對于任何數字或在線業務，贏得客戶只是戰斗的一半。它還涉及到吸引客戶、留住客戶，從而獲得長期的成功。解決客戶流失問題是品牌和開發在線用戶體驗的產品團隊面臨的最大挑戰之一。每月5％的客戶流失聽起來對大多數人來說都是無傷大雅的，但將一整年的流失量統計起來，可能會損失一半的客戶。這意味著需要更多的努力才能使得業務保持現有的規模而不是逐漸縮小。

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，當你有5％的客戶流失時，很難想象成長的空間，你需要保持穩定。猜測流失原因不是辦法，我們需要采取一些實在的措施才能阻止這件事的發生。

獲得一個新客戶的成本通常在5到25倍之間，這與留住現有客戶的成本相差不大，這就使得任何業務都必須盡可能減少客戶流失。這就是為什么對于產品經理來說，采取主動的方法來留住用戶是非常重要的，因為這樣既可以降低獲取成本，又能增加長期的大規模采用的機會。但任何產品經理都知道，在這個過程中，他們將會經歷一些嚴重的阻礙。

問題是，大多數管理者傳統上采取追溯方法來解決客戶流失問題。他們會做出調整和改變，然后回顧追溯，并對這些變化是否有效進行驗證。然而，隨著人工智能（AI）應用程序的最新進展，產品經理現在能夠更好地預測客戶流失并采取積極主動的措施來預防客戶流失。

追溯法的問題

您已經創建了一款運行良好的產品或具有流暢用戶體驗的應用，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，設計師、開發人員和產品經理將嘗試各種策略來解決問題。他們可能會更改顏色、調整字體、移動付費墻或更改用戶界面（UI），然后等待2－3周以評估營業額是否有所改善。根據之前幾周的保留基準，他們會試圖找出哪些變化產生了差異。是一個變化，一些變化還是變化的總和？

此環路的中斷會導致與改進用戶體驗相關的所有部門的工作流程、生產力和整體效率的降低。這種A ／ B方法一次測試一個或兩個變化，衡量成功，選擇最佳選項，并轉移到下一個，整個過程緩慢、繁瑣且低效。更糟糕的是，甚至考慮這樣做是正確的，你需要一次執行一個更改內容，而這可能比你為業務跑跑更多的時間。

簡而言之，這是一種落后的方法，它會將用戶體驗改進流程細分化，并且對于解決客戶流失的根本原因探究的太少、太遲。

AI如何主動解決流失問題

我們的數據科學家團隊已經制定了一個更好、更快、更有效的解決客戶流失的方法，以利用機器學習方面的新進展。我們的方法真正的秘訣在于人工智能的預測方式。可以預測到的流失越多，可以預防的流失就越多。借助機器學習模型，您可以了解導致流失的具體內容。產品經理、開發人員、設計師和管理人員就不再靠著“猜測”過日子。

預測

第一步是探索階段，您需要深入了解數據。通過使用機器學習功能，通過大量的數據進行篩選。例如，如果您有100名用戶從可能流失的頂級到底層排名，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人信息，就能夠更好地預測哪些客戶可能會流失（哪些不會）。

診斷

通過分析數據，機器學習可以最大限度地幫助您分析數據，從而使分析師能夠幫助業務團隊了解誰可能會流失并提出UI中的預防性更改。通過分析數據，機器學習可以最大限度地幫助您分析數據，從而使分析師能夠幫助業務團隊了解誰可能會流失并提出UI中的預防性更改。通過行為分析工具，您可以通過任何屬性包括行為消費水平、年齡或群組來劃分用戶，并采取適當的行動。診斷步驟也很重要，因為您可以量化風險，糾正過程并采取措施防止未來發生更替。

利用AI的執行步驟

既然您已經有效地利用AI開發了預測模型，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務或產品在整個生命周期中流失：

干預 － 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。通過向用戶和內部團隊觸發警報，您可以專注于采取措施保留重要客戶或甚至特定的個人。

收購 － 流失并不總是基于簡介元素進行預測。它也基于收購渠道（Google Adwords，社交媒體，內容營銷，合作伙伴轉介等）。根據預測分析，您可以以最好的保留率和LTV為目標定位最賺錢的用戶，當然，還可以針對這些特定客戶對您的產品進行微調。

經驗 － 顏色、字體、用戶流程和體驗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，您現在可以使用工具知道在哪里集中精力調整用戶體驗。

底線是客戶流失。如果企業、品牌和產品經理需要有效降低客戶流失率，就需要采取積極主動的措施。通過利用人工智能生成數據驅動的預測性戰略，企業也可以利用這些猜測，專注于更健康的SaaS業務上，甚至獲得競爭優勢。