然后，团队将跟进客户，解决他们 哥斯达黎加 WhatsApp 数据 的担忧并提高客户满意度。 阅读更多：客户终身价值 - 完整指南 为了完善模型，您可以将退出调查问题的回答与 CX 数据进行交叉引用，以跟踪导致客户流失的高风险因素。 例如，假设您专注于高价值客户，在这种情况下，退出调查反馈可以帮助您了解这些高消费用户离开您的企业的原因。
案例研究：Cognizant通过使用预测分析帮助客户减少客户流失。 由于缺乏交易和过去行为数据的中央存储库，一家软件公司难以留住客户。因此，他们联系 Cognizant，设计一种跟踪流失概率的解决方案。 Cognizant 的团队使用机器学习 (ML) 和公司的分析模型来获得客户旅程的 360 度视图。