雖然我不是人工智慧方面的專家，甚至連演算法專家，但是我對人工智慧也有一些自己的看法，所以只能談談我的看法。如果你需要的是一個具體的解決方案，恐怕這裡不是地方。

如何用人工智慧來預防客戶的流失呢？簡單的談一談:

再舉一個例子，如果使用者會流失，你可以根據他的使用習慣，使用時間，性別，你們提供的服務等等(相當於一個個標籤)，最後他流失了，那麼將所有這些流失的使用者資料放在一起進行分析，並且規避其中可以避免的錯誤服務造成使用者流失，然後隨著資料越來越多，不斷最佳化這個模型，最後(請把它想象成無窮)，他甚至可以精準的判斷一個使用者在對應的服務下，能否留下，也有可能是透過機器的演算法分析，使用什麼樣的服務，這個人一定可以留下(這兩種情況並存)。

但是，機器學習是很難達到這麼精準的，他能夠極大的預防流失，但是並不能百分之百阻止。

在競爭環境中每一家企業都會面臨客戶流失的問題。留住老客戶比發展新客戶成本低、利潤大。所以人工智慧預測和防止客戶流失大有可為。

往常的情形，是董事長和總經理責成銷售經理去查明原因，也就是追溯客戶流失的過程進行原因歸納。

人工智慧針對客戶流失進行預測和預防無疑具有較大優勢，不過它需要的條件是具有完整的大資料。

以銀行業為例，銀行服務記錄、客戶來電、信用卡交易記錄、網頁互動日誌、移動社交支付資料等，這些是據以分析客戶行為的資料。從這些資料，可以分析出客戶發生了傾向於社交化、本地化、移動端支付的變化。

然後，人工智慧透過大資料去建立預測流失的模型。人工智慧工作的過程和步驟是：

1、對使用者資料進行細分和篩選；

2、確定須加以分析的變數，對變數作出定義；

3、分析以上變數，從中篩選出做為建模的一個或多個變數；

4、根據變數關係建立分析模型；

5、根據模型分析的結果對客戶流失傾向進行分類評估，得出最有價值的評估結果；

6、有技術條件的公司，還可以進一步採取技術方法（建立驗證集）去驗證模型效果。

這個過程，人工智慧必須通行深度學習最佳化演算法來實現，所輸出的結果就交給公司管理層，針對客戶採取行動。

每個公司的客戶流都很巨大，這是人力所不能達到的。

隨著企業規模越來越大，企業旗下銷售人員的業務也越來越多。隨之而來的問題是公司產品種類以及業務的增加，對於銷售人員該如何有效的跟進客戶呢？這是大多數銷售人員面對的問題，而Rushcrm銷售管理系統擁有完整的業務跟蹤功能，能高效的跟進客戶。

銷售人員由於業務繁忙，不僅要尋找客戶，還要與客戶進行日常溝通、資訊傳遞、處理以及跟蹤訂單等等情況，所以經常會遇到一下這個問題：

（一）、客戶太多不知道怎麼安排？

銷售人員可以將每個客戶的具體情況錄入到Rushcrm銷售管理系統中，客戶的公司情況、個人愛好、地址、生日、聯絡方式，還是客戶的個性化需求都可以詳細記錄，不僅便於後期檢視該客戶檔案時，還能讓企業管理者在視察銷售人員的銷售客戶時，能夠看到銷售人員的客戶詳細資訊。根據銷售人員的客戶需求，增加或者減少企業某類的產品並制定新的銷售計劃，可以大大提升企業業績以及降低企業成本。

（二）、客戶太多，忘記及時跟進客戶？

銷售人員A每天都要跟進幾十個客戶，不小心錯漏或者忘記及時跟進客戶的情況也是有的，經常忙的手忙腳亂。Rushcrm銷售管理系統可以設定跟進客戶提醒，讓銷售人員不再擔心會不小心錯漏或者忘記跟進客戶的情況，可以做到在每次跟進客戶，自動或者手動設定下一次的跟進的時間,可以在設定時間之前給銷售人員傳送提醒，Rushcrm銷售管理系統不僅可以在內部系統提醒，也可以用郵件或者資訊提醒。對於銷售人員來說是大大的福音，不僅提醒了銷售人員要跟進客戶，還對銷售人員的業績有著不小的提升。

（三）、跟進時間較長，不知道上次跟進的具體細節？

有許多銷售人員會遇到的問題就是跟進的客戶多了，不知道上次跟進的具體情況，會耽誤很多事情。

例如：銷售人員B在這周跟進了一名客戶，銷售人員B經過與客戶溝通，取得了該客戶的信任並承諾下週會購買，但是要帶著合同來。銷售人員B在下次跟進時忘記了上次跟進的具體情況，再次上門跟進時忘記帶上合同，客戶會覺得這名銷售人員不靠譜，甚至有可能丟失這名客戶機會。

Rushcrm銷售管理系統可以在銷售人員跟進客戶之後，記錄本次銷售人員跟進的詳細內容，對於銷售人員來說，可以根據跟進的詳細內容去更好的跟進客戶，對於企業管理者來說，便於後期檢視該名客戶的檔案時，能夠看到銷售人員與客戶之前的所有跟進記錄以及溝通記錄，讓企業管理者更快速方便的瞭解銷售人員的銷售過程。

Rushcrm銷售管理系統，對於銷售人員可以顯著提高業務跟蹤能力，提高工作效率，減少客戶流失率，提高客戶忠誠度。對於企業來說可以幫助企業完善銷售管理體系，讓企業的銷售管理體系更系統化，幫助企業提供有效的支援。