客户流失就像一个隐形的敌人。虽然彻底消除客户流失可能是一个崇高的目标，但即使只是轻微的减少也能大大提高您的利润。
关键在于尽早识流失并提高客户保留率别有风险的账户。要做到这一点，您需要一个结构化的流程和一个客户流失分析预测工具。
在本文中，我们将讨论预测客户流失时要注意的事项，概述有效的预测方法，并提供在发现风险账户时如何应对的指导。
跳至每个部分以了解更多信息：
- 快速回顾客户流失
- 为什么预测客户流失如此重要？
- 如何预测客户流失？
- 如何使客户流失预测更加准确
- 如何减少客户流失
- 使用 Gong 进行客户流失预测
快速回顾客户流失
客户流失率，也称为客户流失率，是指公司失 奥地利电话号码数据 去客户的速度。一定程度的客户流失是不可避免的，但客户流失率突然和意外飙升可能会严重影响您的利润。高客户流失率会导致收入来源的损失，并需要增加对获取新客户的投资。
您需要知道如何计算客户流失率才能预测和解释客户流失率。幸运的是，这是一个简单的公式：
您的客户流失率是用给定时间段内离开您企业的客户数量除以该时间段开始时的客户数量，再乘以 100。
您还需要了解客户流失的最常见原因。罪魁祸首有几个，包括：
- 产品与市场契合度差——您的产品无法解决客户的痛点，而且他们对此也不满意。
- 糟糕的入职培训——如果客户得不到有关工具影响定位的 伯利兹号码数据 排名因素设置方面的帮助，他们可能很难获得投资回报。
- 糟糕的客户服务——仅一次糟糕的客户服务就足以让客户转向竞争对手。
- 糟糕的销售流程或营销策略——瞄准错误的潜在客户可能会导致产品与市场契合度不佳。
- 感知投资回报率低——如果客户认为结果不值得投资，他们可能会取消。
为什么预测客户流失如此重要？
预测客户流失对于企业来说至关重要，因为它使他们能够采取主动措施来保留客户群并提高盈利能力。
如上所述，客户流失会对业务产生重大影响，因为它会导致收入损失和获取新客户的成本增加。只需看看下面的例子，就能知道客户流失率的影响有多大。
以两家公司 A 和 B 为例。如果两家公司每月的新客户获取率 欧洲比特币数据库 均为 15%，但 A 公司的客户流失率为 5%，B 公司的客户流失率为 10%。短短两年内，A 公司的规模将超过 B 公司 500% 以上。
通过锁定有流失风险的特定客户，您可以采取措施防止他们离开。这通常采取折扣或忠诚度奖励等保留策略的形式。
客户流失预测还能让高管分析公司销售和客户成功流程的健康状况。高客户流失率可能意味着销售或入职策略存在问题，但也可能表明您的产品或服务存在更广泛的问题。只有通过预测和分析客户流失，您才能采取措施解决这些问题。
客春预测：如何预测
有多种方法可以预测客户流失，包括客户调查、行为分析和预测分析。
虽然前两者确实各有其用武之地，但我们认为，对于任何认真预测客户流失的公司来说，人工智能算法应该是首选。这是因为预测分析基于一系列数据源以及历史客户数据和实时客户数据的组合进行预测。
拥有数据科学团队的 SaaS 企业可以构建自己的客户流失预测模型。显然，并非每家公司都拥有这些资源。幸运的是，有多个收入智能平台（如 Gong）可以记录历史数据点，将其与当前活动指标相结合，然后使用机器学习模型分析这些数据并预测客户流失。
预测客户流失的方法有很多种，但最流行的是决策树、逻辑回归和随机森林客户流失预测模型。