對(duì)于任何數(shù)字或在線業(yè)務(wù)，贏得客戶只是戰(zhàn)斗的一半。它還涉及到吸引客戶、留住客戶，從而獲得長(zhǎng)期的成功。解決客戶流失問題是品牌和開發(fā)在線用戶體驗(yàn)的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)面臨的最大挑戰(zhàn)之一。每月5％的客戶流失聽起來對(duì)大多數(shù)人來說都是無傷大雅的，但將一整年的流失量統(tǒng)計(jì)起來，可能會(huì)損失一半的客戶。這意味著需要更多的努力才能使得業(yè)務(wù)保持現(xiàn)有的規(guī)模而不是逐漸縮小。

這就像是在白白消耗你的資金。

換句話說，努力工作并沒有得到回報(bào)，當(dāng)你有5％的客戶流失時(shí)，很難想象成長(zhǎng)的空間，你需要保持穩(wěn)定。猜測(cè)流失原因不是辦法，我們需要采取一些實(shí)在的措施才能阻止這件事的發(fā)生。

獲得一個(gè)新客戶的成本通常在5到25倍之間，這與留住現(xiàn)有客戶的成本相差不大，這就使得任何業(yè)務(wù)都必須盡可能減少客戶流失。這就是為什么對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理來說，采取主動(dòng)的方法來留住用戶是非常重要的，因?yàn)檫@樣既可以降低獲取成本，又能增加長(zhǎng)期的大規(guī)模采用的機(jī)會(huì)。但任何產(chǎn)品經(jīng)理都知道，在這個(gè)過程中，他們將會(huì)經(jīng)歷一些嚴(yán)重的阻礙。

問題是，大多數(shù)管理者傳統(tǒng)上采取追溯方法來解決客戶流失問題。他們會(huì)做出調(diào)整和改變，然后回顧追溯，并對(duì)這些變化是否有效進(jìn)行驗(yàn)證。然而，隨著人工智能（AI）應(yīng)用程序的最新進(jìn)展，產(chǎn)品經(jīng)理現(xiàn)在能夠更好地預(yù)測(cè)客戶流失并采取積極主動(dòng)的措施來預(yù)防客戶流失。

追溯法的問題

您已經(jīng)創(chuàng)建了一款運(yùn)行良好的產(chǎn)品或具有流暢用戶體驗(yàn)的應(yīng)用，并且在獲取用戶方面取得了一些初步成功。但過了一段時(shí)間，用戶開始流失，而且你不清楚為什么。為了減少客戶流失，設(shè)計(jì)師、開發(fā)人員和產(chǎn)品經(jīng)理將嘗試各種策略來解決問題。他們可能會(huì)更改顏色、調(diào)整字體、移動(dòng)付費(fèi)墻或更改用戶界面（UI），然后等待2－3周以評(píng)估營業(yè)額是否有所改善。根據(jù)之前幾周的保留基準(zhǔn)，他們會(huì)試圖找出哪些變化產(chǎn)生了差異。是一個(gè)變化，一些變化還是變化的總和？

此環(huán)路的中斷會(huì)導(dǎo)致與改進(jìn)用戶體驗(yàn)相關(guān)的所有部門的工作流程、生產(chǎn)力和整體效率的降低。這種A ／ B方法一次測(cè)試一個(gè)或兩個(gè)變化，衡量成功，選擇最佳選項(xiàng)，并轉(zhuǎn)移到下一個(gè)，整個(gè)過程緩慢、繁瑣且低效。更糟糕的是，甚至考慮這樣做是正確的，你需要一次執(zhí)行一個(gè)更改內(nèi)容，而這可能比你為業(yè)務(wù)跑跑更多的時(shí)間。

簡(jiǎn)而言之，這是一種落后的方法，它會(huì)將用戶體驗(yàn)改進(jìn)流程細(xì)分化，并且對(duì)于解決客戶流失的根本原因探究的太少、太遲。

AI如何主動(dòng)解決流失問題

我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)已經(jīng)制定了一個(gè)更好、更快、更有效的解決客戶流失的方法，以利用機(jī)器學(xué)習(xí)方面的新進(jìn)展。我們的方法真正的秘訣在于人工智能的預(yù)測(cè)方式。可以預(yù)測(cè)到的流失越多，可以預(yù)防的流失就越多。借助機(jī)器學(xué)習(xí)模型，您可以了解導(dǎo)致流失的具體內(nèi)容。產(chǎn)品經(jīng)理、開發(fā)人員、設(shè)計(jì)師和管理人員就不再靠著“猜測(cè)”過日子。

預(yù)測(cè)

第一步是探索階段，您需要深入了解數(shù)據(jù)。通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)功能，通過大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選。例如，如果您有100名用戶從可能流失的頂級(jí)到底層排名，您可以分析群集以查看“極有可能流失”群體中代表什么類型的人。通過揭示年齡、性別、收入、客戶來源和客戶來源等個(gè)人信息，就能夠更好地預(yù)測(cè)哪些客戶可能會(huì)流失（哪些不會(huì)）。

診斷

通過分析數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以最大限度地幫助您分析數(shù)據(jù)，從而使分析師能夠幫助業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)了解誰可能會(huì)流失并提出UI中的預(yù)防性更改。通過分析數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以最大限度地幫助您分析數(shù)據(jù)，從而使分析師能夠幫助業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)了解誰可能會(huì)流失并提出UI中的預(yù)防性更改。通過行為分析工具，您可以通過任何屬性包括行為消費(fèi)水平、年齡或群組來劃分用戶，并采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)。診斷步驟也很重要，因?yàn)槟�可以量化風(fēng)險(xiǎn)，糾正過程并采取措施防止未來發(fā)生更替。

利用AI的執(zhí)行步驟

既然您已經(jīng)有效地利用AI開發(fā)了預(yù)測(cè)模型，以了解哪些客戶極有可能流失。那么您可以采取以下具體措施來防止在您的業(yè)務(wù)或產(chǎn)品在整個(gè)生命周期中流失：

干預(yù) － 防止客戶流失的最佳方法之一是介入可能流失的客戶生命周期。通過向用戶和內(nèi)部團(tuán)隊(duì)觸發(fā)警報(bào)，您可以專注于采取措施保留重要客戶或甚至特定的個(gè)人。

收購 － 流失并不總是基于簡(jiǎn)介元素進(jìn)行預(yù)測(cè)。它也基于收購渠道（Google Adwords，社交媒體，內(nèi)容營銷，合作伙伴轉(zhuǎn)介等）。根據(jù)預(yù)測(cè)分析，您可以以最好的保留率和LTV為目標(biāo)定位最賺錢的用戶，當(dāng)然，還可以針對(duì)這些特定客戶對(duì)您的產(chǎn)品進(jìn)行微調(diào)。

經(jīng)驗(yàn) － 顏色、字體、用戶流程和體驗(yàn)的其他部分都是最終影響客戶流失的因素。通過人工智能和行為分析，您現(xiàn)在可以使用工具知道在哪里集中精力調(diào)整用戶體驗(yàn)。

底線是客戶流失。如果企業(yè)、品牌和產(chǎn)品經(jīng)理需要有效降低客戶流失率，就需要采取積極主動(dòng)的措施。通過利用人工智能生成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)性戰(zhàn)略，企業(yè)也可以利用這些猜測(cè)，專注于更健康的SaaS業(yè)務(wù)上，甚至獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。