수강 신청이 3배 늘어난 헬스장 시간표의 공통점
헬스장 시간표 최적화 방법을 모르면 개설 수업의 40%가 빈 채로 돌아갑니다. 수강 신청이 늘어난 센터의 공통 원칙 5가지를 정리했습니다.
PoinT
헬스장 시간표의 평균 공실률은 40%를 넘는다. 개설된 수업의 절반 가까이가 정원의 절반도 채우지 못한다는 뜻이다. 원장들이 시간표를 직관으로 짜고, 한 번 정해지면 수년간 바꾸지 않는 경우가 많기 때문이다.
반대로 수강 신청이 꽉 차는 센터들의 시간표에는 공통점이 있다. 데이터를 기반으로 짜여졌고, 분기마다 재검토된다는 것이다. 헬스장 시간표 최적화 방법은 거창한 시스템이 필요하지 않다. 지금 있는 출석 데이터를 다르게 읽는 것에서 시작한다.
1. 황금 시간대에 가장 인기 있는 수업을 배치한다
헬스장마다 ‘황금 시간대’가 있다. 보통 평일 오전 68시, 퇴근 후 저녁 79시다. 이 시간대에 오는 회원들은 동기가 높고, 규칙적으로 나온다. 수업 출석률도 가장 높다.
문제는 이 시간대에 인기 없는 수업을 넣거나, 트레이너의 선호도로 수업을 배치하는 경우다. “이 시간에 필라테스 수업을 하고 싶어요”라는 트레이너 요청을 그대로 반영하다 보면, 황금 시간대의 잠재력을 낭비하게 된다.
해결책은 간단하다. 최근 3개월 수업별 출석률을 뽑아서, 상위 3개 수업을 황금 시간대로 이동시킨다. 수업 내용은 같은데 시간만 바꿔도 수강률이 30~50% 오르는 경우가 흔하다.
2. 비어있는 시간대엔 ‘진입 장벽 낮은’ 수업을 넣는다
낮 시간대(오전 10시~오후 4시)는 대부분의 헬스장에서 한산하다. 이 시간대에 고강도 수업이나 전문 자격이 필요한 프로그램을 넣으면 채우기 어렵다.
이 시간대에 적합한 수업은 진입 장벽이 낮은 것들이다.
- 초보자 대상 기초 체력 운동
- 중장년층 건강 관리 운동
- 스트레칭 및 컨디셔닝 수업
이 수업들은 운동 경험이 적거나, 직장이 없어 낮에 시간이 있는 회원층을 끌어들인다. 기존 회원 중 낮 시간대에 올 수 있는데 적절한 수업이 없어서 안 오는 사람이 생각보다 많다.
3. 수업 길이를 회원 행동 패턴에 맞춘다
60분짜리 수업이 표준처럼 여겨지지만, 회원 행동 패턴은 다르다.
출퇴근 시간대에 오는 회원들은 시간이 빠듯하다. 45분 수업이 더 잘 맞는 경우가 많다. 반면 낮 시간대에 오는 회원들은 여유가 있어 75~90분짜리 수업도 부담 없이 참여한다.
한 가지 수업 길이로 모든 시간대를 운영하면 특정 수요를 놓친다. 시간대별로 수업 길이를 달리 설계하는 것이 출석률 향상에 실질적인 영향을 준다.
4. 월별 출석 데이터로 분기마다 시간표를 재검토한다
시간표를 한 번 짜고 1~2년 동안 그대로 두는 센터가 많다. 하지만 회원 구성은 계속 바뀐다. 작년에 인기 있던 수업이 올해도 인기 있다는 보장이 없다.
분기마다(3개월마다) 두 가지를 확인한다.
첫째, 수업별 평균 출석률: 출석률이 30% 미만인 수업은 시간대 변경 또는 폐강을 검토한다.
둘째, 요일·시간대별 방문 패턴: 특정 요일에 회원이 몰리거나 비는 패턴이 있으면, 인기 수업을 그쪽으로 이동한다.
이 작업에 걸리는 시간은 한 번에 1~2시간이면 충분하다. 하지만 데이터가 정리되어 있지 않으면 이 시간조차 내기 어렵다.
그룹 수업 관리 방법에서 수업 운영 전반의 기준을 잡는 방법을 볼 수 있다.
5. 트레이너 강점과 시간대를 맞춘다
좋은 시간표는 수요뿐 아니라 공급(트레이너)도 고려한다.
에너지가 넘치고 동기 부여를 잘 하는 트레이너는 저녁 황금 시간대에 배치한다. 차분하고 섬세한 교정 능력이 강한 트레이너는 낮 시간대 재활·시니어 수업에 더 잘 맞는다.
트레이너가 잘 맞지 않는 수업을 맡으면 회원 만족도가 낮아지고, 트레이너의 번아웃도 빨라진다. 강점과 시간대를 맞추는 것은 회원 만족도와 직원 유지율을 동시에 높이는 방법이다.
시간표 최적화의 출발점은 지금 어떤 수업이 잘 되고, 어떤 수업이 안 되는지 데이터로 확인하는 것이다. PoinT 같은 회원 관리 툴은 수업별·시간대별 출석 현황을 집계해주기 때문에, 분기 재검토 작업에 드는 시간을 크게 줄일 수 있다.
비수기 수익 다각화에서 한산한 시간대에 수익을 만드는 다른 방법들도 함께 참고하면 시간표 최적화와 시너지를 낼 수 있다.