С разрастването на индустриите и навлизането на нови конкуренти на пазара, задоволяването на изискванията на клиентите става все по-трудно. Тази засилена конкуренция може да доведе до отлив на клиенти, като малките и средни предприятия (МСП) отчитат проценти до 15%.
Независимо дали сте мениджър по успеха на клиентите или специалист по маркетинг на жизнения цикъл, моделите за прогнозиране на отпадането могат да революционизират начина, по който идентифицирате и се справяте с отпадането на клиенти. Но ефективното внедряване на това технологично решение изисква дълбоко разбиране на CRM приложенията и анализа на данни.
Този подробен наръчник ще обхване всичко, което трябва да знаете за създаването на ефективен модел за прогнозиране на отпадането на клиенти.
Какво е моделът за прогнозиране на отпадането на клиенти?
Моделът за прогнозиране на отпадането е статистически или машинно-обучаващ модел, който анализира данните за клиентите. Целта му е да генерира информация, която да предскаже вероятността даден клиент да прекъсне връзката си с дадена компания.
Ето видовете отлив:
- Договорно отпадане: Това е, когато клиент прекратява отношенията си с дадена фирма в края на договора или абонаментния период.
- Доброволно напускане: Това се случва, когато клиент реши да напусне бизнеса преди изтичането на договора си.
И двата типа се основават главно на неудовлетвореност или намиране на по-добра алтернатива.
Ето няколко причини, поради които предвиждането на отпадането на клиенти е от решаващо значение за бизнеса:
- Фокусира стратегиите за задържане: Чрез идентифициране на рисковите клиенти, фирмите могат да адаптират усилията си за задържане, за да отговорят на техните специфични нужди и да предотвратят отпадането им.
- Подобрява клиентското преживяване : Прогнозирането на отпадането помага на бизнеса да разбере причините за напускането на клиентите. Това отваря възможности за подобряване на продуктите, услугите и обслужването на клиентите.
- Намалява загубата на приходи: Разходите за привличане на клиенти са пет пъти по-високи от тези за задържането им. Прогнозирането на отпадането и предприемането на съответни действия значително намалява загубата на приходи и подобрява рентабилността.
- Оптимизира маркетинговите усилия: Моделите за прогнозиране на отпадането могат да помогнат на бизнеса да разпределя маркетинговите ресурси по-ефективно, като се фокусира върху задържането на високоценни клиенти.
- Подобрява решенията, основани на данни: Моделът разкрива информация за поведението на клиентите, като например колко често клиентите взаимодействат с продукта или услугата (например честота на използване, влизания в системата). Този аспект играе жизненоважна роля за вземането на по-добри решения, основани на данни, относно управлението на клиентите.
Разбиране на факторите, които влияят върху прогнозирането на отпадането
Науката за данните е в основата на прогнозирането на отпадането на клиенти. Тя помага на бизнеса да използва научни методи, процеси, алгоритми и системи за анализ и решаване на сложни проблеми, свързани с задържането на клиенти.
Макар това да дава обща представа за това как се прави прогнозиране на отпадането, нека добавим малко повече подробности. Ето как науката за данните влияе върху прогнозирането на отпадането:
- Събиране на данни: Събирате подходящи данни за клиентите от различни източници и гарантирате тяхната точност и надеждност, като осигурявате солидна основа за анализ.
- Откриване на модели: Разкрива скрити модели, тенденции и корелации, които сигнализират за потенциално отпадане на клиенти, чрез внимателно проучване на данните.
- Инженерни функции: Подобрява предсказуемостта на моделите за отпадане чрез създаване или трансформиране на функции. Науката за данните също улавя нюансите в поведението на клиентите чрез адаптиране на данните и функциите към приложението.
Предварителна обработка на данни: основа за качество и точност
Информацията постоянно залива цифровото пространство всяка секунда. Бизнесът се нуждае от качествени данни, за да получи най-релевантната информация.
Предварителната обработка на данни е елемент от науката за данните, който събира и филтрира големи обеми данни за прогнозиране на отпадането. Ето два ключови елемента от предварителната обработка на данни при прогнозирането на отпадането.
Събирането на данни е първата стъпка. То включва събиране на информация за клиентите, записи за фактуриране, отговори от проучвания и пазарни данни.
Следва почистване на данните, което гарантира точността им чрез идентифициране и коригиране на грешки и несъответствия. Например, можете да извлечете данни от CRM системата си, но фазата на почистване на данните ще ви помогне да откриете дублиращи се записи или липсваща информация в наборите от данни.
Анализ на данни: двигателят на моделите за прогнозиране на отпадането на клиенти
Анализът на данни се състои в преглед на събраните данни и превръщането им в полезни за вашия бизнес изводи. Този елемент от науката за данните информира вашите заинтересовани страни, направлява стратегиите за задържане на клиенти и влияе върху важни решения.
Ето как анализирането на данни спомага за прогнозирането на отпадането на клиенти:
- Идентифицира модели, тенденции и взаимоотношения, за да разкрие информация за поведението на клиентите. То също така хвърля светлина върху това как се развиват вашите бизнес стратегии.
- Предава информация чрез визуални представяния, за да направи сложните данни лесни за разбиране. Използването на диаграми, графики и табла също гарантира, че информацията е приложима.
- Разкрива връзката между факторите, влияещи върху отлива на клиенти, с помощта на статистически анализ.
Прочетете също: Използване на данни от продуктови анализи за подобряване на успеха на клиентите и маркетинговите стратегии
Машинно обучение: стълбът на предсказуемата сила
Машинното обучение се фокусира върху разработването на алгоритми, които да се учат от данни и да подобряват своята ефективност с течение на времето. Ето как машинното обучение играе роля в точното прогнозиране на отпадането на клиенти:
- Подобрява точността на прогнозите чрез непрекъснато учене от нови данни. Това помага за усъвършенстване на моделите за прогнозиране на отпадането, за да останат точни въпреки промените в нуждите на клиентите.
- Оптимизира разпределението на ресурсите, като идентифицира клиентите с висок риск от отлив и фокусира усилията за задържане върху тези лица.
- Открива фини промени в поведението на клиентите, които могат да са признак за повишен риск от отлив. Това подсилва способността на модела за прогнозиране на отлива да улеснява проактивни стъпки за справяне с проблема.
Имайки предвид това влияние, ето двете популярни форми на машинно обучение:
- Логистична регресия: този алгоритъм преглежда данни от няколко променливи, използвайки статистически анализ. След това оценява вероятността клиентите да напуснат и връща резултати във формат „да“ или „не“. Той е доста ефективен за бизнеса, който се занимава с продукти и услуги като телекомуникации, банкиране и търговия на дребно.
- Обучение с дърво на решенията: Този модел създава визуално представяне на решенията и техните потенциални резултати, за да категоризира клиентите в по-подробни сегменти. Дърветата на решенията позволяват на бизнеса да адаптира стратегиите си към индивидуални клиенти или конкретни групи. Свързан алгоритъм, Random Forests, използва множество дървета на решенията, за да подобри точността и да обработва ефективно сложни набори от данни.
Как да създадете модел за прогнозиране на отпадането на клиенти: стъпка по стъпка
Ето стъпка по стъпка как да създадете модел за прогнозиране на отпадането на клиенти.
Стъпка 1: Събиране и преглед на данни
Първата стъпка е да съберете качествени данни, което е процес, състоящ се от две части.
Идентифицирайте подходящи източници на данни
Определете кои източници съдържат информация, свързана с отпадането на клиенти, като демографски данни за клиентите, исторически данни за клиентите, история на покупките, модели на използване и взаимодействия с клиентската поддръжка.
Ето най-ефективните източници на данни, на които да се фокусирате:
- CRM системи: Използвайте тези системи, които съхраняват богатство от информация за клиентите, като исторически данни, демографски данни, история на покупките и взаимодействия с поддръжката.
- Проучвания на клиентите: Използвайте пряката обратна връзка от клиентите, за да получите информация за тяхното удовлетворение и причините за отпадането им.
- Анализ на уебсайта и приложението: Проследявайте поведението на потребителите, за да идентифицирате тенденции и потенциални проблеми, които могат да доведат до отлив.
- Мониторинг на социалните медии: Анализирайте онлайн разговорите, за да прецените настроенията на клиентите и да идентифицирате потенциални проблеми.
- Дневници за обслужване на клиенти: Прегледайте миналите взаимодействия с клиенти и заявки за поддръжка, за да разберете техните притеснения и да идентифицирате често срещаните проблеми.
Събиране и почистване на данни
Съберете необходимите данни от избраните източници и гарантирайте тяхното качество, като ги почистите и обработите предварително, за да премахнете несъответствията, липсващите стойности и изключенията.
Ето няколко примера за данни, свързани с отпадането на клиенти:
- Демографски данни за клиентите: възраст, пол, местоположение и др.
- История на покупките: честота, актуалност и парична стойност на покупките
- Показатели за ангажираност: посещения на уебсайта, използване на приложението, взаимодействия с отдела за обслужване на клиенти
- Статус на отпадане: дали клиентът е спрял да използва вашите услуги
Обработката на данни е важна, но и обширна стъпка в разработването на ефективен модел за прогнозиране на отпадането на клиенти. При натиска за точност и структура, подходящият инструмент може да намали времето и ресурсите за обработка.
Многофункционалните функции на ClickUp са идеалното решение в този случай. Въпреки че е проектиран предимно за управление на задачи и сътрудничество по проекти, той незабавно подобрява фазите на събиране, анализ и моделиране на данни в проекта ви за прогнозиране на отпадането на клиенти.
С готови за употреба шаблони и решения, ClickUp помага на вашия екип да оптимизира всички оперативни задачи. Например, ClickUp CRM безпроблемно управлява всички транзакции на клиентите, от съхранение на контактна информация до проследяване на историята на покупките.
Ето няколко ключови функции на ClickUp CRM, които подобряват качеството на данните, свързани с отпадането на клиенти, и усилията за задържане на клиенти:
- Бъдете в крак с най-новите отзиви на клиентите и използването на продуктите с актуализиране на данните в реално време. Това подобрява точността на вашата прогноза за отпадане на клиенти.
- Съхранявайте широка гама от данни за клиентите, включително контактна информация, история на покупките, взаимодействия с поддръжката и обратна връзка, като използвате над 15 изгледа на ClickUp. Това предоставя цялостен поглед върху ангажираността на клиентите, което улеснява идентифицирането на потенциални индикатори за отлив.
- Персонализирайте процеса на събиране на данни с ClickUp API. Това ви позволява също да създадете специфична за вашия бизнес автоматизация, за да намалите тежестта на ръчното събиране на данни.
- Интегрирайте над 1000 инструмента, за да осигурите последователна представа за взаимодействията с клиентите на всички платформи. Освен това, интегрирайте няколко софтуера за прогнозно моделиране, за да подобрите надеждността на вашите прогнози за отпадане на клиенти.
- Използвайте персонализираните полета и статуси на ClickUp, за да визуализирате вероятността от отлив. Например, можете да добавите предварително проектирано поле за данни, наречено „Здраве на клиента“, което може да варира от отлично до риск от отлив.
В допълнение към ClickUp CRM, друга ефективна функция за извличане на данни за обслужване на клиенти на тази платформа е ClickUp Customer Service.
ClickUp Customer Service помага за изграждането на добри отношения, визуализиране на обратната връзка и повишаване на удовлетвореността на клиентите. То е и идеален източник на данни, с който да измервате обратната връзка от клиентите си и да улеснявате събирането на данни за тях.
Ето три функции на този софтуер, които разкриват неговия потенциал:
- Събирайте и организирайте обратна връзка от различни канали, включително анкети, вградени регистри на билети за поддръжка и, с подходящите интеграции, дори взаимодействия в социалните медии.
- Анализирайте данните от обратната връзка на клиентите и идентифицирайте тенденции, модели и корелации с помощта на широка гама от визуализации.
- Интегрирайте платформата с вашия модел за прогнозиране на отпадането за безпроблемно прехвърляне на данни.
- Изпълнявайте ефективно задачите си по обслужване на клиенти с ClickUp Task Priorities
Освен това, ClickUp предлага и персонализирани шаблони, които ви помагат да създадете процеси за проследяване и организиране на информация за клиентите за вашия модел за прогнозиране на отпадането.
Шаблон за проучване на удовлетвореността на клиентите на ClickUp
Удовлетвореността е решаващ фактор за отпадането на клиенти, а шаблонът за проучване на удовлетвореността на клиентите на ClickUp е вашата основна рамка за оценка, с която можете да я визуализирате.
Ето няколко основни функции, които го правят незаменим при събирането на данни за вашия модел за прогнозиране на отпадането на клиенти:
- Оптимизирайте процеса на създаване на анкети с помощта на обширните и атрактивни предварително попълнени полета за данни в шаблона.
- Персонализирайте полетата с данни, за да включите по-конкретни въпроси, като например статус на отпадане и предложения.
- Събирайте и организирайте всички отговори на едно място с вградения в платформата изглед „Йерархия“.
- Визуализирайте нивата на удовлетвореност на клиентите и областите, които се нуждаят от подобрение, без усилие с персонализираните изгледи на ClickUp, като табло, списък, календар и други. Те се персонализират лесно, за да отразяват данните, които искате да събирате за вашия модел за прогнозиране на отпадането на клиенти.
💡 Професионален съвет: Използвайте персонализираните полета на ClickUp, за да категоризирате клиентите въз основа на различни критерии, като демографски данни, поведение при покупки или използване на продукти.
Шаблон за анализ на нуждите на клиентите на ClickUp
Шаблонът за анализ на нуждите на клиентите на ClickUp е идеалната предварително проектирана рамка за събиране, организиране и анализиране на обратната връзка от клиентите.
Ето основните характеристики на този шаблон, които го правят идеален за идентифициране на клиентски данни, които влияят върху отпадането:
- Групирайте клиентите въз основа на релевантни фактори, за да идентифицирате модели, свързани с отпадането.
- Картографирайте взаимодействията на клиентите с вашия продукт или услуга, за да идентифицирате проблемните точки или областите на триене.
- Определете етапите в пътуването на клиента, в които е по-вероятно да се случи отлив.
С тези шаблони и всеобхватните CRM системи на ClickUp събирането и обработката на необходимите данни за клиентите става безпроблемно.
Стъпка 2: Разбиране на свръхдискретизацията и недостига на дискретизация в анализа на данни
Втората стъпка е да премахнете пристрастията в прогнозния си модел.
Наборите от данни често са небалансирани, като клиентите, които не са напуснали, са повече от тези, които са напуснали. Това води до неточни данни за удовлетвореността на клиентите в реално време и вероятността от предстоящи проценти на отлив.
За да премахнат пристрастието, което произтича от това, научните работници и анализаторите трябва да нормализират набора от данни. Ето два начина да го направите:
Свръхизвадка
Можем да увеличим броя на случаите на отпадане на клиенти, за да балансираме класовете. Има два основни метода за свръхвземане на проби:
- Случайно свръхвземане на проби: Това включва случайно дублиране на съществуващи данни за напуснали клиенти.
- Синтетично преизваждане на малцинства: този метод създава нови, синтетични точки с данни за отпаднали клиенти въз основа на съществуващите, за да се избегне повторно дублиране.
Недостатъчно изваждане
Подвземането на проби се фокусира върху балансирането на броя на случаите при клиентите, които не са напуснали. Тъй като това носи риск от загуба на ценни данни, то е несъвместимо с по-малки бази данни за клиенти.
Ето три метода за подреждане на извадката:
- Случайно подбиране: Случайно премахва инстанции от мнозинствения клас.
- Връзки на Томек: Това включва идентифициране и премахване на подобни случаи.
- Подбор на базата на клъстери: Тук групирате клиентите, които не са напуснали, въз основа на тяхната прилика и премахвате клиентите от най-често срещаните групи. По този начин се запазва разнообразен набор от клиенти, които не са напуснали, като същевременно се намалява общият им брой.
След като премахнем пристрастието, започваме да кодираме променливите.
Стъпка 3: Кодиране на категорични променливи
Повечето алгоритми за машинно обучение работят с числови данни. Много от променливите в реалните набори от данни обаче са под формата на текст или етикети. Те се наричат категорични променливи.
Тъй като текстът и етикетите са несъвместими с алгоритмите, трябва да ги кодираме в числови формати.
Ето двата метода за кодиране:
1. Еднократно кодиране
Ето стъпките за еднократно кодиране:
- Създайте нова двоична колона за всяка категория в рамките на категориална променлива.
- Всяка редица ще има 1 в колоната, съответстваща на нейната категория, и 0 в останалите.
Пример:
- Поле за данни: „SubscriptionType”
- Категории: „Basic“, „Standard“ и „Premium“
Резултат:
Кодираните резултати са три нови колони:
- SubscriptionType_Basic
- SubscriptionType_Standard
- SubscriptionType_Premium
Въз основа на данните за клиентите, на тези колони ще бъде присвоена стойност 1 или 0.
2. Кодиране на етикети
Тази техника включва присвояване на уникална числова стойност на всяка категория в рамките на категориална променлива. Тя е най-подходяща за категории с естествен ред, като „Ниска“, „Средна“ и „Висока“.
Пример:
- Поле за данни: Удовлетвореност на клиентите
- Категории: „Много недоволен“, „Недоволен“, „Неутрален“, „Доволен“ и „Много доволен“
Резултат:
Кодирането на етикетите ще присвои стойностите 1, 2, 3, 4 и 5 на всяка категория.
Речник на термини за прогнозиране на отпадането на клиенти
Прекомерното приспособяване при прогнозирането на отпадането се случва, когато моделът научава твърде добре данните от обучението, запомняйки шума и странностите, вместо да улавя основните модели. Това води до модел, който се представя изключително добре с данните от обучението, но има затруднения при обобщаването на нови, невиждани данни. При прогнозирането на отпадането това означава, че моделът може да предскаже точно отпадането на клиенти в обучителния набор, но не успява да идентифицира правилно клиентите, които е вероятно да отпаднат в бъдеще.
Регуляризацията е техника, която възпрепятства модела за отпадане да присвоява прекомерна тежест на отделни характеристики, което може да доведе до прекомерно приспособяване. По същество, регуляризацията помага на модела да общовализира по-добре нови, невиждани данни, като се фокусира върху най-важните характеристики и избягва прекомерна зависимост от която и да е отделна характеристика.
Стъпка 4: Изграждане на модела за прогнозиране
Ние обучаваме алгоритъм за машинно обучение на базата на подготвените от вас данни, за да създадем модел за прогнозиране на отпадането на клиенти на този етап.
Ето четирите части от създаването на вашия модел за прогнозиране:
Избор на подходящия алгоритъм
Характерът на вашите данни и проблемът определят алгоритъма, който избирате. В предишните раздели разгледахме няколко алгоритъма за машинно обучение, които са най-подходящи за прогнозиране на отпадането на клиенти.
Обучение на модела
След като изберете алгоритъм, ще го обучите, използвайки подготвения си набор от данни. Това включва захранване на модела с характеристики (независими променливи) и съответната целева променлива (статус на отпадане). Моделът се научава да идентифицира модели и взаимоотношения в данните, които могат да предскажат отпадането.
Настройка на модела
Въпреки че може би сте обучили модела, трябва да се уверите, че той е готов за работа. Най-добрият подход за настройване на модела е експериментирането.
За да оптимизирате ефективността на модела, може да се наложи да експериментирате с различни настройки в алгоритъма. Този процес е известен като хиперпараметри или настройка на модела.
Ето няколко примера за тези настройки в моделите за прогнозиране на отпадането на клиенти:
- Регулиране: Контролира сложността на модела, за да предотврати прекомерното приспособяване L1 регулиране: Идентифицира най-важните характеристики L2 регулиране: Намалява величината на коефициентите, предотвратявайки прекомерното приспособяване
- L1 регуларизация: Идентифицира най-важните характеристики
- L2 регуларизация: Намалява величината на коефициентите, предотвратявайки прекомерното приспособяване.
- Скорост на обучение: Определя размера на стъпката, предприета по време на процеса на обучение.
- Брой дървета: Контролира броя на дърветата за вземане на решения в случайна гора или ансамбъл за усилване на градиента.
- L1 регуларизация: Идентифицира най-важните характеристики
- L2 регуларизация: Намалява величината на коефициентите, предотвратявайки прекомерното приспособяване.
Ето няколко алгоритъма и техники, с които да намерите най-добрата комбинация:
- Търсене в мрежа: Изпробва всички комбинации от хиперпараметри в рамките на определена мрежа.
- Байесова оптимизация: Използва вероятностен модел за машинно обучение, за да проучи настройките на алгоритъма.
Визуализация
След като моделът ви е обучен и настроен, трябва да визуализирате неговата ефективност и заключения.
Интегрираният табло може да предостави интерактивен преглед на прогнозите на модела, ключовите показатели и важността на функциите. Това позволява на заинтересованите страни да разберат поведението на модела и да идентифицират областите, които се нуждаят от подобрение. То също така играе важна роля при вземането на информирани решения въз основа на прогнозите.
ClickUp Dashboards ускорява и опростява начина, по който бизнесът извлича полезни заключения и комуникира своите открития.
Ето какво можете да направите с таблата на ClickUp:
- Проследявайте процента на отпадане, жизнения цикъл на клиентите и други релевантни показатели с лесния за употреба интерфейс на инструмента.
- Следете най-новите модели за прогнозиране с актуализациите в реално време на ClickUp Dashboards.
- Персонализирайте визуализациите си с кръгови диаграми, графики за прогнозиране на тенденции и впечатляващи текстови полета, за да отразите растежа на вашия бизнес. Това лесно се адаптира, за да отрази най-новия списък на запазените клиенти или дори съотношението на клиентите въз основа на категория, състояние на взаимоотношенията и демографски данни.
- Превърнете и делегирайте всяка информация в задачи с вграденото управление на задачите. Това е идеално за създаване и изпълнение на проекти за подобряване на задържането на клиенти и намаляване на отпадането.
Стъпка 5: Оценяване на модела за прогнозиране на отлива на клиенти
Ето няколко метода за оценка, които са идеални за модела за прогнозиране на отпадането на клиенти:
- Метод на задържане: Този подход разделя набора от данни на партиди за обучение и тестване. Обучете модела на базата на набора за обучение и оценете неговата ефективност на базата на набора за тестване.
- K-кратно кръстосано валидиране: Разделете набора от данни на k равни части. Обучете модела k пъти, като използвате k-1 части за обучение и една за тестване. Това помага да се намали прекомерното приспособяване.
- Стратифицирана кръстосана валидация: Гарантира, че всяка група съдържа представителна пропорция от напуснали и не напуснали клиенти, което е важно за небалансирани набори от данни.
Докато оценявате модела си за прогнозиране на отпадането на клиенти, трябва да следите и неговия напредък. Ето няколко ключови показателя, които трябва да имате предвид:
- Точност: Колко правилни прогнози са направени?
- Точност: Колко положителни прогнози доведоха до положителни резултати?
- Припомнете си: Колко положителни резултата бяха предсказани точно?
- F1-score: Хармоничната средна стойност на прецизност и възстановяване, осигуряваща балансирана метрика.
Като се има предвид, че тази стъпка ще продължи да бъде рутинна дейност, за да се поддържа моделът актуален и без грешки, автоматизирането й е от решаващо значение за спестяване на време и ресурси.
Променете начина, по който създавате и развивате своя модел за прогнозиране на отпадането на клиенти с ClickUp Brain — мощен AI инструмент, който спестява време и усилия. Той е проектиран да оптимизира всичко, от което се нуждаете, от анализи до автоматизация.
Ето няколко функции, които показват как Brain повишава производителността и ефективността:
- Генерирайте отчети за напредъка незабавно с обобщения на проекти, базирани на изкуствен интелект. ClickUp Brain анализира данните от вашите проекти и създава изчерпателни отчети само с няколко кликвания.
- Автоматизирайте задачите по подготовка на данни с помощта на усъвършенстваните алгоритми и техники на Brain. Това ще ускори задачите по предварителна обработка на данни от събирането до почистването, без да се компрометира качеството.
- Интегрирайте го с вашия прогнозен модел, за да автоматизирате прогнозите. ClickUp Brain се предлага и с ClickUp CRM и Dashboards, за да опрости събирането и визуализацията на данни.
💡 Професионален съвет: Интегрирайте базата си от знания с ClickUp Brain, което ще позволи на екипа ви за обслужване на клиенти да предоставя бързи и точни отговори на въпросите на клиентите, като по този начин оптимизира процесите на комуникация с клиентите.
Намаляване на процента на отпадане и осигуряване на лоялност с ClickUp
Да знаете кои клиенти са недоволни или вероятно ще престанат да ползват услугите ви е явно предимство. Моделът за прогнозиране на отлива на клиенти не само решава потенциални проблеми като загуба на клиенти, но и ви помага да подобрите обслужването на клиентите.
Това се превръща в непрекъснатост на бизнеса и удовлетворение на клиентите.
С изчерпателните стъпки и практики, с които сме ви снабдили, сте на крачка от своя модел за прогнозиране на отпадането на клиенти. Остава само да се възползвате от силата на изкуствения интелект и науката за данните, които ClickUp предоставя с CRM, обслужване на клиенти, шаблони и др.
Запишете се в ClickUp още днес, за да намалите процента на отпадане и да изградите трайни взаимоотношения с клиентите!