对于任何数字或在线业务，赢得客户只是战斗的一半。它还涉及到吸引客户、留住客户，从而获得长期的成功。解决客户流失问题是品牌和开发在线用户体验的产品团队面临的大挑战之一。每月5%的客户流失听起来对大多数人来说都是无伤大雅的，但将一整年的流失量统计起来，可能会损失一半的客户。这意味着需要更多的努力才能使得业务保持现有的规模而不是逐渐缩小。

　　这就像是在白白消耗你的资金。

　　换句话说，努力工作并没有得到回报，当你有5%的客户流失时，很难想象成长的空间，你需要保持稳定。猜测流失原因不是办法，我们需要采取一些实在的措施才能阻止这件事的发生。

　　获得一个新客户的成本通常在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。这就是为什么对于产品经理来说，采取主动的方法来留住用户是非常重要的，因为这样既可以降低获取成本，又能增加长期的大规模采用的机会。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取追溯方法来解决客户流失问题。他们会做出调整和改变，然后回顾追溯，并对这些变化是否有效进行验证。然而，随着人工智能(AI)应用程序的最新进展，产品经理现在能够更好地预测客户流失并采取积极主动的措施来预防客户流失。

　　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应用，并且在获取用户方面取得了一些初步成功。但过了一段时间，用户开始流失，而且你不清楚为什么。为了减少客户流失，设计师、开发人员和产品经理将尝试各种策略来解决问题。他们可能会更改颜色、调整字体、移动付费墙或更改用户界面(UI)，然后等待2-3周以评估营业额是否有所改善。根据之前几周的保留基准，他们会试图找出哪些变化产生了差异。是一个变化，一些变化还是变化的总和?

　　此环路的中断会导致与改进用户体验相关的所有部门的工作流程、生产力和整体效率的降低。这种A / B方法一次测试一个或两个变化，衡量成功，选择最佳选项，并转移到下一个，整个过程缓慢、繁琐且低效。更糟糕的是，甚至考虑这样做是正确的，你需要一次执行一个更改内容，而这可能比你为业务跑跑更多的时间。

　　简而言之，这是一种落后的方法，它会将用户体验改进流程细分化，并且对于解决客户流失的根本原因探究的太少、太迟。

　　AI如何主动解决流失问题

　　我们的数据科学家团队已经制定了一个更好、更快、更有效的解决客户流失的方法，以利用机器学习方面的新进展。我们的方法真正的秘诀在于人工智能的预测方式。可以预测到的流失越多，可以预防的流失就越多。借助机器学习模型，您可以了解导致流失的具体内容。产品经理、开发人员、设计师和管理人员就不再靠着“猜测”过日子。

　　预测

　　第一步是探索阶段，您需要深入了解数据。通过使用机器学习功能，通过大量的数据进行筛选。例如，如果您有100名用户从可能流失的顶级到底层排名，您可以分析群集以查看“极有可能流失”群体中代表什么类型的人。通过揭示年龄、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(哪些不会)。

　　诊断

　　通过分析数据，机器学习可以大限度地帮助您分析数据，从而使分析师能够帮助业务团队了解谁可能会流失并提出UI中的预防性更改。通过分析数据，机器学习可以大限度地帮助您分析数据，从而使分析师能够帮助业务团队了解谁可能会流失并提出UI中的预防性更改。通过行为分析工具，您可以通过任何属性包括行为消费水平、年龄或群组来划分用户，并采取适当的行动。诊断步骤也很重要，因为您可以量化风险，纠正过程并采取措施防止未来发生更替。

　　利用AI的执行步骤

　　既然您已经有效地利用AI开发了预测模型，以了解哪些客户极有可能流失。那么您可以采取以下具体措施来防止在您的业务或产品在整个生命周期中流失：

　　干预 - 防止客户流失的最佳方法之一是介入可能流失的客户生命周期。通过向用户和内部团队触发警报，您可以专注于采取措施保留重要客户或甚至特定的个人。

　　收购 - 流失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，合作伙伴转介等)。根据预测分析，您可以以好的保留率和LTV为目标定位最赚钱的用户，当然，还可以针对这些特定客户对您的产品进行微调。

　　经验 - 颜色、字体、用户流程和体验的其他部分都是最终影响客户流失的因素。通过人工智能和行为分析，您现在可以使用工具知道在哪里集中精力调整用户体验。

　　底线是客户流失。如果企业、品牌和产品经理需要有效降低客户流失率，就需要采取积极主动的措施。通过利用人工智能生成数据驱动的预测性战略，企业也可以利用这些猜测，专注于更健康的SaaS业务上，甚至获得竞争优势。