『クラブデータから生存分析を行い、退会者を予測する！』
(株)プロフィットジャパン
菊賀信雅

本誌、97号で、使用させていただいたデータを元に、解析ソフトを使用して、生存分析を行って会員の特徴を明らかにしました。コンビニフィットネスＵの2015〜2017年に入会した人を3年間追跡調査しました。それによると、入会した人は、378人で、内訳は表1の通りです。

その入会者を3年間追跡観察し、途中で辞めた人を退会者、会員継続した人を在籍者として、入会した人が何ヶ月目でやめるかを性、年齢別に分析しました。

生存分析とは・・・イベント(今回のフィットネスクラブの会員の場合は退会)が起こるまでの時間とイベントの関係に焦点を当てる分析である。通常は医学的な事柄のイベントが起こるまでの時間、死亡までの時間、疾病の再発や回復までの時間などがある。

表２は、男女別の在籍者と退会者のクロス集計表です。
3年間の在籍者は、男性で59％（退会者41％）、女性で63.5％（退会者36.5％）でしたが、統計的な差はありませんでした。（P＝0.30）

また、年代別の退会者の有無についてのクロス集計表では、30歳代の在籍率が最も低く、年代が上がるほど在籍率が上がる傾向が見られました。（P＝0.066）〔表3〕

図1は、生存分析による累積生存曲線です。横軸が在籍月数、縦軸が、生存率（会員の在籍率〔数字が大きいほど在籍率が高く、小さくなるにつれて退会者が増える〕）
〔曲線が急なほど、沢山の人が退会している、緩やかなほど、在籍者が長い間継続している〕

図２は、男女別の生存率です。
少し下のグラフが男性、上が女性です。
これを見ると、このクラブは、男女によって生存率がほぼ変わらないことが分かります。

図３は、女性の年齢別生存率です。
グラフの下から順に、20歳代、30歳代、40歳代、50歳代、60歳代、70歳以上年代が上がるほど生存率が高く、2年生存率は、60歳70歳代で、約60％、20歳30歳代で40％以下でした。
20歳代を1とすると、50歳代で0.48倍、70歳代で0.43倍の割合で退会となっています。

PJフィットネス研究所では、いろいろなクラブのデータを集積し、またクラブごとに解析することでそのクラブの特徴を把握し、クラブにフィードバックすることで、退会者を予測することができます。退会しやすい因子を持っている人に予めアプローチし、退会を未然に防ぐことで、会員数を伸ばすことが可能になります。現在、1２年間に入会した会員、約３万人（２０万人年）のデータを、解析しています。ビッグデータに近く、どのような人が辞めやすいかや、男性、女性、年代ごとの辞めやすさ、また入会時にアンケート（健康調査票等）を取得することにより、個人ごとの詳細なデータを分析し、さらに精度の高い退会者予測が可能になります。