营销人员和战略家都知道：获取新客户比留住现有客户的成本更高。
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）也发现，提高客户保留率 5% 有助于将总收入提高 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承担的最重大风险之一。
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，例如产品的成本或质量，而不是支持服务，而其他因素则与外部因素有关，例如竞争。
总体而言，即使受到外部因素的影响，离职率仍然是一个应该持续监控的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。
在监控客户流失率方面，人工智能和机器学习可以详细分析自身客户群的“健康状况”，并实施有效的策略来抑制客户流失。
让我们看看如何。
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。人工智能算法和机器学习使公司不仅能够处理海量数据，而且还能采取主动的方法，精准防止客户流失。
先了解后行动。
Blendee 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，不仅可以识别最活跃的客户，而且最重要的是可以识别流失或有风险的客户，即需要针对性的客户，以防止他们离开。
除了实时、生命周期跟踪用户的购买行为（尤其是在品牌的数字资产内）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，然后可以针对这些客户实施特殊促销或其他参与策略。
净推荐值和表格：调查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 telegram 数字数据 中或多或少自愿发布的数据不足以检测他们的满意度水平并从而控制放弃率，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。
所有这些信息对于评估潜在的痛点和在彻底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，以改进您的客户保留策略并确定可能的改进措施。
客户流失：如何利用人工智能和个性化进行干预
不断发展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。
在这样的背景下，人工智能算法使得开展真正有效的客户体验个性化活动成为可能。以下是一些示例。
个性化的人工智能推荐和“定制”优惠
人工智能算法和机器学习在为有流失风险的客户提供个性化的促销、折扣、服务或产品方面特别有效。优惠和推荐产品可以实时显示或通过直接营销工具或 ADS 活动发送。
个性化的忠诚度计划
客户获取的另一个有趣的方 他白天就发热的手机开始振动 面是创建个性化的忠诚度计划，其中包含举措和激励措施，以保持他们对品牌的满意度较高。
在这里，网站定制和营销自动化活动也至关重要。
超个性化直接营销
当我们谈论吸引用户的可能性时，另一个绝对不能低估的方面是沟通的个性化。
电子邮件、短信、推送通 人工智能和客户流失：将风险转化为机遇 知，还有 西班牙比特币数据库 实时行为消息：每个内容都必须根据个人用户/客户进行设计。
人工智能和个性化的客户体验不仅可以降低客户流失的风险，而且还有助于建立更牢固、更持久的关系：满意的客户更有可能对公司保持忠诚、重复购买并成为品牌大使。