对于企业来说，预测和缓解客户流失 可能是一个复杂的过程。“良好”的流失率取决于诸多因素，从企业的年龄到其行业。即使是广为人知的大型企业，客户流失率也会波动。例如，Netflix 在 2022 年 3 月的流失率为 3.3% — 比 2021 年 3 月的流失率高出整整一个百分点。下面，我们将探讨企业如何创建和管理适合自己的流失预测策略。

目录

• 什么是客户流失？
  
• 流失类型
  
• 客户流失如何影响企业
  
• 客户流失预测建模技术
  
• 流失预测中的数据集成和管理
  
• 客户流失预测的挑战
  
• 如何创建客户流失预测策略
  

什么是客户流失？

“流失率”反映的是客户在一定时间段内停止使用企业产品或服务的百分比。这个概念对企业很重要，因为它会影响他们的收入，并提供对客户满意度和忠诚度的见解。例如，高流失率可能表明产品、服务或整体客户体验存在问题。对于企业来说，投入资源来减少客户流失非常重要，因为留住现有客户比获得新客户更具成本效益。

流失的类型

流失有几种类型。这些包括：

• 自愿流失
  当客户主动决定停止使用服务或产品时，就会发生自愿流失。自愿流失的原因有很多。客户可能会对服务不满意，他们可能会找到更好的选择，或者他们的需求可能会发生变化。

• 非自愿流失
  非自愿流失的发生是因为付款失败、信用卡过期和其他后勤保障问题，而不是因为客户选择离开。企业可以通过更好的支付系统或客户服务干预来解决这种类型的客户流失问题。

• 主动流失
  主动流失是指取消其服务或订阅的客户。通常，他们通过取消流程将他们的决定传达给企业。

• 被动流失
  被动流失发生在客户的订阅 结束后不再续订的情况下，通常没有任何主动沟通或明确的取消。这在基于订阅的模式 中很常见。

• 收入流失
  这是指客户降级计划或减少购买产品或服务，而不是完全退出时发生的收入损失。

• 客户流失
  这是客户流失的总称，指的是客户或订户本身的流失，而不是他们所代表的收入。

客户流失如何影响企业

客户流失会影响企业的方方面面，从收入到产品开发再到营销。根据 Straits Research 的数据，2022 年全球客户成功管理市场价值达 14.5 亿美元，该领域专注于为客户提供他们想要或需要的东西，是降低客户流失率的关键因素。预计到 2031 年，它将以近 25% 的复合年增长率增长。这种增长反映了企业尽量减少客户流失的重要性。

客户流失会影响企业的许多方面，包括：

• 收入
  客户流失对企业的收入有直接影响。失去客户意味着收入减少，特别是对于基于订阅的模式。企业的规模越小或越新，客户流失对其收入产生的影响越大，因为每个客户在总收入中所占的比例越大。

• 产品开发
  高流失率可能预示着产品或服务存在问题。企业可以分析客户离开背后的原因，以确定需要改进或彻底改革的地方。

• 客户获取成本
  获取新客户以替代流失的客户需要在营销和销售方面投入大量资金。这些成本可能会迅速攀升，从而使维持盈利能力变得更具挑战性。

• 品牌声誉
  频繁的客户流失会对公司的声誉产生负面影响，使潜在客户望而却步。

• 员工士气
  高流失率也会影响员工士气、绩效和参与度，尤其是直接参与客户服务和客户维系的员工。

• 市场洞察
  客户流失还提供对市场趋势和客户偏好的宝贵见解。企业可以使用这些信息来调整战略、调整产品并更好地满足客户需求。

• 整体业务增长
  随着时间的推移，客户流失会影响企业的整体发展轨迹。持续的客户维系是稳定增长和扩张的关键，而高流失率可能会阻碍公司有效扩大规模 和实现长期目标的能力。

客户流失预测建模技术

企业可以使用多种建模技术作为客户流失预测的框架。这些包括：

逻辑回归

逻辑回归 是一种统计技术，企业可以使用它来预测二元结果，例如客户是离开还是留下。这种建模技术使用各种预测变量（例如受众特征、购买记录和客户互动）来预测客户是否会流失。

• 逻辑回归的工作原理
  逻辑回归使用有关客户（包括流失的客户和没有流失的客户）的历史数据，并研究可能影响客户流失决定的一系列变量。该模型计算每个变量的客户流失几率，从而深入了解哪些因素最能预测客户流失。例如，如果变量“服务投诉数量”的正值较高，则表明投诉数量较多与客户流失几率较高密切相关。

• 何时使用此技术
  这种技术非常适合拥有大量客户数据并在客户留存至关重要的行业运营的企业，例如电信、金融、订阅服务 和电商。这些行业通常具有明确的二元结果（例如客户是否续订订阅），这使得逻辑回归成为满足其预测建模需求的合适选择。

• 逻辑回归的好处
  与其他方法相比，逻辑回归易于实现和学习。该模型为企业提供预测和富有实用价值的分析洞见。例如，如果模型指向导致客户流失的特定服务问题，企业可以集中精力解决该问题。

• 逻辑回归的挑战
  逻辑回归假定自变量与对数几率（或特定结果发生的可能性）之间存在线性关系，但在现实世界中并非总是如此。它在处理数据中的复杂关系（如变量之间的交互作用）时可能会遇到困难。当数据不平衡时（例如，非流失者远远多于流失者），模型可能会偏向于预测大多数类别，从而降低其有效性。

要点：在具有简单二元结果和大量客户数据的场景中，逻辑回归是客户流失建模的不错选择。对于想要预测客户流失同时了解其背后的“原因”的企业来说，它特别有价值。

决策树

决策树 是另一种流行的客户流失建模方法。在决策可分解为一系列二元选择的情况下，这种技术效果显著，是了解导致客户流失的复杂途径的理想方法。决策树根据不同的客户属性和行为（如使用模式、服务水平和客户反馈），将这些路径映射成树状结构。

• 决策树如何运作
  决策树方法直观易用。它根据不同的标准将数据集分割成更小的子集，创建一个带有决策节点和叶子节点的树状结构。树中的每个节点代表一个属性测试（如服务使用频率），每个分支代表该测试的结果，通向下一个节点或叶子，给出最终决定（流失或不流失）。例如，决策树可以根据年龄划分客户，然后根据消费习惯进一步划分每个群体。通过每个渐进的步骤，客户群将变得越来越具体，从而使模型能够预测该客户群流失的可能性。

• 何时使用决策树
  对于零售业、电信业和银行业等拥有不同客户群、受多种因素影响的企业来说，决策树非常有效。在需要了解导致客户流失的具体决策路径的情况下，这种方法很有用，因为它为企业提供了有针对性的干预方案。

• 决策树的好处
  决策树的主要优点之一是其简单性。它们清晰的视觉表现使人们很容易理解和传达导致客户流失的因素。这种清晰度对于战略规划和实施有针对性的留存策略非常宝贵。决策树可以很好地处理数值和分类数据，使其成为不同类型客户数据的不错选择。

• 使用决策树的挑战
  尽管决策树在各种环境中都很有用，但决策树也带来了挑战。如果在训练数据中捕捉到过多不相关的模式，决策树就会变得过于复杂，从而导致对新数据的泛化效果不佳。这就是所谓的“过拟合”，即模型完全符合其训练数据，但却无法准确解释新数据，从而捕捉到数据“噪声”（不必要的信息），而不是潜在的模式。决策树在处理需要捕捉线性关系的任务时可能会遇到困难，而逻辑回归可能更适合这些任务。

要点：决策树是客户流失建模的宝贵工具，尤其是在剖析客户决策的特定路径很重要的场景中。该模型的视觉简洁性和处理不同数据类型的能力使其成为一种流行的选择。虽然决策树有其局限性，例如容易过度拟合和对数据变化敏感，但它在识别和可视化导致客户流失的因素方面的优势使其成为许多企业的有用工具。

神经网络

神经网络 是一种机器学习，代表了流失预测模型领域的一种更高级的策略。与传统的线性模型不同，神经网络可以捕捉数据中复杂的非线性关系。神经网络非常适合处理复杂的客户行为和客户流失问题，因为影响客户决定离开的因素可能是多方面的，而且相互交织。

• 神经网络的工作原理
  神经网络模仿人脑的结构和功能。它们由多层相互连接的节点或“神经元”组成，以分层方式处理输入数据。每个神经元对其输入应用计算，并将结果传递到下一层。在预测客户流失方面，神经网络将客户数据作为输入，通过层层处理，然后输出客户流失的概率。神经网络通过一个称为训练的过程从数据中学习。神经网络会根据训练数据中观察到的模式调整神经元之间的连接权重，训练数据由已知结果（例如，流失客户和未流失客户）组成。通过这种训练，网络就能对新的、未见过的数据做出越来越准确的预测。

• 何时使用此技术
  当数据显示出复杂的模式，而较简单的模型可能会忽略这些模式时，神经网络就特别有用。拥有大量客户交互数据的行业，如电信、流媒体服务 和线上零售 可以利用神经网络深入洞察客户行为。在客户互动和偏好多种多样、有细微差别、不属于二元结果的情况下，这些模型就能发挥出色的作用。

• 神经网络的好处
  神经网络的优势在于它们能够对数据中复杂的非线性关系进行建模。它们能够识别大型数据集中的细微模式，从而对客户流失进行更准确、更细致的预测。

• 神经网络的挑战
  神经网络的主要挑战之一是它们的“黑箱”性质。通常情况下，很难准确解释神经网络是如何或为何得出特定预测结果的，这对于寻求透明度和富有实用价值的分析洞见的企业来说可能是一个缺陷。神经网络还需要大量数据才能进行有效训练，而且计算密集，比其他一些方法需要更多的资源和专业知识。

要点：神经网络能够以简单模型无法处理的方式处理客户行为的复杂性和细微差别。它们在数据丰富的环境中特别有价值，在这些环境中，了解微妙的模式是预测客户流失的关键。虽然神经网络也面临着可解释性和资源要求等挑战，但其准确、细致的预测潜力使其成为致力于减少客户流失的企业的重要工具。

集成方法

集成方法 是预测建模的有力工具，在流失预测中特别有效。集成方法将多个预测模型结合起来以提高预测准确性，从而使其成为预测客户流失的利器。

• 集成方法的工作原理
  集成方法的工作原理是，一组模型协同工作，可以取得比任何单一模型单独工作更好的结果。这些方法包括在相同的数据上训练不同的模型，然后汇总它们的预测结果 — 通常是通过装袋、提升 或堆叠 技术。在流失预测中，集成方法可能涉及组合不同类型的模型，例如决策树、神经网络和逻辑回归模型。这些模型中的每一个都将独立预测客户流失，然后通过投票或平均等过程将这些预测结合起来，得出最终更准确的预测结果。

• 何时使用此技术
  在没有单一模型能提供令人满意的预测结果，或者数据错综复杂、种类繁多的情况下，集成方法尤其有用。它们非常适合具有复杂客户行为模式的行业，例如金融、电信和电商，在这些行业中，准确预测客户流失需要捕捉广泛的客户互动和行为。

• 集成方法的优点
  集成方法的主要优点是与单个模型相比，它们具有更高的准确性和全面性。通过结合多个模型的优势，它们可以减少过度拟合的可能性（当模型产生的结果过于“嘈杂”时），并且通常更擅长处理各种复杂的数据集。这产生了更可靠和稳定的预测。

• 集成方法的挑战
  集成方法的一个挑战是它们增加了复杂性和计算成本。与单个模型相比，它们需要更多的资源和时间来训练和部署。与神经网络一样，集成方法可能更难解释，因此很难确定给定预测背后的具体原因。

要点：集成方法是一种复杂的流失预测技术，它们可以通过结合多个预测模型的优势来提高准确性。它们适用于复杂的数据环境，也适用于需要采取综合策略解决客户流失问题的企业。虽然这些方法在复杂性和资源需求方面存在挑战，但它们能够提供更准确、更稳定的预测，因此对于寻求最大限度降低客户流失率的企业来说，它们是一种有价值的策略。

流失预测中的数据集成和管理

以下是您需要了解的有关利用客户数据来推动客户流失预测工作的信息：

高质量数据收集和整合的重要性

任何流失预测模型的基础都是它所使用的数据，因此收集全面准确的数据是关键所在。这包括收集大量信息，并确保数据的相关性和最新性。整合也同样重要，因为这涉及到将不同来源的数据整合到一个统一的数据库中，这对于创建客户的整体视图是必不可少的。

探索数据源

广泛的数据源可以为客户流失预测提供信息。这些包括：

• 交易数据
  交易数据包括购买记录、支付方式 以及产品或服务的使用模式。这些数据提供了对客户行为和偏好的直接洞察。

• 客户互动
  客户服务互动、反馈和投诉的记录非常宝贵。它们是了解客户满意度和潜在痛点的窗口。

• 社交媒体
  分析社交媒体活动可以揭示公众对您品牌的看法和情绪。它还能突出趋势和客户期望。

数据清理和预处理技术

收集数据后，必须对其进行清理和预处理。这意味着删除错误、不一致和不相关的信息。归一化、缺失值 管理和异常值检测 等技术可协助完成这一重要步骤，从而验证输入预测模型的数据具有最高质量。

保护数据隐私

数据隐私是一个重大且持续存在的问题。企业必须遵守数据保护法规，例如欧盟的一般数据保护条例，并实施全面的安全措施。匿名化敏感信息和获得数据使用的明确同意等做法有助于保护隐私，同时与客户建立信任。

流失预测的挑战

流失预测是一项大规模的工作，会带来一系列挑战，包括：

• 数据质量和数量
  用于流失预测的数据必须质量高、数量足。质量差或数据稀疏会导致预测不准确。

• 数据整合难度大
  将不同来源的数据汇集在一起时，每个来源可能都有自己的格式或结构，这使得将它们合并到一个可供分析的统一数据集中变得复杂。

• 改变客户行为
  客户的偏好和行为可能会迅速变化，因此很难与时俱进。去年在预测客户流失方面奏效的方法，今天可能不再奏效。

• 隐私和监管合规
  使用客户数据进行预测，同时尊重客户隐私，并遵守各种数据保护法律，这对企业来说可能是一个微妙的平衡。

• 识别相关变量
  决定哪些数据点与预测客户流失相关是一项耗时的工作。

• 模型精度和过拟合
  构建一个能够准确预测流失而不过度拟合训练数据的模型是一项复杂的任务。

• 实施预测性见解
  另一个挑战是将预测性见解转化为可操作的策略。预测客户流失只是第一步，有效利用这些信息来留住客户才是最重要的。

• 紧跟技术进步的步伐
  数据分析领域在不断发展，这可能会让人难以掌握最新的技术和理论。

如何制定客户流失预测策略

没有一种流失预测模型最契合每种业务。那么，如何选择一个能反映企业实际情况和细微差别的流失预测模型和策略呢？以下是处理此过程的方法：

• 了解您的业务和客户
  对您的业务和客户有透彻的了解。是什么让您的客户留在公司，什么可能会驱使他们离开？

• 选择正确的数据
  确定与您的业务和客户行为最相关的数据类型。这可能包括交易历史、客户服务互动或社交媒体活动。确保数据可访问且可用。

• 让您的团队参与进来
  征求组织内各团队（例如销售、客户服务和 IT）的意见。他们的见解可以帮助您了解客户互动和技术可行性的不同方面。

• 选择合适的模型
  没有一个放之四海而皆准的流失预测模型。您的选择应取决于您的业务性质和您拥有的数据类型。仔细检查您的选择，并确定最适合您的选择。

• 准备和清理数据
  在使用数据之前，需要对其进行清理和整理。

• 构建和测试模型
  数据准备就绪后，构建预测模型。对其进行彻底测试以验证其准确性和有效性。

• 定期更新和完善您的模型
  客户行为和市场状况会随着时间的推移而变化。定期更新和完善模型对于保持其相关性和有效性是必要的。

• 将洞察转化为行动
  最后一步是利用流失预测模型的洞察力为您的业务战略提供依据。这可能涉及调整营销策略、改善客户服务或改变产品。