让您的营销和保留团队利用这些见解来构建个性化提案，以尝试留住客户。
以下是我们在 Qualaroo 所做的事情：
当客户提交客户退出调查时，数据会被路由到我们的 CRM 和销售Slack频道。
我们的团队会收集这些反馈并为其添加标签，例如 HVC、付款失败、严重等。
营销团队优先处理该问题并分析反馈。
然后，该团队联系客户，展开对话并了解有关他们的问题的更多信息。
我们制定策略并与 中国海外非洲人数数据 相关部门进行讨论，并跟进客户以解决他们的顾虑并赢回他们的支持。
您可以在自己的终端实现这样的循环。请记住，时间至关重要。如果客户是高价值用户，则其自动优先于其他用户。
建立并改进预测分析模型
预测分析有助于跟踪客户流失并从长远角度防止这种情况发生。该模型利用NPS和CSAT数据的体验得分以及参与度和终身价值等其他因素来识别有退出风险的客户。
例如，这里有一个来自MonetizeCX的简单预测分析模型，用于跟踪客户流失概率：
该团队建立了
CLV-NPS 矩阵来寻找有流失风险的客户。例如，如果高 页面的简单分步指南 克 价值客户给出的 NPS 分数较低，则意味着他们对产品或服务的某些方面不满意。因此，这类客户存在流失风险。
然后，该团队将跟进客户，解决他们的疑虑并提高客户满意度。
阅读更多：客户终身价值——完整指南
为了完善模型，您可以将退出调查问题的答案与您的 CX 数据进行交叉引用，以追踪导致客户流失的高风险因素。
例如，假设您专注于高价值客户，在这种情况下，退出调查反馈可以帮助您了解这些高消费用户离开您的业务的原因。
案例研究
Cognizant通过预测分析帮助其客户减少客户流失。
一家软件公司由于缺乏 CG 线索 交易和过去行为数据的中央存储库而难以留住客户。因此，他们向 Cognizant 寻求解决方案来跟踪客户流失概率。
Cognizant 的团队使用机器学习 (ML) 和公司的分析模型来全面了解客户旅程。
