根据《哈佛商业评论》的一项研究，获取一个新客户的成本可能是留住一个现有客户的 5 到 25 倍。
净推荐值 (Net Promoter Score) 的创始人弗雷德里克·赖希赫尔德 (Frederick Reichheld) 还发现，客户保留率提高 5% 可使总收入提高 25% 至 95%。
在当今竞争激烈的商业环境中，客户保留是一个尤为重要的问题，而客户流失是您可能面临的最重大风险之一。
周转率：它是什么以及如何计算？
流失率是一个重要的绩效指标，因为它衡量的是特定时间段内决定停止使用产品或服务的客户百分比。
您可能已经猜到了，许多因素都会影响离职率，其中一些因素直接归因于公司本身，例如成本或产品质量，而不是客户服务，而其他因素则与外部因素有关，例如竞争。
一般而言，即使受到外界因素的影响，离职率仍然是一个必须持续监控的KPI。
计算方法是，将在特定时期内决定终止与公司关系的客户数量除以同一时期内的客户总数，再将总数乘以一百。
人工智能和客户流失率：一切都始于良好的分析
实时客户信息和资料是深入了解客户群的第一步。人工智能和机器学习算法使企业不仅能够处理海量数据，还能采取主动的方法，精准防止客户流失。
先了解后行动。
Blendee 复杂、先进的分析和动态细分系统允许您根据客户生命周期 (CLV)对客户进行分组。
通过这种方式，不仅可以识别最活 bc 数据 跃的客户，而且最重要的是可以识别流失或有风险的客户，也就是说，必须识别那些客户以防止他们离开。
除了对用户的购买行为（尤其是在品牌的数字资产中）进行实时生命周期跟踪之外，可以利用的另一种方式是RFM 矩阵。
在 Blendee 中，后者还可以用作分析标准，以识别参与度较低的客户，并通过特殊促销或其他参与策略来定位他们。
净推荐值和表格：用于研究客户满意度的引擎和应用程序
如果客户在浏览或购买过程中或多或少自愿提供的数据不足以检测他们的满意度水平并从而有助于控制放弃率，那么设计表格和调查来收集这些信息就非常重要。
Blendee 的表单和调查引擎允许您创建动态智能表单，并且还可以根据用户的浏览环境进行定制。
因此，几天前在商店或销售点购物的客户可能不仅会被要求对产品进行评价，还会被要求对服务进行评价，或者尚未完成购买的用户可能会有兴趣被询问导致他们停止购买过程的原因。
所有这些信息对于评估潜在的关键问题和在永久失去客户之前采取纠正措施都非常重要。
除了表格和调查引擎之外，Blendee 还提供NPS APP ，专为简化净推荐值 ( NPS )分析而设计。它使您能够轻松收集和分析数据，以改进 ios 14 隐私变化将如何影响您的数字广告活动 您的客户保留策略并确定潜在的改进措施。
客户流失率：如何利用人工智能和个性化解决这一问题
先进的分析和细分活动旨在识别最有可能流失的用户群体，对于部署精准应对流失率的策略至关重要。
在这种背景下，人工智能算法能够实现真正有效的客户体验个性化活动。以下是一些示例。
个性化 AI 推荐和量身定制的优惠：
人工智能和机器学习算法在向有流失风险的客户提供个性化促销、折扣、服务或产品方面特别有效。推荐的优惠和产品可以实时显示，也可以通 不丹商业指南 过直接营销工具或广告活动发送。
定制忠诚度计划
客户获取的另一个有趣其中包含维持客户对品牌高满意度的举措和激励措施。
在这里，网站个性化和营销自动化活动也至关重要。