这就像是在白白花费你的资金。

换句话说，努力事情并没有得到回报，当你有5％的客户流失落时，很难想象发展的空间，你须要保持稳定。
预测流失落缘故原由不是办法，我们须要采纳一些实在的方法才能阻挡这件事的发生。

得到一个新客户的本钱常日在5到25倍之间，这与留住现有客户的成本相差不大，这就使得任何业务都必须尽可能减少客户流失落。
这便是为什么对付产品经理来说，采纳主动的方法来留住用户是非常主要的，由于这样既可以降落获取本钱，又能增加长期的大规模采取的机会。
但任何产品经理都知道，在这个过程中，他们将会经历一些严重的阻碍。

问题是，大多数管理者传统上采纳追溯方法来办理客户流失落问题。
他们会做出调度和改变，然后回顾追溯，并对这些变革是否有效进行验证。
然而，随着人工智能（AI）运用程序的最新进展，产品经理现在能够更好地预测客户流失落并采纳积极主动的方法来预防客户流失落。

追溯法的问题

您已经创建了一款运行良好的产品或具有流畅用户体验的运用，并且在获取用户方面取得了一些初步成功。
但过了一段韶光，用户开始流失落，而且你不清楚为什么。
为了减少客户流失落，设计师、开拓职员和产品经理将考试测验各种策略来办理问题。
他们可能会变动颜色、调度字体、移动付费墙或变动用户界面（UI），然后等待2-3周以评估业务额是否有所改进。
根据之前几周的保留基准，他们会试图找出哪些变革产生了差异。
是一个变革，一些变革还是变革的总和？

此环路的中断会导致与改进用户体验干系的所有部门的事情流程、生产力和整体效率的降落。
这种A / B方法一次测试一个或两个变革，衡量成功，选择最佳选项，并转移到下一个，全体过程缓慢、繁琐且低效。
更糟糕的是，乃至考虑这样做是精确的，你须要一次实行一个变动内容，而这可能比你为业务跑跑更多的韶光。

简而言之，这是一种掉队的方法，它会将用户体验改进流程细分解，并且对付办理客户流失落的根本缘故原由探究的太少、太迟。

AI如何主动办理流失落问题

我们的数据科学家团队已经制订了一个更好、更快、更有效的办理客户流失落的方法，以利用机器学习方面的新进展。
我们的方法真正的窍门在于人工智能的预测办法。
可以预测到的流失落越多，可以预防的流失落就越多。
借助机器学习模型，您可以理解导致流失落的详细内容。
产品经理、开拓职员、设计师和管理职员就不再靠着“预测”过日子。

预测

第一步是探索阶段，您须要深入理解数据。
通过利用机器学习功能，通过大量的数据进行筛选。
例如，如果您有100名用户从可能流失落的顶级到底层排名，您可以剖析群集以查看“极有可能流失落”群体中代表什么类型的人。
通过揭示年事、性别、收入、客户来源和客户来源等个人信息，就能够更好地预测哪些客户可能会流失落（哪些不会）。

诊断

通过剖析数据，机器学习可以最大限度地帮助您剖析数据，从而使剖析师能够帮助业务团队理解谁可能会流失落并提出UI中的预防性变动。
通过剖析数据，机器学习可以最大限度地帮助您剖析数据，从而使剖析师能够帮助业务团队理解谁可能会流失落并提出UI中的预防性变动。
通过行为剖析工具，您可以通过任何属性包括行为消费水平、年事或群组来划分用户，并采纳适当的行动。
诊断步骤也很主要，由于您可以量化风险，纠正过程并采纳方法防止未来发生更替。

利用AI的实行步骤

既然您已经有效地利用AI开拓了预测模型，以理解哪些客户极有可能流失落。
那么您可以采纳以下详细方法来防止在您的业务或产品在全体生命周期中流失落：

干预 - 防止客户流失落的最佳方法之一是参与可能流失落的客户生命周期。
通过向用户和内部团队触发警报，您可以专注于采纳方法保留主要客户或乃至特定的个人。

收购 - 流失落并不总是基于简介元素进行预测。
它也基于收购渠道（Google Adwords，社交媒体，内容营销，互助伙伴转介等）。
根据预测剖析，您可以以最好的保留率和LTV为目标定位最赢利的用户，当然，还可以针对这些特定客户对您的产品进行微调。

履历 - 颜色、字体、用户流程和体验的其他部分都是终极影响客户流失落的成分。
通过人工智能和行为剖析，您现在可以利用工具知道在哪里集中精力调度用户体验。

底线是客户流失落。
如果企业、品牌和产品经理须要有效降落客户流失落率，就须要采纳积极主动的方法。
通过利用人工智能天生数据驱动的预测性计策，企业也可以利用这些预测，专注于更康健的SaaS业务上，乃至得到竞争上风。