在国内外大型赛事带动以及国家政策支持的影响下,大众的运动习惯逐渐养成,中国运动健身行业发展迅猛,2022年北京冬奥会的顺利举行更是将全民健身带向高潮。目前,健身房已经成为满足消费者的自我改善、人际交往等需求的重要生活场景,健身行业的市场竞争也越来越激烈。随着互联网在健身行业的深入应用,海量的用户数据得以存储下来,通过对这些数据的分析和挖掘,提前识别那些存在流失倾向的用户,管理者可以及时做出反应,通过个性化的策略来防止流失。因此,分析用户流失前的行为,探究用户流失的原因,及时发现现存用户中的有流失倾向人群,并提出针对性的挽留策略,是健身房管理者亟待解决的问题。从相关文献上看,用户流失预测的研究在传统行业诸如电信、金融等研究较多,在健身行业的研究相对较少。因为在健身行业,由于用户的健身行为具有很强的不确定性,而且难以量化,一直没有合理的指标体系,更没有对其影响因素的研究分析。在预测模型构建出来后,很多的研究并没有深入下去,即没有根据模型得到的流失因素来采取进一步的挽留措施。本文首先对我国健身行业的发展历程进行分析,总结出了三种健身房运营模式,通过比较分析在不同健身房运营模式下进行用户流失预测的优劣,发现在传统健身房“预售卡+私教课”的运营模式下,用户流失预测的作用有限,而在预约制健身房中能发挥更大的作用;然后阐述了传统RFM模型应用于健身行业的局限性,提出了针对预约制健身房流失用户的RFPC模型,将用户特征分为四个维度来介绍,构建预测模型的指标体系作为模型输入特征,其中P代表用户的健身精度,C代表用户的沉没成本;基于某连锁私教预约制健身房的真实数据,利用如随机森林、Adaboost等机器学习算法并调参,搭建用户流失预测融合模型。结果表明,本文提取的RFPC指标体系对预测结果具有良好的区分度,融合模型的效果要优于单个模型,在本文的预约制健身房用户流失场景下有较好的表现。最后根据模型的输出结果,得到影响用户流失的关键因素,归纳总结流失用户画像,基于改进RFM模型进行用户细分,并据此对不同用户群体推出个性化的挽留措施,结合用户增长模型提供运营建议。在理论上,本文的研究扩宽了用户流失预测的应用领域,以RFM模型为基础,通过对其进行改进与扩展,完善了健身房用户流失预测中的指标体系,提出的RFPC指标体系更为合理。实践中,本文的研究除了帮助企业预测潜在流失用户外,还提出了针对不同用户群体的挽留措施,以及运营上的建议,从而降低用户流失率,实现用户增长,提高企业利润。