동네 헬스장을 운영하는 사장님들에게 가장 중요한 자산은 '단골손님'이다. 1년 회원권을 갱신하고, PT를 추가로 등록하며, 주위 사람들에게 입소문을 내주는 이른바 'VIP' 고객들은 헬스장 수익의 핵심이다.

하지만 누가 VIP가 될지 미리 알 수는 없을까? 막연한 직감이나 경험에 의존하는 대신, 매장에 쌓인 고객 데이터를 활용하면 누가 단골이 될지 꽤 정확하게 예측할 수 있는 '공식'을 찾아낼 수 있다. 이때 가장 직관적이고 강력한 도구가 바로 머신러닝 알고리즘인 '의사결정나무(Decision Tree)'이다.

의사결정나무는 마치 어린 시절 친구들과 했던 '스무고개 놀이'와 같다. 수많은 데이터를 바탕으로 '예/아니오'라는 질문을 반복하며 데이터를 점점 더 작고 순수한 그룹으로 분류해 나가는 방식이다. 이 알고리즘의 가장 큰 장점은 분석 결과가 나뭇가지처럼 위에서 아래로 쪼개지는 형태로 나타나, 사장님이 한눈에 그 원리를 이해하고 실행에 옮길 수 있다는 것이다. 복잡한 수식 없이도 '왜 이 고객이 VIP로 분류되었는지' 그 이유를 명확하게 알 수 있다.

동네 헬스장의 고객 데이터를 의사결정나무 알고리즘에 학습시켜 보자. 데이터 전처리 과정을 통해 첫 방문 시간, 거주지 거리, 운동 빈도, 등록 개월 수 등을 숫자로 가공한다. 알고리즘은 데이터를 가장 잘 분류할 수 있는 핵심 질문부터 시작한다.

예를 들어, 첫 번째 질문은 "거주지 거리가 1km 이내인가?"가 될 수 있다. '예'라고 대답한 그룹 중에서 다음 질문은 "주 3회 이상 운동을 오는가?"가 될 것이다. 이런 과정을 반복하다 보면, 최종적으로 "거주지가 1km 이내이고, 주 3회 이상 방문하며, 첫 등록 시 6개월 이상 회원권을 구매한 고객은 80% 이상의 확률로 단골이 된다"는 구체적인 VIP 공식이 만들어진다.

이 공식은 사장님에게 강력한 무기가 된다. 첫 방문 상담 시 이 조건에 해당하는 신규 고객에게는 단골로 만들기 위한 특별 혜택을 제공하거나 밀착 관리를 진행할 수 있다. 반대로 조건에 미치지 못하는 고객에게는 운동 빈도를 높이거나 장기 회원권을 유도하는 맞춤형 마케팅을 펼칠 수 있다. 이제 막연한 경험이 아닌, 데이터를 통해 우리 가게만의 VIP를 정의하고 관리하는 것. 이것이 바로 치열한 지역 상권에서 살아남고 성장하는 똑똑한 사장님들의 비밀이다.

[※ 칼럼의 그림 및 도표는 AI 활용하여 작성됨]