Кейс: Фитнес-сеть — автозапись на пробное и удержание через умные триггеры

Марина владеет четырьмя фитнес-клубами в Екатеринбурге. Позвонила в пятницу вечером, голос уставший: «Менеджеры не вывозят. В инстаграм приходит 80 заявок в день, обрабатываем половину. Остальные — в никуда. И ещё хуже: записываются на пробное — и не приходят. No-show под 40%. Я не знаю, что делать».

Полгода спустя: no-show 12%, конверсия из заявки в пробное — 67% вместо 34%, а 28% «потерянных» клиентов возвращаются и покупают абонементы. Вот как это было.

Расскажу, как собрали систему автоматизации для фитнес-сети — от первого сообщения до продления абонемента через год. Не презентационный кейс, а реальная история с цифрами, косяками и неожиданностями.

Исходная ситуация: хаос в мессенджерах и потерянные клиенты

Начали работать с «ФитАктив» (название изменено) — и сразу увидели масштаб проблемы. Четыре клуба, один инстаграм, один вотсап для записи, два администратора на всё это.

Типичный день выглядел так: утром в директ приходит 15-20 сообщений, накопившихся за ночь. Администратор открывает их, начинает отвечать на первое — и тут звонит телефон. Пока разговаривает, приходит ещё пять сообщений. К обеду в переписке полный хаос: кому-то ответили, кому-то нет, кто-то написал повторно и разозлился, что его игнорируют.

Марина показала мне статистику за месяц. Из 2400 входящих обращений:

• 1100 получили ответ в течение часа
• 600 — в течение дня
• 400 — на следующий день или позже
• 300 — не получили ответа вообще

Триста потенциальных клиентов в месяц, которые написали и не получили никакого ответа. При среднем чеке годового абонемента в 35 000 рублей это миллионы рублей упущенной выручки. И это только вершина айсберга.

Проблема усугублялась после записи на пробное занятие. Администратор записывал человека — и всё. Никаких напоминаний, никакого подтверждения, никакой работы с возражениями. Клиент записывался в понедельник на субботу, к субботе забывал или передумывал, и просто не приходил. No-show достигал 40% — почти половина записавшихся не доходила до клуба.

А те, кто доходил до пробного? Дальше начиналось самое интересное. Человек приходил, занимался с тренером, уходил «подумать» — и пропадал. Никто ему не перезванивал, никто не писал. Через неделю клиент уже и забывал, что был на пробном. Конверсия из пробного в покупку составляла жалкие 18%.

Диагностика: где именно теряются деньги

Прежде чем что-то автоматизировать — надо понять, где ломается. Провели аудит процессов и нашли четыре дыры, через которые утекали деньги.

Точка потерь №1: Первый контакт

Среднее время ответа на заявку — 4 часа 20 минут. Для фитнеса это катастрофа. Человек решил заняться спортом — это эмоциональное решение, оно «горячее» прямо сейчас. Через 15 минут он уже остыл, через час — занялся другими делами, через день — забыл или нашёл другой клуб.

Мы проанализировали конверсию в зависимости от времени ответа. Результаты были показательными: если ответ приходил в первые 5 минут, конверсия в запись составляла 52%. В первый час — 31%. На следующий день — 12%. После 24 часов — 4%.

Точка потерь №2: Квалификация

Администраторы тратили по 10-15 минут на каждого клиента, выясняя базовые вещи: какой клуб удобнее, какой тип тренировок интересует, есть ли противопоказания, какой бюджет. При этом 30% обращений были «мусорными» — школьники, которые просто интересуются, или люди, которым нужен клуб на другом конце города.

Получалось, что ценное время живых людей тратилось на рутинную работу, которую вполне можно автоматизировать.

Точка потерь №3: No-show на пробном

40% записавшихся не приходили. Мы опросили тех, кто не пришёл (да, такое возможно, если есть контакты). Основные причины:

• «Забыл» — 45%
• «Передумал, но неудобно было отменять» — 28%
• «Поменялись планы» — 18%
• «Не нашёл клуб/не понял, куда идти» — 9%

Первые три причины — это отсутствие коммуникации. Если бы кто-то напомнил, подтвердил, дал возможность легко перенести — люди бы приходили. Четвёртая причина — отсутствие понятной навигации и инструкций.

Точка потерь №4: После пробного

Человек пришёл на пробное, всё ему понравилось, но покупать абонемент сразу не готов. «Надо подумать», «посоветуюсь с женой», «посмотрю бюджет». Это нормально. Ненормально — когда после этого никто не выходит на связь.

В «ФитАктив» не было никакой системы follow-up. Тренер провёл занятие — и на этом его ответственность заканчивалась. Администратор не знал, что клиент уже был на пробном. Менеджер по продажам? Такой должности вообще не существовало.

Архитектура решения: что мы построили

На основе диагностики собрали систему из четырёх блоков. Каждый — под конкретную дыру.

Блок 1: Мгновенная квалификация

ИИ-бот подключился ко всем каналам коммуникации: Instagram Direct, WhatsApp, виджет на сайте. Как только человек писал что-то — бот отвечал в течение 3-5 секунд.

Но это был не тупой автоответчик «Здравствуйте, ваше обращение принято». Бот начинал полноценный диалог. Вот как это выглядело:

Клиент: Привет, хочу на пробное записаться

Бот: Привет! Отлично, что решили попробовать. Несколько вопросов, чтобы подобрать для вас оптимальный вариант. Какой район города вам удобнее?

Клиент: Центр, рядом с ТЦ Гринвич

Бот: Идеально, у нас есть клуб на Ленина, 5 минут пешком от Гринвича. Какой тип тренировок вас интересует — групповые занятия, тренажёрный зал, бассейн или всё вместе?

Клиент: Хочу похудеть, наверное тренажёрка

Бот: Понял. Для эффективного снижения веса обычно комбинируют силовые с кардио. На пробном тренер проведёт вводный инструктаж и поможет составить первую программу. Есть какие-то ограничения по здоровью — травмы, хронические заболевания?

Клиент: Нет, всё ок

Бот: Отлично! Последний вопрос — какой бюджет вы рассматриваете? У нас есть разные форматы: от дневных абонементов за 15 000 в год до премиум-карт за 50 000.

Клиент: Что-то среднее, тысяч 25-30

Бот: Идеально подойдёт наш «Стандарт» — полный доступ во все зоны, любое время. 28 000 в год, можно в рассрочку. Давайте запишу вас на бесплатное пробное занятие, чтобы вы всё посмотрели? Удобнее в будни вечером или в выходные?

Весь диалог занимал 60-90 секунд. За это время бот собирал всю необходимую информацию: локацию, цели, противопоказания, бюджет. Квалификация происходила естественно, в ходе разговора, без ощущения допроса.

Важный момент: бот не был «холодным». Мы потратили много времени на проработку тона общения. Никаких канцеляризмов, никаких «Уважаемый клиент». Бот общался как дружелюбный администратор — с эмодзи (умеренно), с пониманием контекста, с уместным юмором.

Блок 2: Умная запись на пробное

После квалификации бот предлагал конкретные слоты для записи. Не абстрактное «когда вам удобно?», а конкретику: «В этот четверг в 18:00 или в субботу в 11:00?».

Для этого мы интегрировали бота с системой управления расписанием. Бот видел загрузку тренеров, свободные слоты для пробных, и предлагал только реально доступное время. Если клиент выбирал время, бот сразу:

• Создавал запись в расписании
• Фиксировал сделку в CRM со всеми собранными данными
• Отправлял клиенту подтверждение с адресом, картой, что взять с собой
• Запускал цепочку напоминаний

Особенно важным оказался последний пункт. Система напоминаний выглядела так:

За 24 часа: «Привет! Напоминаю, завтра в 18:00 ждём вас на пробную тренировку в клубе на Ленина. Возьмите с собой сменную обувь и полотенце. Если планы изменились — просто ответьте на это сообщение, перенесём на другой день».

За 2 часа: «Через 2 часа начинается ваша пробная тренировка! Тренер Михаил уже готовит программу специально для вас. Вот как добраться: [ссылка на карту]. Если что-то изменилось — напишите, подберём другое время».

Обратите внимание на ключевую фразу: «Если планы изменились — напишите». Это снимало барьер для переноса. Раньше люди просто не приходили, потому что «неудобно отменять». Теперь они могли легко перенести — и переносили, вместо того чтобы пропадать.

Блок 3: Умные триггеры после пробного

Тут начиналось самое интересное. 12 триггеров, каждый реагирует на поведение клиента после пробного.

Сразу после тренировки клиент получал короткий опрос: «Как прошла первая тренировка? Понравилось?». Это важно — собирать обратную связь, пока впечатления свежие. В зависимости от ответа запускались разные сценарии.

Если «Понравилось»:

На следующий день: «Рады, что первое занятие прошло хорошо! Готовы обсудить варианты абонементов? У нас сейчас действует акция — при покупке до конца недели скидка 15%».

Если не ответил — через 3 дня: «Привет! После первой тренировки мышцы обычно немного побаливают — это нормально, значит, вы хорошо поработали. Когда планируете продолжить? Могу записать на удобное время».

Если опять молчание — через 7 дней: «Заметили, что вы ещё не оформили абонемент. Может, остались вопросы? Часто люди сомневаются из-за цены — у нас есть рассрочка на 6 месяцев без переплаты. Или можно начать с месячного абонемента, чтобы попробовать».

Если «Не понравилось» или «Есть сомнения»:

Бот сначала уточнял причину: «Расскажите, что именно не понравилось? Мы хотим стать лучше».

Если причина в тренере: предлагал записаться к другому тренеру.

Если в загруженности зала: предлагал утренние или дневные часы, когда народа меньше.

Если в цене: рассказывал про дневные абонементы, рассрочку, корпоративные скидки.

Суть — не рассылки, а персонализированный playbook. Каждое сообщение учитывает, что человек говорил раньше, какие были возражения, сколько времени прошло.

Блок 4: Триггеры возврата

Отдельная система работала с теми, кто «пропадал». Если человек записался, не пришёл, не перенёс — через сутки запускался триггер возврата.

«Привет! Заметили, что вы не смогли прийти на пробное вчера. Ничего страшного, бывает! Давайте перенесём на другой день? В эти выходные у нас день открытых дверей — приходите без записи в любое время с 10 до 18».

Более жёсткий сценарий — для тех, кто купил абонемент, но перестал ходить. Если клиент не появлялся в клубе 10 дней, запускался триггер:

«Привет! Заметили, что вы давно не были на тренировках. Всё в порядке? Если что-то мешает — расписание, усталость, мотивация — давайте подберём решение. А пока у нас есть опция заморозки абонемента на 2 недели бесплатно — если нужна пауза».

Если ещё 5 дней молчания — персональное предложение:

«Хотим сделать вам предложение: приходите на этой неделе — и получите бесплатную персональную тренировку с нашим лучшим тренером. Он поможет скорректировать программу под ваши текущие цели и возможности».

Почему работало? Бот анализировал поведение и реагировал точечно. Не массовая рассылка, а индивидуальное сообщение в нужный момент, с учётом истории.

Интеграции: как всё связали вместе

Отдельная история — интеграции. Бот должен был видеть данные из разных систем и обновлять их в реальном времени.

Расписание тренеров и залов

Клубы использовали систему 1C:Фитнес для управления расписанием. Мы построили интеграцию через API, которая обновляла данные каждые 5 минут. Бот видел:

• Свободные слоты для пробных занятий
• Загрузку конкретных тренеров
• Заполненность групповых занятий
• Историю посещений каждого клиента

CRM-воронка

Каждое обращение создавало карточку в CRM. Воронка выглядела так: Заявка → Квалификация → Записан на пробное → Был на пробном → Предложение отправлено → Сделка. На каждом этапе фиксировались данные из диалога с ботом.

Менеджер видел полную картину: откуда пришёл клиент, что его интересует, какие возражения были, что бот уже предлагал. Если нужно было подключить живого человека — он не начинал с нуля, а продолжал разговор с полным контекстом.

Платежи и документы (опционально)

Для одного из клубов мы настроили приём оплаты прямо в чате. Клиент мог выбрать абонемент, нажать кнопку — и перейти на страницу оплаты. После успешного платежа автоматически формировался договор, который отправлялся на подпись через ЭДО.

Это сократило цикл продажи с нескольких дней (пришёл в клуб → подписал договор → оплатил) до нескольких минут. Не все клиенты пользовались этой опцией, но те, кто пользовались — конвертировались значительно быстрее.

Результаты: цифры через 6 месяцев

К главному — что получилось. Конкретные цифры до и после.

Скорость ответа

Было: 4 часа 20 минут в среднем

Стало: 5 секунд (бот) + до 15 минут на подключение менеджера при необходимости

Ни один клиент больше не оставался без ответа. Вообще. Даже ночью, даже в выходные, даже в праздники. Бот работал 24/7 и обрабатывал 100% входящих обращений.

Конверсия «Заявка → Запись на пробное»

Было: 34%

Стало: 67%

Почти в два раза больше людей, которые обращались, доходили до записи. Главные факторы: мгновенный ответ, качественная квалификация, предложение конкретных слотов вместо абстрактного «когда вам удобно».

No-show на пробных занятиях

Было: 40%

Стало: 12%

Это был самый впечатляющий результат. Троекратное снижение no-show — за счёт напоминаний и возможности легко перенести запись. Люди перестали просто пропадать — они либо приходили, либо честно переносили.

Конверсия «Пробное → Покупка абонемента»

Было: 18%

Стало: 38%

Более чем в два раза выше. Здесь сработала система триггеров после пробного: персональные предложения, работа с возражениями, напоминания о рассрочке и акциях. Люди не забывали о фитнесе — бот напоминал и помогал преодолеть барьеры.

Возвраты на 30-й день

Было: 8% клиентов, не посещавших клуб 30+ дней, возвращались после звонка менеджера

Стало: 28% возвращаются после триггера от бота

Тут важно понимать: раньше менеджеры физически не успевали обзванивать всех «пропавших». Звонили единицам. Теперь бот отрабатывал каждого — и треть из них возвращалась.

Экономический эффект

Марина посчитала финансовый результат за первые 6 месяцев:

• Дополнительная выручка от роста конверсии: 4.2 млн рублей
• Экономия на ФОТ (не наняли дополнительного администратора): 420 000 рублей
• Снижение расходов на «сгоревшие» пробные из-за no-show: 280 000 рублей
• Выручка от возвращённых клиентов: 1.1 млн рублей

Итого: около 6 миллионов рублей за полгода. При инвестициях в разработку и внедрение около 800 000 рублей. ROI — более 600% за первые 6 месяцев.

Что пошло не так: честный разбор ошибок

Только про успехи — нечестно. Проблем хватало.

Проблема №1: Слишком агрессивные триггеры

В первой версии система отправляла слишком много сообщений. Клиент был на пробном вчера — а ему уже трижды написали про абонемент. Люди начали жаловаться на «спам».

Решение: увеличили интервалы между сообщениями, добавили лимит — не более 3 сообщений в неделю, если клиент не отвечает. После 3 сообщений без ответа — переходили в «спящий» режим с редкими касаниями раз в 2 недели.

Проблема №2: Бот не понимал специфический сленг

Клиенты писали «качалка», «групповухи», «попу подкачать» — бот терялся. Пришлось несколько недель собирать реальные формулировки и обучать бота понимать фитнес-сленг.

Проблема №3: Интеграция с расписанием ломалась

Первые две недели после запуска интеграция периодически «падала», и бот предлагал слоты, которые уже были заняты. Двойные записи, недовольные клиенты, хаос.

Решение: добавили проверку «в реальном времени» — перед финальным подтверждением бот ещё раз проверял доступность слота. И настроили мониторинг с алертами, если интеграция не отвечает более 5 минут.

Проблема №4: Тренеры не использовали CRM

Мы построили красивую систему с передачей данных в CRM, а тренеры туда не заходили. Они работали по-старому: бумажный журнал, записи в блокноте.

Решение: упростили интерфейс, добавили push-уведомления о новых записях прямо в Telegram тренерам. И провели обучение — не техническое, а мотивационное: показали, как это помогает им самим.

Неожиданные открытия

Кроме запланированного — несколько сюрпризов.

Открытие №1: Ночные заявки конвертируются лучше

Оказалось, что люди, которые пишут в 2 часа ночи — это самые мотивированные клиенты. Они только что приняли решение заняться спортом (возможно, под влиянием эмоций), и если ответить им сразу — конверсия значительно выше средней.

Раньше эти заявки обрабатывались утром, когда запал уже прошёл. Теперь бот отвечал мгновенно — и ловил клиента на пике мотивации.

Открытие №2: Люди благодарят за напоминания

Мы боялись, что напоминания будут раздражать. Оказалось наоборот — клиенты писали «спасибо за напоминание, чуть не забыла!». Несколько человек специально отметили это в отзывах как плюс клуба.

Открытие №3: Бот собирает инсайты о конкурентах

В диалогах клиенты часто упоминали конкурентов: «А в WorldClass дешевле», «В Alex Fitness есть бассейн». Мы настроили сбор этих упоминаний и передавали маркетологам. Это стало бесплатным источником конкурентной разведки.

Что дальше: развитие системы

Проект не заканчивается на внедрении. Дальше в планах:

Персональные тренировки

Бот будет анализировать историю посещений и предлагать персональные тренировки тем, кто «застрял» — ходит, но не видит результатов. Или тем, кто регулярно занимается самостоятельно — возможно, им нужна корректировка программы.

Умное продление

За месяц до окончания абонемента — персональное предложение на продление. С учётом истории клиента: если ходил регулярно — скидка за лояльность. Если ходил редко — предложение заморозки или перехода на более лёгкий формат.

Реферальная программа

Бот будет предлагать привести друга тем, кто активно занимается и оставил положительный отзыв. Автоматическое начисление бонусов обоим — и приведшему, и пришедшему.

Главный вывод: удержание — это система, а не рассылки

Главная мысль: удержание — не рассылки и не обзвоны. Это автоматический playbook, который реагирует на поведение каждого клиента.

Когда менеджер вручную решает, кому звонить — он выбирает субъективно. Кого-то забывает, кому-то звонит не вовремя. Система работает иначе: видит данные, следует правилам, действует последовательно.

Люди всё ещё нужны — для сложных случаев, VIP-клиентов, конфликтов. Но рутина — напоминания, базовые предложения, сбор фидбека — это работа для цифрового сотрудника.

И важный момент: без интеграций это не работает. Бот должен видеть историю клиента, посещения, платежи. CRM — обновляться автоматически. Расписание — синхронизироваться в реальном времени. Иначе это просто автоответчик.

Если у вас похожие проблемы — потерянные заявки, no-show, клиенты пропадают после пробного — решение есть. И окупается быстро.

Связанные материалы

• Реальные кейсы внедрения GPT-ботов: от интернет-магазина до B2B
• CRM для фитнес-клубов: автоматизация абонементов и продлений
• Проактивный бот: как не упустить клиента после первого контакта
• ROI чат-бота: как посчитать окупаемость автоматизации
• Как внедрить чат-бота в бизнес: пошаговый план