客户流失率（也称为客户自然流失）是指在特定时间段内停止与公司进行业务往来的客户百分比。流失率是一项直接影响收入和盈利能力的重要指标。企业通过跟踪流失率来评估其保留客户的成效以及维护客户关系的表现。高流失率可能表明客户对产品或服务不满意，而低流失率则可能意味着客户具备忠诚度和满意度。不同行业的平均客户流失率各不相同。2022 年，私营软件即服务 (SaaS) 企业的客户流失率中位数为 13%。

要了解您的业务流失情况，您需要知道在特定时间段内保留或流失了多少客户，以及流失客户的原因。客户流失模型可以帮助您制定全面的保留策略，以解决流失背后的问题。下面，我们将介绍您应该了解的不同类型的流失模型，如何为您的业务选择和构建合适的模型，以及如何利用从中获得的信息。

本文内容

• 什么是流失预测模型？
  
• 为什么要预测客户流失？
  
• 客户流失的关键预测指标
  
• 四种类型的客户流失
  
• 客户流失模型的类型
  
• 如何为您的业务构建客户流失模型
  
• 如何使用预测分析来减少客户流失
  
• 流失预测模型的主要用例
  
• 如何衡量客户流失模型的有效性
  
• Stripe Billing 如何提供帮助
  
• 关于构建客户流失模型的常见问题解答
  

什么是流失预测模型？

流失预测模型是一种数据驱动的工具，用于估算个人客户在定义的时间范围内停止与公司进行业务往来的可能性。通过使用有关已流失客户和留存客户的历史数据，该模型可以识别模式和风险因素（例如用量下降、支持投诉或开单问题），并将其应用于当前客户，以标记出流失风险最高的客户。

一般的流失率报告的是在总体水平上已经发生的情况，与此不同，流失预测模型具有前瞻性，会对个人客户进行评分，从而使企业有机会在这些客户离开之前进行干预。这些模型通常使用机器学习算法（例如逻辑回归、决策树和梯度提升）构建，并基于客户属性（例如人口统计数据、购买历史、参与度水平和服务互动）进行训练。

输出通常是每个客户的流失概率或风险评分，企业可以利用该评分来确定保留工作的优先级，通过个性化优惠定位面临风险的细分市场，并将资源分配给最有可能被挽留的客户。

为什么要预测客户流失？

流失率会对企业的收入、盈利能力和声誉产生重大影响。以下是流失率对业务运营的影响。

• 客户获取成本：通常，获取新客户比保留现有客户的成本更高。可靠的流失预测模型通过及早标记存在风险的客户来帮助抵消这一成本，这样企业就可以将留存支出集中在最有可能获得回报的地方，而不是反复支付新客户获取成本。

• 收入流失：失去客户会造成直接收入损失，从而立即影响企业的财务健康。特别是对于提供订阅服务的企业，这会迅速体现在月度经常性收入 (MRR) 中：每一个流失的客户都会削弱该基准，如果这种模式在足够多的客户身上延续，企业将失去稳定收入底盘以实现增长。

• 长期客户减少：随着时间推移，长期客户往往会购买更多产品，因此服务成本也会降低。他们可能还会购买利润率更高的产品或服务。较高的流失率意味着这些长期客户减少，并可能导致盈利能力下降。

• 品牌声誉：高流失率可能是客户不满的迹象，这会损害公司的声誉。满意的客户更有可能向他人推荐企业，而不满的客户可能会分享其负面体验，从而劝退潜在客户。

• 长期增长：可持续增长需要稳定的客户群。在流失发生前进行预测，让企业有机会在客户关系仍可挽救时进行干预，而不是在收入已经流失后才做出反应。高流失率可能会破坏长期增长策略，使企业难以扩张或投资新机会。对于试图扩大规模的公司来说尤其如此。如果无法预测并减少流失，新客户带来的增长可能会被现有客户的流失所抵消，从而难以建立可持续的发展势头。

客户流失的主要预测因素

客户流失最直接的预测因素之一是客户对产品或服务的满意度。企业可以通过调查、净促进者得分 (NPS) 和反馈机制来衡量这一点。持续的低满意度或负面反馈可能是潜在客户流失的有力指标。

影响客户离开企业的其他因素包括：

• 客户支持互动： 虽然一些活跃的客户可能会联系支持团队以实现价值最大化，但支持请求也可能表明存在问题或不满。分析这些互动的性质和结果可以预测流失，特别是当问题没有得到圆满解决时。

• 产品或服务用量： 监控客户使用产品或服务的方式和频率可以为企业提供有关客户参与度的洞察。用量较低或下降可能预示着客户正在失去兴趣或未能发现价值，这可能会导致流失。

• 计费和付款问题： 频繁的计费或付款问题可能会导致客户不满并流失。追踪这些事件及其解决情况可以揭示客户面临流失风险的预警信号。

• 购买行为的改变： 客户日常购买模式的突然改变（例如订单规模缩小或频率降低）可能预示着不满或需求发生了转变，从而可能导致流失。

• 客户反馈和投诉： 直接的反馈或投诉是潜在流失的重要指标。如果问题得不到解决，那些花时间表达不满或担忧的客户可能会考虑离开。

• 营销活动的参与度： 客户对电子邮件、新闻通讯、促销或其他营销通讯的参与度下降，可能表明兴趣或相关性减弱，这可能是流失的前兆。

• 市场和竞争因素： 市场的变化和竞争对手的行动也会影响流失。例如，如果竞争对手推出新产品或以更低价格提供类似服务，这可能会导致流失增加。

• 合同和订阅续期： 对于采用订阅或基于合同的模式的企业来说，即将到来的续约期是评估流失风险的关键时期。当客户评估是否续订时，就有可能发生流失。

• 人口统计和心理统计因素： 有时，客户人口统计资料的变化或其价值观和偏好的改变可以预测流失。例如，财务状况的改变、搬迁或生活方式的改变都会影响他们继续使用特定产品或服务的决定。

客户流失的四种类型

并非所有的流失都出于相同的原因。以下是需要了解的类型：

自愿性流失

客户主动决定取消或停止使用产品或服务，通常是因为不满意、有更好的替代方案或需求未得到满足。这是许多流失模型重点预测的流失类型，因为通过适当的干预往往可以防止这种情况发生。

非自愿流失

客户无意离开，但他们的访问权限依然终止了，通常是由于付款失败、信用卡过期或计费错误。此类型通常通过更好的付款重试系统和计费通知来解决，而不是客户留存外展活动。

刻意流失

这是主动流失的一种情况，即客户因为产品不再符合其需求、预算或目标而有意选择离开。这可能包括降级使用竞争对手的产品，或认为该服务物非所值。

偶然流失

这也是主动流失，但由客户直接不满以外的情况驱动，如生活状况改变、财务困难或搬迁。这些客户可能对产品感到满意，但由于与产品质量无关的原因而离开。

客户流失模型的类型

客户流失模型可根据算法类型、时间处理方式和预测详细程度等多种因素进行分类。以下是客户流失模型类型的详细解释。

• 预测性流失模型：这些模型使用历史数据来预测客户未来流失的可能性。它们通常采用机器学习算法来识别流失的模式和预测因素，具体如下所示。

• 逻辑回归：这是一种统计模型，基于一个或多个自变量来估计二元结果（如流失/不流失）的概率。它因其简单性和可解释性而被广泛使用。

• 决策树：这些模型使用决策及其可能结果的树状图。它们易于解释，但容易出现过拟合。

• 随机森林：随机森林是一种集成方法，使用多棵决策树来提高预测准确性并控制过拟合。它比单一决策树更全面，通常能提供很高的准确性。

• 梯度提升机 (GBM) ：GBM 是一种按顺序构建树的集成技术，每棵新树都会纠正先前训练好的树所犯的错误。像 XGBoost 和 LightGBM 等 GBM 在预测流失方面十分强大，但调优起来可能很复杂。

• 神经网络：神经网络是深度学习模型，能够通过多层节点或“神经元”捕获复杂的非线性关系。它们非常有效，特别是在处理大型数据集时，但比简单模型更难解释。

• 描述性流失模型：这些模型不会预测未来的流失情况，而是提供对过去流失行为的深入洞察。它们通常使用聚类技术或主成分分析，帮助识别流失背后的趋势、模式和原因。

• 时间序列流失模型：这些模型着眼于流失率如何随时间演变。对于具有明显季节性规律的企业，或者试图衡量特定事件随时间推移所产生影响的企业来说，它们尤为有用。

• 基于同类群组的模型：这些模型分析不同客户同类群组的流失率。同类群组可以根据客户注册的日期、首次购买的产品或任何其他重大事件来定义。这有助于确定某些同类群组是否比其他同类群组更容易流失。

• 生存分析模型：也称为事件发生时间模型，这些模型衡量事件（流失）发生所需的时间。它们在预测客户何时流失方面特别有用。

• 实时流失模型：这些模型基于实时用户交互生成即时预测。它们需要强大的数据基础架构，并且适用于企业可以立即采取行动以防止流失的场景。

• 混合模型：这些模型结合了不同类型模型的元素，从而扬长避短。例如，混合模型可能会结合使用预测流失可能性的预测模型和预测时间的生存分析。

选择正确的模型类型取决于具体的业务环境、客户关系的性质、可用数据以及建模工作的预期结果。使用多种模型进行试验，以确定哪种模型能为特定用例提供最准确、最可行的见解，这通常是有益的。

如何为您的企业构建客户流失模型

建立客户流失模型是一个多步骤过程，包括分析您如何定义客户流失，您的数据显示了什么以及哪种模型对您的业务最有用。以下是创建符合您业务需求的流失模型的详细指南。

• 流失定义： 不同的企业对流失有不同的定义。对于订阅服务，流失可能是客户取消其订阅。对于电子商务平台，可能是指客户在特定时间段内没有进行购买。

• 数据收集： 收集包含已流失客户和未流失客户的历史数据。您的数据集应包括各种特征，如客户的人口统计数据、交易历史记录、产品用量数据、客户服务互动以及任何其他可能影响流失的相关数据。

• 数据准备： 清理数据（处理缺失值、删除重复项等），并将其转换为适合建模的格式。这可能包括对分类变量进行编码、对数值进行归一化，或为预测特征创建时间窗口。

• 特征开发： 开发能够有效捕捉客户行为和特征的特征工程。这可以包括将交易数据汇总为有意义的指标、计算用量频率或从原始数据中推导出其他具有洞察力的属性。

• 探索性数据分析 (EDA)： 在构建模型之前，请进行EDA以发现数据中的模式。寻找特征与流失之间的相关性，识别异常值，并了解关键变量的分布情况。

• 算法选择： 选择一种机器学习算法来预测流失。逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升机和神经网络是常见的选择。模型的选择取决于数据集的大小、特征的重要性以及对可解释性的需求。

• 训练与测试： 将您的数据分为训练集和测试集，以评估模型的性能。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型在未知数据上的预测能力。

• 模型验证： 使用准确率、精确率、召回率、F1 分数和 ROC 曲线下面积 (AUC-ROC) 等指标来评估模型的性能。重点关注那些影响您业务目标的指标。例如，如果误报的成本很高，您可能希望最大化精确率。

• 模型微调： 调整模型的超参数以提升其性能。考虑使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等技术来寻找最佳的超参数组合。

• 特征分析： 了解哪些特征在预测流失中最具影响力，以指导您的客户留存策略。

• 部署： 将模型部署到生产环境中，使其能够提供持续的预测。这可能涉及将模型集成到您的业务系统中，或设置批处理程序以定期为客户评分。

如何利用预测分析减少客户流失率

可操作的见解和干预策略

• 利用模型的预测来制定有针对性的客户留存策略。例如，考虑向您识别出的具有高流失风险的客户提供个性化促销、主动的客户服务或其他激励措施，以留住他们。

• 根据高风险客户的特征或潜在的流失原因对其进行细分，并相应地量身定制干预措施。

监控和反馈回路

• 持续监控模型的表现。在必要时调整并重新训练模型，以响应客户行为或业务运营中不断变化的模式。

• 建立反馈机制以捕获客户留存工作的成果，并定期监控留存策略的有效性。使用此数据进一步完善预测模型和干预策略。

合作与组织整合

• 在相关部门之间分享预测分析过程中的学习经验和建议，以制定统一的留存策略。

• 将数据驱动的洞察整合到决策过程中，以主动满足客户需求并减少流失。

流失预测模型的热门应用场景

流失预测几乎在所有具有经常性或重复性客户关系的行业中都具有价值，但在获客成本高昂或收入依赖于持续互动的领域尤其有用。

如何衡量客户流失模型的有效性

衡量客户流失模型的有效性非常重要，这可以确保您不会基于错误的预测做出业务决策。以下指标可以帮助您评估流失模型的表现。

• 准确率： 这是模型正确预测的百分比。虽然准确率是一个起点，但它并不总能提供全貌，特别是当流失客户和未流失客户的数量不平衡时。

• 精确率： 在模型预测会流失的客户中，实际流失了多少？评估该指标很重要，因为误报（预测流失但在实际中并未发生）的成本可能很高。

• 召回率： 在所有已经流失的客户中，模型正确识别了多少？这很重要，特别是当您希望尽可能多地捕捉真实的流失情况，即使这意味着要容忍一些误报时。

• F1 分数： 该指标将精确率和召回率结合为一个数值，以提供平衡的视角。

• ROC 曲线下面积 (AUC-ROC)： ROC 曲线绘制了在各种阈值设置下的真阳性率与假阳性率的关系。AUC 测量了整个 ROC 曲线下方的全部二维面积。预测完美的模型其 AUC 为 1.0，而进行随机猜测的模型的 AUC 为 0.5。

• 混淆矩阵： 这是一个显示真阳性、假阳性、真阴性和假阴性数量的表格。它有助于您了解模型正在产生的错误类型。

• 提升度： 此指标展示了与随机猜测相比，模型在预测流失方面的表现有多好。提升度大于 1 表示模型优于随机猜测。

• 业务影响： 检验模型有效性的真正标准是它对业务指标的影响。您能否通过根据模型的预测采取行动来降低流失率？受模型洞察启发的客户留存策略是否带来了客户生命周期价值 (LTV) 的增加或客户满意度的提高？要评估业务影响，您可以运行对照实验（例如 A/B 测试），以比较在有或没有流失模型建议干预的情况下的结果。随着时间的推移，观察流失率、客户满意度评分和盈利能力的变化将有助于确定模型的真实价值。

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关于构建客户流失模型的常见问题解答