高客户流失率迫在眉睫的威胁不断加剧了新客户入职和保持现有客户的压力。

丢失客户或客户流失并不是完全可以避免的，但是有多少太多呢？什么时候流失成为问题？

答案因公司的独特属性而异。

这就是为什么使用流失数据来编译，分析和建立客户保留策略至关重要的原因。

您该如何降低客户流失率？
您可能已经知道什么是客户流失率，但是作为复习，这是您计算客户流失率的方法：

此数字是建立客户流失和保留策略的基础。流失率告诉您存在保留问题，但不完全是哪个问题。

客户流失分析
从客户流失分析开始，评估失去客户的地点和原因。

通过分析客户流失数据，您可以识别与组织行为相关的客户行为模式。这些模式可作为信号来帮助您识别可能正在出门的客户。

从那里您可以预测哪些客户最有可能失去您的业务。

预测流失
要主动更改客户流失率，您可以使用客户流失率分析来建立预测性客户流失率模型。

该模型由来自客户流失分析数据的统计预测组成。价格上涨时客户会离开吗？当竞争对手推出新产品时？

建立预测性客户流失模型需要一些专业知识和数学知识，但是幸运的是，有一些工具可以帮助您。

哪些SaaS工具最适合流失分析？
在数据科学家或分析师的支持下，机器学习工具可以编译和分析列出的客户数据以进行分析。客户数据平台（CDP）是用于客户数据的最常用的机器学习工具，它创建了用于构建可用模型的定量模式。

尽管机器学习和自动化系统很棒，但是仍然需要人工来充分理解为什么其他（人工）客户中断购买，终止合同并留下反馈的原因。

客户参与减少客户流失
全面了解客户行为及其造成磨损的部分需要有效和战略上的参与。

DEPR的上海危机公关公司包括电子邮件自定义功能和自动拨号器，可通过定向消息增加通话和电子邮件。通过确定哪些消息最能引起客户的关注，您可以进行调整以提高客户的培养力和保留率。

减少流失的下一步
那么，在构建这些模型并找到导致客户流失的原因之后，下一步将是什么呢？下一步是制定并实施可靠的客户保留策略-最终减少客户流失。

无论您是否考虑CDP之类的工具，客户分析策略都可以包含您想要或需要的任何数量的数据。