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[摘 要] 在市场竞争日益激烈的今天，企业传统营销模式已悄然消退。企业该如何管理、经营以减少客户的流失问题是目前各企业十分关注的话题。
[关键词] 客户管理；客户琉失
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016 . 01. 054
[中图分类号] F270.7 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2016）01- 0109- 02
0 引 言
现如今，社会竞争日益激烈。无论是人文与科技，还是教育与研究，均发生着日新月异的变化。加上近年电商强势入侵，导致了客户的大量转移。
客户由于多种原因会选择在多个供应商中进行互换消费，这种情况会直接影响供应商的最终利润和战略制定。由于难以知晓哪些客户会转出，什么因素导致他们转出及怎样阻止其转出的问题。因此该交换的过程可以描述为“客户流失”。数字经济允许客户访问众多的供应商及了解他们的供应信息，这样可能会正面的或者负面的影响到客户转移现象。本文将通过科学客户管理方法来阐述管理者怎样预测、管理及减少客户流失。通过从期刊和支撑理论的鉴定证据来完成以上内容，同时会客观评估这些涉及的证据与理论。
1 客户流失预测
首先，因为客户有可能不会要求什么样的供应商来提供产品，所以供应商并不是把所有客户所带来的利润放在第一位。其次，供应商把一次性客户当成了一位价值客户，从而失去了另外的资源客户，这样对供应商的数据库将会有误导。预测客户流失的能力能够避免在价值客户与非价值客户选择当中产生的混淆。为了更好地预测客户流失，企业往往试图进行客户忠诚度分类，从而知道哪些客户可能流失。因为管理者知道最忠实的客户是不太可能流失的。在数据库技术的支持下，帮助企业监控消费者的购买模式和购买行为从而预测哪些客户即将流失。客户流失预测是所有企业战略中的一个重要阶段，因为它有助于减少不必要的或无效的数据。这些数据帮助企业保持更有效的计算和管理来减少客户流失。
对于客户流失的多样预测数据是基于客户做出决定的因素和神经网络而变化的。目前为止大多数企业使用的方法是根据统计预测价格法。但是这种技术在使用当中并非完全比此文后面提到的方法更有效。统计数据的预测是了解消费者的购买行为进而为此提供有价值的信息。然而，关于客户忠诚度的数据，此方法还无法清楚准确的告知。当客户在电信业进行登记时，服务提供商随机组建了数据集如合同细节、年龄、人口和客户地址。这些细节，可以用来进行客户分类和客户监控，这样做能够较为准确地推断出哪些客户更有可能流失。著名电信公司Ufone，曾通过广泛的一对一客户调查，应用如通话质量和通话时间长度等方面来识别客户流失的原因。然而，这项研究发现最高的客户流失原因是声音质量和所签合同的长度。
在此之前，Ufone在客户消费的预测方法上并没有取得任何明显的进展。数据的收集完全基于客户的消费模式已被证明是不可靠的，因为消费者的购买模式是充满了随时变化性且可以因为任何环境或者间接的因素而改变，所以这些都无法告知直接导致了客户决定离开的原因。Ufone已经确定忠诚度非常高的客户不容易因为其他原因离开，而不像一般忠诚和少许忠诚度的客户，这些原因包含，如廉价手机和更短的合同。一个在中东做的案例调查显示，通信经济的研究结果可能会根据地理区域而变化。此外，如果企业想要进一步对客户关系进行管理，那么对于客户流失的预测会显得更加重要，因为客户流失已经成为了消费购买周期不可缺少的元素。
2 客户流失管理
根据调查，各种各样的理由均会导致客户流失，其中最显著的原因是企业对客户的忽视问题，并且，客户的不满或是其他供应商通过不同方式对客户的吸引也会导致客户的流失。在完美数据诠释的支持下建立良好的客户科学关系管理系统能够有效地持有客户及防止流失。在最近几年，企业已经认识到获得新客户的成本会比保持现有客户的成本更高，一旦获得的新客户在短时间内流失，这将对成本造成巨大的损失。所以企业对于客户关系管理的需求是非常急切的。多年来技术的进步对于创建复杂的客户关系管理战略和系统方面发挥了重要的作用，它有效地使企业能够充分地适应客户的需求和欲望，有效地留住现有的客户。英国的著名超市零售商M
[关键词] 客户管理；客户琉失
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016 . 01. 054
[中图分类号] F270.7 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2016）01- 0109- 02
0 引 言
现如今，社会竞争日益激烈。无论是人文与科技，还是教育与研究，均发生着日新月异的变化。加上近年电商强势入侵，导致了客户的大量转移。
客户由于多种原因会选择在多个供应商中进行互换消费，这种情况会直接影响供应商的最终利润和战略制定。由于难以知晓哪些客户会转出，什么因素导致他们转出及怎样阻止其转出的问题。因此该交换的过程可以描述为“客户流失”。数字经济允许客户访问众多的供应商及了解他们的供应信息，这样可能会正面的或者负面的影响到客户转移现象。本文将通过科学客户管理方法来阐述管理者怎样预测、管理及减少客户流失。通过从期刊和支撑理论的鉴定证据来完成以上内容，同时会客观评估这些涉及的证据与理论。
1 客户流失预测
首先，因为客户有可能不会要求什么样的供应商来提供产品，所以供应商并不是把所有客户所带来的利润放在第一位。其次，供应商把一次性客户当成了一位价值客户，从而失去了另外的资源客户，这样对供应商的数据库将会有误导。预测客户流失的能力能够避免在价值客户与非价值客户选择当中产生的混淆。为了更好地预测客户流失，企业往往试图进行客户忠诚度分类，从而知道哪些客户可能流失。因为管理者知道最忠实的客户是不太可能流失的。在数据库技术的支持下，帮助企业监控消费者的购买模式和购买行为从而预测哪些客户即将流失。客户流失预测是所有企业战略中的一个重要阶段，因为它有助于减少不必要的或无效的数据。这些数据帮助企业保持更有效的计算和管理来减少客户流失。
对于客户流失的多样预测数据是基于客户做出决定的因素和神经网络而变化的。目前为止大多数企业使用的方法是根据统计预测价格法。但是这种技术在使用当中并非完全比此文后面提到的方法更有效。统计数据的预测是了解消费者的购买行为进而为此提供有价值的信息。然而，关于客户忠诚度的数据，此方法还无法清楚准确的告知。当客户在电信业进行登记时，服务提供商随机组建了数据集如合同细节、年龄、人口和客户地址。这些细节，可以用来进行客户分类和客户监控，这样做能够较为准确地推断出哪些客户更有可能流失。著名电信公司Ufone，曾通过广泛的一对一客户调查，应用如通话质量和通话时间长度等方面来识别客户流失的原因。然而，这项研究发现最高的客户流失原因是声音质量和所签合同的长度。
在此之前，Ufone在客户消费的预测方法上并没有取得任何明显的进展。数据的收集完全基于客户的消费模式已被证明是不可靠的，因为消费者的购买模式是充满了随时变化性且可以因为任何环境或者间接的因素而改变，所以这些都无法告知直接导致了客户决定离开的原因。Ufone已经确定忠诚度非常高的客户不容易因为其他原因离开，而不像一般忠诚和少许忠诚度的客户，这些原因包含，如廉价手机和更短的合同。一个在中东做的案例调查显示，通信经济的研究结果可能会根据地理区域而变化。此外，如果企业想要进一步对客户关系进行管理，那么对于客户流失的预测会显得更加重要，因为客户流失已经成为了消费购买周期不可缺少的元素。
2 客户流失管理
根据调查，各种各样的理由均会导致客户流失，其中最显著的原因是企业对客户的忽视问题，并且，客户的不满或是其他供应商通过不同方式对客户的吸引也会导致客户的流失。在完美数据诠释的支持下建立良好的客户科学关系管理系统能够有效地持有客户及防止流失。在最近几年，企业已经认识到获得新客户的成本会比保持现有客户的成本更高，一旦获得的新客户在短时间内流失，这将对成本造成巨大的损失。所以企业对于客户关系管理的需求是非常急切的。多年来技术的进步对于创建复杂的客户关系管理战略和系统方面发挥了重要的作用，它有效地使企业能够充分地适应客户的需求和欲望，有效地留住现有的客户。英国的著名超市零售商M