深入挖掘客户流失数据 提高保留率的指南

不断加剧的高客户流失率的威胁，不断加大了吸引新客户和保留现有客户的压力。

失去客户，即客户流失，是无法完全避免的 —— 但是流失多少才算过多？什么时候客户流失变成了一个问题？

根据您公司独特的特点，答案会有所不同。

因此，汇编、分析和建立客户保留策略时使用流失数据是至关重要的。

您可以采取哪些措施来降低客户流失率？

你可能已经知道什么是流失率，但作为一个复习，这里是如何计算流失率的：

这个数字是构建你的顾客流失和留存策略的基础。流失率告诉你留存问题存在，但不能确定具体是哪些问题。

客户流失分析

评估失去客户的地点和原因始于客户流失分析。

分析客户流失数据可以让您识别与您组织行为相关的客户行为模式。这些模式充当信号，帮助您识别可能正在离开的客户。

客户流失分析中使用的数据类型来自客户和客户经理的反馈，包括：

- 投诉的数量和内容 - 客户支持票务的数量 - 发票支付频率 - 参加的网络研讨会数量 - 发送的培养邮件数量，以及收到的参与度 - 自己组织和竞争对手的促销活动频率 - 计划的价格变动

通过收集和量化这些客户数据，你们公司可以按阶段对客户旅程进行规划。这个规划应该能够突出显示可能导致客户流失的最有可能原因。 在此基础上，你们可以预测哪些客户最有可能面临失去你们业务的风险。

预测客户流失

为了在客户流失率上做出积极的改变，可以使用流失分析来构建预测性的流失模型。

这个模型是基于流失分析数据得出的统计预测。当价格上涨时，客户会离开吗？当竞争对手推出新产品时，客户会离开吗？

构建预测客户流失模型需要一些专业知识和数学知识，但幸运的是，有一些工具可以帮助你。

哪些软件即服务（SaaS）工具非常适用于流失分析？

在数据科学家或分析师的支持下，机器学习工具可以编译和分析列出的客户数据，以供分析使用。客户数据平台（CDP）是用于客户数据的最常用的机器学习工具，它们可以创建可用于构建模型的定量模式。

虽然机器学习和自动化系统很棒，但人们仍然需要全面理解为什么其他(人类)顾客停止购买、终止合同和留下反馈。

减少客户流失的客户参与度

充分理解客户行为以及其对流失的贡献部分需要高效和战略性的参与。

ZoomInfo的Engage平台提供了一些功能，如电子邮件定制和自动拨号器，以增加具有针对性的信息的电话和电子邮件数量。通过确定哪些信息能够获得客户最积极的关注，您可以进行调整，提高客户培养和保留的效果。

降低客户流失的下一步

这些模型构建完成并找到了导致客户流失的原因后，接下来要做什么呢？下一步是制定并实施一个稳固的客户保留策略，最终降低流失率。

无论您是否投资于像CDP这样的工具，您的客户分析策略可以包含任何您想要或需要的数据。

最终，解决和处理客户流失问题能建立更好的客户关系。