在电子商务中，客户流失是指企业失去一位客户。对于基于订阅的业务，当客户取消他们的计划时，就会发生客户流失。对于传统的直接面向消费者（DTC）品牌，当客户停止购物时，就会发生客户流失。无论采用哪种模式，企业主都必须在客户获取上花费更多，以弥补因客户流失而造成的损失。
\n客户流失通常会有一些信号表明您的客户正在流失。客户流失预测软件可以帮助商家在客户取消服务或订阅或停止购物之前识别出有风险的客户。继续阅读以了解客户流失预测软件的工作原理，并发现六个可以帮助您培养长期客户关系的选项。
\n客户流失预测软件使用机器学习和人工智能预测分析来识别可能流失的客户。它整合了客户互动、购买历史和产品使用（对于服务型企业）的数据，以分配客户健康评分，以表明客户是满意的还是不满意的。
\n客户流失预测软件使您能够识别正在疏远的客户，以便客户成功团队可以在关系结束前进行干预。当您预测客户流失时，您可以主动解决客户问题。
\n订阅或补货
\n消耗品
\n一般 DTC
\n客户流失预测软件根据客户流失信号（客户行为中的异常模式）计算放弃的可能性。机器学习模型分析成千上万的数据点，例如在网站上花费的时间和支持票的情感分析，为每位购物者建立预测分析档案。
\n以下是订阅、消耗品和DTC业务的差异：
\n在补货或订阅模式中，客户流失预测软件跟踪客户产品使用数据和登录频率以创建基准。
\n例如，一个咖啡豆订阅客户通常每月登录两次来管理他们的选择，但已经六周没有访问该网站。客户流失预测工具可能会检测到使用量的下降，将他们识别为潜在的客户，并自动触发“跳过一个月”的建议，而不是让他们达到取消的程度。
\n对于销售消耗品（如美容产品或补充剂）的品牌，客户流失预测依赖于下次订单时间（TTNO）的计算。例如，历史客户数据表明，大多数客户每32天购买一次30天的补充剂供应。软件使用预测分析在第35天触发有针对性的干预。如果客户延迟重新订购，系统可能会提供一个小的补货折扣或建议更长的交货间隔。这在客户决定完全更换品牌之前解决了潜在的价格敏感度或产品过剩问题。
\n对于一般的直接面向消费者的品牌，客户流失预测软件工具会寻找季节性客户行为的偏差。例如，如果一个客户历史上每年十一月都会购买冬季装备，但有一年在十二月初仍未购买，这将触发模型去查看客户在其他渠道的互动情况。如果客户仍然打开邮件但没有购买，软件可能会建议他们对价格敏感，并在季节结束前触发高价值折扣。
\nShopify\nChurnZero\n赞德斯特克\n法拉第\nPecan.ai\nQualtrics XM
\n选择合适的客户流失预测软件取决于您的业务模式的复杂性和您的历史客户数据量。一些品牌可能需要企业级的机器学习模型来识别行为模式，而另一些则可以使用其电子商务平台内置的工具有效减少客户流失。以下是顶级选项：
\n1. Shopify
\nShopify 提供 内置工具，即使小的电子商务商店所有者也可以在不使用昂贵的第三方软件的情况下实施高级策略。以下功能包括在所有 Shopify 计划中，可以帮助预测客户流失：
\n客户报告。 该工具使用 RFM分析 将您的客户群体分为11个组，例如潜在客户、冠军客户、有风险的客户、有潜力的客户和几乎失去的客户。然后，您可以应用有效的客户保留策略，例如向30天内没有光顾的忠实客户发送个人折扣。
\n预测消费等级. 这个内置的AI预测根据客户的独特购买记录将客户分为高、中、低预测消费等级。它帮助您识别显示出流失风险的高价值客户。
\nShopify 订阅应用. 一个免费的应用，通过自动重试计费帮助减少由于非自愿流失（如信用卡支付失败）造成的客户流失。
\nShopify Flow. 当客户进入高流失风险组时，你可以通过触发 忠诚度应用集成 来自动化减少客户流失。
\n2. ChurnZero
\nChurnZero 为需要高度接触客户成功的管理的业务设计。它通过聚合来自您的客户关系管理 (CRM)、支持票据和产品使用数据来提供实时客户健康评分。以下是 ChurnZero 的一些优势：
\n客户健康评分。 一个动态指标，聚合客户互动、登录频率和调查结果。
\n实时流失风险警报。 当客户的健康评分低于某个阈值时，立即通知您的团队。
\n应用内引导。 允许您为那些产品使用率下降的客户的触发教育内容，这是订阅制企业的一个重要信号。
\n细分。 构建复杂的客户细分列表，以针对当前显示出流失风险的最有价值的客户。
\n定价：定制，取决于规模。
\n3. Zendesk
\nZendesk 提供专注于客户服务质量和客户保留率之间关系的客户成功工具。通过将您的Shopify 商店与 Zendesk 集成，您可以使用其客户健康评分来查看哪些购物者遇到了问题。以下是一些 Zendesk 的优势：
\n情感分析. 使用机器学习分析支持票据，并标记表明沮丧或高几率流失的客户情绪。
\n主动消息。 允许客户成功团队联系在短时间内有多次支持互动的客户。
\n上下文支持。支持代理可以在 Zendesk 界面内直接查看客户的完整 Shopify 购买历史记录，使他们能够以完整的上下文信息积极解决客户问题。
\n定价： 每用户每月 55 美元起（按年计费）。
\n4. 法拉第
\n虽然大多数工具只使用您的内部历史客户数据，Faraday将其自己的专有身份图谱（Identity Graph）整合进来——这是一个从编译的公共和商业记录中构建的庞大第三方数据库。它包含2.4亿美国成人的匿名数据（例如人口普查数据和房地产列表）。该软件使用一种称为身份解析（identity resolution）的过程，将客户联系信息与这些外部数据点安全匹配。这使得系统能够标记流失风险，例如最近搬家或换工作的客户，并在他们与您的品牌失去联系之前建议挽回策略。
\n以下是法拉第的一些优势：
\n外部身份图谱。 这是基于生活事件（如搬家或换工作）预测流失风险的，这些事件内部商店数据无法看到。
\n动态折扣。 推荐所需的预测折扣水平以留住客户。
\n潜在客户评分。 使用机器学习模型来识别哪些潜在客户最有可能成为忠诚的长期购物者。
\n客户流失分析。 通过将您的数据与广泛的市场趋势进行比较，深入分析为什么某些群体正在离开。
\n定价： 定制且通常基于客户量（数据库中唯一记录的数量）和达到的性能等级的组合。这可能包括软件促进的成功挽回总数等指标。
\n5. Pecan.ai
\nPecan.ai 的预测 AI 代理允许您使用对话语言提出业务问题，例如 “哪些订阅者将在下个月取消？” AI 代理会自动构建针对该特定问题的定期预测模型。一旦模型创建完成，它会作为一个工具存在于您的仪表板中，并自动刷新您的数据。该软件会不断提取最新数据，实时提供更新的取消列表和每月的健康评分。
\n以下是Pecan.ai的一些优势：
\n自动化数据科学。 自动构建准确的客户流失预测模型，无需手动编码。
\n情感分析。 扫描客户反馈和支持互动，以识别质量脱落驱动因素。
\n预测性赢回。 识别出联系那些显示出早期流失信号但尚未取消的客户的最佳时间和渠道。
\n集成。与Shopify和常见的CRM工具连接，以在整个客户群体中整合数据。
\n定价： 计划每月起价为760美元。
\n6. Qualtrics XM
\nQualtrics XM 专注于收集和分析客户反馈，以预测客户流失。它通过使用情感分析来理解背后的原因，从而超越交易数据。以下是 Qualtrics XM 的一些优势：
\n客户之声（VoC）软件。 通过自动化的离散调查和脉冲调查来捕捉客户的实时情绪。
\n预测性体验。使用预测分析将客户服务质量差的体验直接与个人客户的流失风险联系起来。
\n完成循环。 当高价值客户留下负面反馈时，自动触发客户服务和保留任务，以帮助您的客户成功工具。
\n旅程映射。 可视化客户旅程，以识别现有客户通常脱落的摩擦点。
\n价格： 可应要求提供。
\n客户流失预测的准确性如何？
\n准确的客户流失预测模型依赖于可用的历史客户数据量。随着客户数量的增加，提供了更多的数据点，这些机器学习模型变得越来越精确。
\n在客户流失预测中使用了哪些技术？
\n客户流失预测技术从简单的RFM分析到复杂的机器学习。大多数现代预测工具现在使用集成建模，即将多个不同的客户流失模型结合起来，以找到最准确的信号。
\n20%的客户流失率高吗？
\n对于一个基于订阅的业务来说，20%的年度流失率通常被认为是高的。如果你的月流失率是20%，你将在五个月内失去所有的客户。对于直接面向消费者的消耗品，你应该将月流失率控制在7%以下。了解你的行业基准是制定有效保留策略的第一步。
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