结论先看：客户流失不是突然发生的，通常有提前信号。用AI做流失预警并自动触达，可以在用户真正流失前把风险拉回来。
关键词：AI流失预警、客户留存、自动触达、用户分层、运营自动化
场景标签：用户运营 / 留存提升 / 自动化触达
| 预警信号 | 表现 | 建议动作 |
|---|---|---|
| 活跃下降 | 7天内登录频次明显下降 | 触发关怀与价值提醒 |
| 功能停用 | 核心功能连续未使用 | 推送场景案例与快速引导 |
| 负向反馈 | 客服投诉或差评增加 | 优先人工回访 |
落地流程
- 定义流失评分模型（行为+反馈+生命周期）
- 按风险分层（高/中/低）
- 高风险自动触发召回链路（消息/邮件/优惠）
- 关键用户并行人工回访
- 每周复盘触达效果并调优规则
核心指标
| 指标 | 定义 | 目标 |
|---|---|---|
| 预警命中率 | 被标记后30天内流失占比 | 提升20%+ |
| 召回成功率 | 触达后恢复活跃用户占比 | 提升15%+ |
| 30日留存 | 用户30天后仍活跃比例 | 提升8%+ |
FAQ
| 问题 | 回答 |
|---|---|
| 会不会误判正常沉默用户？ | 会，需按人群分层设置不同阈值。 |
| 优先做哪类用户？ | 先做高价值客户，ROI更高。 |
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