна, вы пропустили занятия. Тренер Елена подготовила для вас новую программу. Хотите продолжить?"
Ответы — 22 % возвратов. Это живая метрика, не «открытие письма».
Проблемы, которые пришлось решить
  1. Fitbase не отдаёт вебхуки — пришлось использовать API-парсинг по расписанию.
  2. Дубли клиентов — настроили ID-синхронизацию по телефону и email.
  3. Сопротивление менеджеров — провели обучение, внедрили геймификацию по задачам в amoCRM.
  4. Сбой триггеров — сначала автоматизации срабатывали некорректно, поставили логгеры на каждую воронку.

Что можно сделать ещё лучше

  • Интеграция с приложением клуба (Push-уведомления).
  • Визуализация в BI-системе (DataLens или Power BI) для оценки LTV и CAC по каналам.
  • Автоанализ текстов диалогов (через GPT или Speech Analytics) для выявления барьеров у уходящих клиентов.

Вывод

Если вы управляете фитнес-клубом, то CRM нужна вам как инструмент влияния на поведение клиента. Интеграция Fitbase и amoCRM превращает клуб в управляемую экосистему, где поведение каждого клиента — это не загадка, а сигнал к действию.

LTV = правильная воронка + вовремя среагировать + персональное предложение.