Buy Database

步骤 1：收集和分析客户数据
首先收集所有客户接触点的数据，包括：

交易数据：购买历史、频率和交易规模。
参与数据： 与客户支持的互动、网站访问和沟通频率。
Convin Insights 让企业能够集中数据，提供客户互动和行为的整体视图。这些数据构成了识别高风险客户的基础。

第二步：根据行为细分客户
收集到数据后，下一步就是细分。明显表现出不满的客户应被标记为高风险，而其他客户则属于低风险类别。

高风险客户：表现出负面反馈、减少购买量或参与 澳洲手機號 度降低的客户。
低风险客户：保持定期互动和积极情绪的客户。
企业可以根据客户行为对其进行细分，为每个群体实施有针对性的保留策略。



步骤 3：利用人工智能预测分析
通过使用 Convin Insights 等人工智能工具，企业可以应用预测性客户分析来确定哪些客户最有可能流失。人工智能模型会分析历史数据和实时数据来预测潜在的客户流失。

预测模型：人工智能使用过去的行为模式来预测未来的行为并标记有风险的客户。
实时洞察：借助人工智能，企业可以在检测到高风险客户时立即采取行动。