如上所示的预测模型经过各种数据集的训练，可以了解哪些因素会导致客户流失。
特定行为（例如减少活动水平或在客户通话中提及竞争对手）可标记为风险触发因素和危险信号指标。用户帐户产生的危险信号越多，他们流失的可能性就越大。
如何使客户流失预测更加准确
除了将 Gong 之类的工具集成到您的技术堆栈中之外，您还可以使用其他几种策略来提高客户流失预测的准确性。
定义搅动的含义
创建准确的客户流失预测模型的第一步是准确定义客户流失对您意味着什么。客户流失可能是应用程序卸载、取消订阅或其他完全不同的事情。但只有通过明确定义客户流失的方式，您才能开始预测客户流失。
细分你的客户
预测客户流失的最佳方法之一是识别 电报数据 模式。识地细分客户。这可以包括按以下方式进行细分：
尺寸
行业
合同类型
订阅日期
地点
目标
如果您可以找到客户流失率高于其他客户的某个群体，您将能够使用此信息更准确地预测未来客户的客户流失率。
衡量客户满意度
不满意的客户会流失。因此，确定客户满意度以及哪些客户群体（如果有的话）比其他客户群体更不满意非常重要。
您可以使用多个 KPI 和指标来衡量客户满意度。这些包括：
计算机辅助测试
净推荐值
每月活跃用户数
许可证使用情况
顾客健康
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