#26 재등록 안 하는 회원, 예측할 수 있다는 걸 알고 계셨나요?

✍ 대표님

센터를 운영하다 보면 이런 상황, 자주 겪으셨을 거예요.

회원이 이탈한 후,

“왜?”를 되짚어보다가도

정확한 이유는 알 수 없는 채로 다음 회원 관리로 넘어가게 됩니다.

하지만 대표님,

이건 사실 ‘갑작스러운 일’이 아닙니다.

이탈은 언제나 💡작은 신호들을 보내고 있습니다.

1️⃣ 재등록은 ‘강사 감각’으로만 해결되지 않습니다

많은 센터에서 재등록을 강사의 책임에 맡깁니다:

• “회원님이 괜찮다고 하셨어요”

• “요즘 바쁘시대요”

• “좀 고민해보신다네요”
  

하지만 현실은?

• 다음 등록 없이 ‘일단 쉰다’는 회원

• 연락이 안 되는 회원

• “다시 생각해볼게요” 하며 끝나는 케이스들
  

📌 이건 강사의 잘못이 아닙니다.

문제는 재등록이 '감각에 의존하는 구조'라는 점입니다.

2️⃣ 이탈하는 회원은 특징이 있습니다

지금까지 수많은 센터 운영 데이터를 보면

재등록하지 않는 회원들에겐 공통적인 ‘패턴’이 있습니다:

3️⃣ 재등록은 ‘데이터’로 예측할 수 있습니다

이탈을 예측하는 건 복잡한 AI가 아니라,

단순한 기록의 흐름과 작은 이상 징후를 포착하는 시스템이면 충분합니다.

대표님이 알아야 할 건:

• 누가 출석 간격이 벌어지고 있는지

• 누가 기록이 없는 상태로 수업만 받는지

• 피드백 점수가 하락하는 회원은 누구인지

• 강사 교체 이후 이탈률이 높아진 케이스는 어디인지

📌 회원님의 데이터를 보고 이탈을 예측하셔야 합니다!

❓HOW!? → ❗️바로 라포로

✅ 라포는 재등록을 ‘강사의 감’이 아닌 ‘대표의 시스템’으로 만듭니다

라포를 도입한 센터에서는

이탈 징후가 있는 회원을 자동으로 추려줍니다:

📌 이 정보를 바탕으로

💡 대표님

회원은 수업이 끝난다고 해서 바로 이탈하지 않습니다.

“관리의 흐름이 끊길 때” 떠나는 것입니다.

지금 우리 센터는

“누가 곧 떠날 것 같다”는 감각이 있나요?

아니면 “떠난 후에야” 알게 되시나요?

📲 라포로 ‘재등록 예측 구조’를 만들 수 있습니다

✅ 이탈 징후 회원 자동 분류 (출석, 기록, 피드백 기반)

✅ 강사 교체 전후 이탈률 추적

✅ 재등록 확률 예측 & 강사별 관리지표 제공

✅ 대표님이 “떠나기 전에” 움직일 수 있는 운영 환경

라포는 센터의 성장을 돕습니다! 💡