AI 流失预测：在客户离开之前把他们拉回来
预测评分在监测什么
传统的挽回流程等客户已经沉默了才触发。预测评分不一样，它追踪的是几周前就开始出现的行为变化：邮件开信率下滑、站点访问频次减少、购买间隔拉长、分类页浏览减少。
Klaviyo 内置的预测分析会根据这些信号给每位客户打一个流失风险评分，不需要自己搭模型，只要设定阈值、接好流程就行。
一个实用的起点：当客户”预测下次购买时间”比其历史平均值拉长 40% 时触发。这个窗口足够早，但不会误触刚开始观望的正常客户。
三阶段留存流程
别一上来就给折扣。这样做的后果是把客户训练成”等着优惠才买”。三阶段结构解决这个问题。
第一阶段：软触达（第 0 天） 评分超过阈值时触发。发内容型邮件：他们买过的品类里有什么新品、已购商品的使用建议、或者当季真正有用的内容。不要带优惠，不要制造紧迫感，只给一个点击的理由。
第二阶段：个性化优惠（第 7-14 天） 第一阶段没有带来购买，再上优惠。不要发全场折扣，要针对他们的购买记录来。只买过护肤品的客户不需要”全场 85 折”，他们需要”护肤品专属 85 折”。高 LTV 客户可以给更大的力度，低 LTV 客户给免邮或赠品就够了。
第三阶段：退出调研（第 21-28 天） 还是没有回购，发一封问卷邮件。一个问题就够：“是有什么地方让你不满意吗？“给 3-4 个选项：价格、物流时效、产品质量、只是在看看。风险客户群的这类邮件开信率通常在 20-25%，因为问题直接、作答成本低。回收到的答案是真实数据，比任何猜测都有价值。
在 Klaviyo 里怎么配
进入 Analytics > Predictive Analytics，确认流失风险评分已经在跑（需要足够的历史购买数据才会生成）。
建一个细分：流失风险评分为高，或者如果你的套餐能拿到原始分值，就设一个数值阈值。创建一个以”进入细分”为触发条件的 Flow。在第二阶段之前加一个条件分支：“自进入本流程后是否有下单？“——有就立刻退出，不需要再给他们看优惠。
第三阶段前加退出条件：过去 14 天内有过邮件点击的客户，说明还在观望，不发退出调研，继续等。
为什么比普通群发强
自动化流程在全部邮件发送量里大概只占 2%，但贡献了 30% 以上的邮件营收（Omnisend 数据）。逻辑很简单：在客户最动摇的时候，发一封跟他有关的邮件。
AI 驱动的邮件项目 ROI 能达到每投入 1 美元产出 76 美元，而普通广播邮件的平均水平在 36-40 美元之间。两者的差距主要来自时机和相关性，不是预算多少。
流失流程救不回所有人，但能拦住那些”不是不喜欢你，只是忘了你”的客户，这类人比大多数卖家以为的要多得多。
Read this article in English: Predictive Churn Scoring: Stop Losing Customers Before They Leave
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