新技术的改进也使挖掘所有这些数据变得更加合理。体验软件中变得越来越普遍，这意味着每家公司都拥有他们需要的工具来处理数字并深入了解他们的使用数据。 正如布莱克·摩根 (Blake Morgan) 在《哈佛商业评论》中所报道的，在客户体验方面部署基于人工智能的软件的公司正在看到丰硕的成果。 “Sprint 部署了预测和自洪都拉斯数据学分析来识别有流失风险的客户，并主动提供个性化的保留服务。结果，Sprint 将客户流失率降低了 10%，降至历史最低水平，同时将净推荐值提高了 40%，客户升级率提高了 8 倍，说服了 40% 以上的客户增加新线路，并提高了整体客户服务人员满意度。
分析这些群体 虽然了解客户
流失率是第一步，但您还需要了解哪些类型的客户在流跨渠道归因模型：证明您的代理机构的价值失以及何时流失。发现这一点的方法是通过群组分析。群组是具有相似特征的一组客户。在 SaaS 中，最常见的群组分析是基于注册时间进行的。 Christopher Janz 为公司创建了一个电子表格模板，以便开始跟踪群组流失情况。您可以在此处获取它。 群组分析中应关注什么 站在客户的立场上 虽然数字很重要，但有时您需要真正了解客户看到的内容。这就是FullStory 的作用所在。通过在网站上添加一小段 Javascript 简介，您可以重播用户会话，以准确了解用户看到的内容。
您可以按客户类型电子邮件地址
遇到错误的用户、最近注册的用户以及一大堆其他条件进行筛选。 重播用户会话 FullStory 的 Hugger Ben McCormack 谈论了了解客户行为对于客户保留的价值。 “当你能准确地看到客户在你的网tg数据站上的互动方式时，你就能更清楚地了解他们获得的价值以及你可能存在的不足。这让你能够接触到那些体验不佳的客户，并针对他们的需求提供具体的帮助。同样重要的是，你从 FullStory 获得的信息将帮助你开发更好的产品，这是留住客户的最高杠杆方式。当你关注实际人类的体验时，每个人都是赢家。