客户流失率又称客户流失，是指在特定时间段内停止与公司业务往来的客户所占的百分比。流失率是直接影响收入和盈利能力的重要指标。企业通过跟踪客户流失率来衡量其留住客户的努力以及维护客户关系的情况。高流失率表明客户对产品或服务不满意，而低流失率则意味着客户的忠诚度和满意度。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%。

要了解企业的客户流失情况，您需要知道在一定时期内您留住或流失了多少客户，以及流失的原因。客户流失模型可以帮助您建立一个整体留存策略，解决客户流失背后的问题。下面，我们将介绍您需要了解的各种流失模型，如何选择和建立适合您企业的流失模型，以及如何处理从中获得的信息。

目录

• 如何计算客户流失率
  
• 客户流失率为何如此重要
  
• 客户流失的主要预测因素
  
• 客户流失模型的类型
  
• 如何建立客户流失模型
  
• 如何利用预测分析降低客户流失率
  
• 如何衡量客户流失模型的有效性
  
• 减少客户流失的最佳做法
  

如何计算客户流失率

要计算客户流失率，请用特定时间段内流失的客户数除以该时间段开始时的客户总数。以下是计算客户流失率的基本公式。

（期间流失的客户数/期间开始时的客户总数）×100 = 客户流失率

要应用这一公式，请按照以下步骤操作：

• 确定要计算流失率的时间段（如一个月、一个季度、一年）。

• 确定该时间段开始时的客户总数。

• 统计在此时间段内离开或停止与您合作的客户数量。

• 用流失客户数除以期初客户总数。

• 将结果乘以 100，转换成百分比。

这个百分比反映了客户流失率：客户在指定时间段内中断与公司关系的比率。

客户流失率为何如此重要

客户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。

• 获客成本：一般来说，争取新客户比留住老客户成本更高。当客户离开时，企业需要在市场营销和销售方面投入更多精力来替代他们，而这可能需要高昂的成本。

• 收入损失：失去客户会造成直接的收入损失，立即影响企业的财务健康。

• 长期客户减少：长期客户往往会随着时间的推移购买更多的产品，因此服务成本会降低。他们还可能购买利润率更高的产品或服务。较高的客户流失率意味着长期客户数量减少，从而导致利润率降低。

• 品牌声誉：高流失率可能是客户不满意的信号，会损害公司的声誉。满意的客户更有可能向他人推荐企业，而不满意的客户可能会分享他们的负面经历，从而使潜在客户望而却步。

• 长期增长：可持续增长需要稳定的客户基础。高流失率会破坏长期发展战略，使企业难以扩张或投资于新的机会。

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：虽然一些客户可能会联系支持部门以实现价值最大化，但支持请求也可能表明存在问题或不满意。分析这些互动的性质和结果可以预测客户流失，尤其是在问题没有得到满意解决的情况下。

• 产品或服务使用情况：通过监控客户使用产品或服务的方式和频率，企业可以深入了解客户与企业关联的程度。低使用率或使用率下降可能预示着客户正在失去兴趣或找不到价值，从而导致客户流失。

• 账单和付款问题：频繁出现账单问题或支付问题会导致客户失望和流失。跟踪这些事件及其解决方案，可以发现面临客户离开风险的早期预警信号。

• 购买行为的变化：客户惯常购买模式的突然改变，如订单数量或频率的减少，可能预示着客户的不满或需求的转变，从而可能导致客户流失。

• 客户反馈和投诉：直接反馈或投诉是潜在客户流失的重要指标。如果问题得不到解决，花时间表达不满或疑虑的客户可能会考虑离开。

• 参与营销传播：客户对电子邮件、时事通讯、促销活动或其他营销传播的参与度下降，表明客户的兴趣或相关性减弱，这可能是客户流失的前兆。

• 市场和竞争因素：市场的变化和竞争对手的行动都会影响客户流失。例如，如果竞争对手推出新产品或以更低的价格提供类似服务，就可能导致客户流失率上升。

• 合同和续订：对于采用订阅或合同模式的企业来说，即将到来的续约期是评估流失风险的关键时期。当客户评估是否续约时，就有可能出现流失。

• 人口和心理因素：有时，客户人口统计学特征的变化或客户价值观和偏好的转变可以预测客户流失。例如，财务状况、搬迁或生活方式的变化都会影响他们继续使用特定产品或服务的决定。

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模式和预测因素，概述如下。

• 逻辑回归：这是一种统计模型，根据一个或多个自变量估算二元结果（如流失/不流失）的概率。它因简单易懂而被广泛使用。

• 决策树：这些模型使用树状图来表示决策及其可能的后果。它们易于解释，但容易出现过拟合。

• 随机森林：随机森林是一种使用多个决策树来提高预测准确性和控制过拟合的集合方法，它比单个决策树更全面，通常能提供较高的准确性。

• 梯度提升机 (GBM)：GBM 是一种按顺序构建树的集合技术，每个新树都会纠正之前训练过的树所犯的错误。像 XGBoost 和 LightGBM 这样的 GBM 具有强大的流失预测能力，但调整起来可能相当复杂。

• 神经网络：神经网络是一种深度学习模型，可以通过层层节点或“神经元”捕捉复杂的非线性关系。这些模型可能非常有效，尤其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：这些模型不用来预测未来的流失，而是提供对过去流失行为的洞察。它们通常使用聚类技术或主成分分析，帮助识别趋势、模式和流失背后的原因。

• 时间序列流失模型：这些模型研究流失率如何随时间演变。对于季节性较强的企业或试图衡量特定事件在一段时间内的影响的企业来说，此类模型尤其有用。

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

• 生存分析模型：这些模型也称为事件发生时间模型，用于测量事件（流失）发生所需的时间。它们对于预测客户何时流失特别有用。

• 实时流失模型：这些模型根据用户的实时互动生成即时预测。它们需要强大的数据基础设施，并适用于企业可以立即采取行动防止客户流失的情况。

• 混合模型：这些模型结合了不同类型模型的要素，取长补短。例如，混合模型可结合使用流失可能性预测模型和时间生存分析法。

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。

如何建立客户流失模型

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：不同企业对流失有不同的定义。对于订阅服务来说，客户流失可能是指客户取消订阅。对于电子商务平台来说，这可能是指在一段时间内客户没有购买过商品。

• 数据收集：收集包括流失客户和非流失客户在内的历史数据。您的数据集应包括各种特征，如客户人口统计信息、交易历史记录、产品使用数据、客户服务互动以及任何其他可能影响客户流失的相关数据。

• 数据准备：清理数据（处理缺失值、删除重复数据等），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、对数值进行归一化处理或为预测特征创建时间窗口。

• 功能开发：开发能有效捕捉客户行为和特征的功能。这可能包括将交易数据汇总为有意义的指标、计算使用频率或从原始数据中得出其他有洞察力的属性。

• 探索性数据分析 (EDA)：在建立模型之前，先进行 EDA，找出数据中存在的模式。查找特征与流失率之间的相关性，识别异常值，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率。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。

• 训练和测试：将数据分成训练集和测试集，以评估模型的性能。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型对未见数据的预测能力。

• 模型验证：使用准确度、精确度、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。关注影响业务目标的指标。例如，如果误报的成本很高，您可能希望最大限度地提高精确度。

• 模型调整：调整模型的超参数以提高其性能。请考虑使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法来找到最优超参数集。

• 特征分析：了解哪些特征对预测客户流失的影响最大，从而指导您的客户挽留策略。

• 部署：将模型部署到生产环境中，使其能够提供持续预测。这可能需要将模型集成到您的业务系统中，或者建立一个批处理流程，定期对客户进行评分。

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

• 利用模型的预测结果，制定有针对性的留任策略。例如，考虑为已确定为高流失风险的客户提供个性化促销、主动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流失原因对其进行细分，并相应地调整干预措施。

监控和反馈回路

• 持续监控模型的性能。根据客户行为或业务运营模式的变化，对模型进行必要的调整和再训练。

• 建立反馈机制，获取留住人才工作的成果，并定期监控留住人才战略的效果。利用这些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从预测分析流程中获得的知识和建议，以创建具有凝聚力的留任策略。

• 将数据驱动的洞察力整合到决策过程中，主动满足客户需求并减少客户流失。

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，它可确保您不会根据错误预测做出业务决策。以下指标可以评估流失模型的性能。

• 准确度：这是模型预测正确率占预测总数的百分比。虽然准确度是一个起点，但它并不总能提供完整的信息，尤其是在流失客户和非流失客户人数不平衡的情况下。

• 精确度：在模型预测会流失的客户中，实际流失的客户有多少？评估这一指标非常重要，因为误报（预测流失而实际并未发生）的成本可能很高。

• 召回率：在所有流失的客户中，模型正确识别了多少客户？如果您想捕获尽可能多的真实流失案例，这一点非常重要，即使这意味着要容忍一些误报。

• F1 分数：这一指标将精确度和召回率合并为一个数字，以获得平衡的观点。

• ROC 曲线下面积 (AUC-ROC)：ROC 曲线描绘了在不同阈值设置下的真正率和假正率。AUC 衡量整个 ROC 曲线下方的整个二维区域。完美预测模型的 AUC 为 1.0，而随机猜测模型的 AUC 为 0.5。

• 混淆矩阵：这是一张表格，显示了真正、假正、真负和假负的数量。它可以帮助您了解模型所犯的错误类型。

• 提升：这一指标表明，与随机猜测相比，模型在预测流失率方面的效果更好的程度。提升值大于 1 表示模型优于随机猜测。

• 业务影响：检验该模式有效性的真正标准是它对业务指标的影响。您是否能够根据模型的预测降低客户流失率？根据模型的洞察力制定的客户挽留策略是否能提高客户终身价值 (LTV)或增强客户满意度？为评估业务影响，您可以进行受控实验（如 A/B 测试），以比较采取和不采取流失模型建议的干预措施的结果。观察客户流失率、客户满意度和盈利能力随时间的变化，有助于确定模型的真正价值。

减少客户流失的最佳做法

• 预测性行为细分：根据过去的互动、购买模式和参与数据，利用机器学习来预测未来的客户行为。这样，您就可以预测客户需求，并在客户流失信号出现之前进行干预，从而实施更有针对性和更有效的挽留策略。

• 高级个性化方法：利用先进的分析技术和人工智能创造个性化体验，让每位客户都能感受到自己的价值并被理解。这可以包括个性化的产品推荐、通信中的动态内容以及数字平台上量身定制的用户体验。

• 改善客户体验：绘制并分析整个客户交易之旅，以确定关键接触点和潜在摩擦点，这将帮助您简化用户体验、消除障碍，并确保每次互动都能增加价值和提高满意度。

• 主动干预客户流失：利用实时分析来识别有流失风险的客户，并启动主动参与策略。这可能涉及个性化优惠的自动触发器、客户成功团队的一对一外联，或获取独家内容或支持。

• 价值实现跟踪：监控客户使用产品或服务实现预期结果的效率。制定价值实现指标，并在客户未达到这些基准时进行干预。提供指导、支持或额外资源，帮助客户充分认识其投资价值。

• 社区建设：通过专属论坛、用户群或社交平台，在客户中营造社区感。与同行互动可以增加产品粘性，产生额外的支持渠道，并建立客户忠诚度。

• 高级忠诚度计划：摒弃基于交易的忠诚度计划，采用奖励参与、宣传或共同创造的忠诚度计划。鼓励客户献计献策、分享反馈或参与测试版测试，并以专属优惠或表彰奖励他们。

• 增强人工智能服务：采用人工智能驱动的工具，如聊天机器人或预测性支持，提供全天候即时客户援助。这些工具还能识别何时需要人工干预，并将复杂问题上报给人工代理。

• 数据驱动的产品开发：利用客户反馈和使用数据来推动产品开发。通过将您的产品路线图与客户需求和偏好相匹配，您可以提高满意度，并降低由于产品-市场契合度而造成客户流失的可能性。

• 战略性客户管理：对 B2B 或高价值客户进行战略管理，发展深层关系，了解他们的业务目标。调整您的服务或产品，支持他们取得成功。