来源 这种相关性是有道理的

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流失率与 MRR：流失率与 MRR（每月经常性收入）只有松散的相关性 从理论上讲，由于更高的专业知识、更好的基础设施、规模经济等，公司赚的钱越多，客户流失率就越低，这是有道理的。但事实似乎并非如此。 流失率与 ARPU：较高的 ARPU（每用户平均收入）与较少的流失率相关 较高的 ARPU 与较低的客户流失率之间存在很强的相关性。与 ARPU 为一位数或两位数的公司相比，ARPU 为四位数的公司的客户流失率下降了近 。 因为高 ARPU 通常意味着高价产品或服务。在更高的票价下，公司通常会配备销售团队和更长的合同等因素，所有这些都有助于减少客户流失。


流失率与风险投资：有资金流失率高出  获得融资的公司的流失率通常比自力更生的公司高  左右。其原因 澳洲 電話號碼 尚不完全清楚，但据推测，银行里有钱意味着营销团队可能会更多地关注漏斗顶部的增长，而不是客户保留。 流失率与年龄：老公司与较少的流失率相关 对于这个特定的结论，我们不应该混淆相关性和因果关系。公司越老，流失率就越低，因为低流失率是公司能够存活这么长时间的主要原因之一。 客户流失预测模型 预测任何事情的最佳方法是创建模型。因此，对于客户流失预测，您还需要一个模型；流失预测模型。 也就是说，创建流失预测模型是一项高级任务，通常由数据科学家或增长营销机构/ SaaS 营销机构执行，这些机构要么与数据科学家合作，要么拥有这样的专业人员。





今天的客户流失预测模型是在机器学习的帮助下建立的。 来源 虽然有许多不同的此类模型，但它们的构造都是相似的；他们使用数据分析和机器学习技术来预测和了解有助于保留客户的因素。 如何构建预测模型及其具体细节应该是一篇完整的文章，因此这里是创建客户保留模型的总体思路及其包含的基本步骤。 A。问题定义：明确定义客户保留模型的目标。确定保留对您的企业意味着什么。换句话说，指定用于识别保留客户的时间段或标准。 b.数据收集：收集有关客户的相关数据和变量。这类数据通常包括： 人口统计 客户行为数据 客户参与数据 客户满意度 反馈数据 C。数据拆分：将数据拆分为训练集和验证集。