如何使客户流失预测更加准确

如上所示的预测模型经过各种数据集的训练，可以了解哪些因素会导致客户流失。

特定行为（例如减少活动水平或在客户通话中提及竞争对手）可标记为风险触发因素和危险信号指标。用户帐户产生的危险信号越多，他们流失的可能性就越大。

除了将 Gong 之类的工具集如何使客户流失预测更加准确成到您的技术堆栈中之外，您还可以使用其他几种策略来提高客户流失预测的准确性。

创建准确的客户流失预测模型的第一步是准确 阿塞拜疆电话号码数据 定义客户流失对您意味着什么。客户流失可能是应用程序卸载、取消订阅或其他完全不同的事情。但只有通过明确定义客户流失的方式，您才能开始预测客户流失。

预测客户流失的最佳方法之一是识别模式。识别模式的最佳方法是尽可能地细分客户。这可以包括按以下方式进行细分：

如果您可以找到客户流失率高于其他客户的某个群体，您将能好的 使用商店博客进行搜索引擎优化 消遣够使用此信息更准确地预测未来客户的客户流失率。

不满意的客户会流失。因此，确定客户满意度以及哪些客户群体（如果有的话）比其他客户群体更不满意非常重要。

您可以使用多个 KPI 和指标来衡量客户满意度。这些包括：

净推荐值 (NPS) 是最有价值的客户满意度指标之一，它只是询问客户在 1-10 的范围内推荐您的可能性的过程。给您打 9 分或 10 分的人是推荐者 – 给您打 6 分或以下的人是贬损者。然后，您可以通过从推荐者百分比中减去贬损者百分比来计算 NPS。30 到 70 之间的分数被认为是好的。

这不仅仅是找出目前不满意的客户，尽管客户满意度调查肯定会做到这一点。长期衡量客户满意度将帮助您跟踪销售流程或产品的变化在多大程度上影响了客户满意度水平，从而影响了留存率。如果客户越来越满意，留存率下降，那么您就走在了正确的轨道上。

您知道哪些客户可能会流失吗？那些使用您 欧洲比特币数据库 的产品最少的客户。这就是为什么仔细跟踪客户行为可以帮助您准确预测客户流失的原因。

有几种方法可以利用客户行为来预测客户流失。第一种方法是简单地查看客户上次活动后的时间。客户离开你的工具的时间越长，他们流失的可能性就越大。

您可以通过考虑客户的活动率来为该 KPI 添加更多背景信息。例如，曾经非常活跃但突然消失的客户可能比那些很少使用您的工具的客户更令人担忧。

预测客户流失只有在您准备采取有针对性的方法来提高客户保留率时才有用。因此，一旦您预测了哪些客户有离开的风险，请使用以下四种策略来减少客户流失。

不要只预测本月可能流失的客户数量，还可以使用 Gong 这样的工具来识别可能流失的特定客户。Gong 会分析客户对话和行为以寻找流失迹象，然后使用上述预测方法准确突出显示有风险的帐户。

确定这些客户是谁后，请确保客户成功团队直接与他们联系。在某些情况下，避免客户流失可能就像解决一个小支持问题一样简单。在其他情况下，这可能是一个全新的销售活动，需要谨慎的决策、投资回报率、痛点和其他因素。

后者需要如何使客户流失预测更加准确做更多的工作和采用不同的方法，但你只有联系他们才会知道。