在“互联网+检测”时代,以C机构为代表的检测机构已经相继与各大电商平台进行合作,成为其指定的官方检测机构,这种合作模式也受到不同类型检测机构的青睐。随着第三方检测机构的不断进入,越来越多的检测机构参与市场竞争。为了快速抢占市场份额,很多机构以低价方式来抢夺客户资源,因此,导致许多机构出现大量客户流失的情况。本文通过对国有检测C机构当前客户流失状况进行分析,建立了基于XGBoost的客户流失预测模型。与此同时,在C机构流失状况分析和验证的基础上,结合实际的交易订单情况,对即将流失客户制定管理响应策略。本文首先以C机构某段时间内线上检测业务已有的历史数据为研究对象,以客户关系管理和客户流失理论为支撑,对客户流失前的历史数据进行分析,并提取能够预测客户流失的一系列的特征。然后,基于XGBoost算法构建预测模型,预测出潜在的流失客户。此外,本文还根据XGBoost模型反馈的特征重要性参数,反推出导致客户流失的主要因素,并对这些因素进行有效地分析,从而为后续文中给出一对一管理策略指明方向。其次,对于检测机构而言,检测资源往往是稀缺且有限的,无法针对所有潜在流失客户都采取最大化的激励策略。为了平衡质检资源不足和挽留激励措施之间的矛盾关系,并最大限度地利用有限的检测资源,本文使用RFM理论对客户价值进行评估。与此同时,为了进一步地掌握和了解客户集中分布的趋势,本文采用了K-means聚类算法对客户进行聚类分析,并根据聚类结果来确定客户细分类别,然后针对不同的客户类型采取不同的针对性和可操作的管理应对策略。最后,本文分别从流失客户挽留和客户关系管理服务改进两个方面制定相应的管理应对策略。其中,本文结合客户流失因素,对不同类型的流失客户采取差异化的挽留策略。与此同时,对内外部因素导致的客户流失也提出了改进策略,以进一步提升客户满意度及忠诚度。本文不仅解决了机构面临的实际性问题,而且为整个检测行业线上业务如何预测客户流失、挽回客户流失及提升客户满意度提供了强有力的参考价值。