客户流失管理：如何留住老客户，避免损失？

作为企业的决策者，您可能每天都在关注收入增长、市场份额和产品创新，但有一个指标，它如同一艘巨轮船底的微小裂缝，在悄无声息中侵蚀着您的利润根基——这就是客户流失。它并非简单的客户数量减少，而是企业最昂贵的“隐形成本”。权威研究机构Bain & Company的数据早已揭示一个残酷的现实：获取一个新客户的成本是留住一个老客户的5到25倍。更进一步，哈佛商学院的研究指出，将客户留存率提高仅5%，企业利润便能实现25%到95%的惊人增长。在当前市场竞争白热化、获客成本持续攀升的宏观背景下，每一次客户的离去，都意味着企业不仅损失了未来的持续收入，更付出了高昂的重置成本，同时还可能面临品牌声誉的负面冲击。忽视客户流失，无异于默许企业的生命线被逐渐切断。因此，将客户留存从一种被动的、亡羊补牢式的响应，转变为一套主动的、数据驱动的战略体系，已不再是可选项，而是决定企业能否实现可持续增长的必答题。本文旨在为您提供一个系统化、可执行的客户流失管理框架，从预警、诊断、挽留到优化，帮助您构建坚固的客户壁垒，将客户关系转化为企业最核心的竞争力。

一、建立数据驱动的预警体系：如何识别客户流失的早期信号？

在客户流失管理中，最理想的状态是在客户产生离开念头之前就进行干预。这就要求企业具备“未卜先知”的能力，而这种能力并非玄学，它源于对数据的敏锐洞察和系统化分析。建立一个数据驱动的预警体系，是变被动响应为主动干预的第一步，其核心在于准确识别那些预示着客户即将“变心”的早期信号。这套体系的构建主要依赖两个关键支柱：定义并量化核心流失指标，以及构建动态的客户健康度评分模型。通过这两项工作，企业可以将模糊的“感觉”转化为精确的、可量化的风险评估，为后续的精细化挽留策略提供坚实的数据基础。

1. 定义并量化关键流失指标（Churn Metrics）

量化是管理的前提。要有效预警，首先必须明确衡量客户流失的标尺。常见的核心指标包括客户流失率（Customer Churn Rate），即（特定时期内流失的客户数 / 期初客户总数）× 100%，它直观反映了客户群的稳定性。另一个关键指标是收入流失率（Revenue Churn Rate），特别是月度经常性收入（MRR）流失率，它衡量的是因客户流失或降级而导致的收入损失，对于SaaS和订阅制业务尤为重要。除了这些滞后性指标，更具价值的是识别那些能够预示未来流失风险的先行指标（Leading Indicators）。这些指标如同客户行为的“晴雨表”，一旦出现异常波动，就应立即引起警觉。以下是企业应密切监控的几个关键先行指标：

• 登录频率与使用时长显著下降：这是最直接的活跃度信号。一个曾经每天登录的客户，如果变为每周甚至每月登录一次，流失风险急剧升高。
• 核心功能使用深度与广度变浅：客户是否还在使用那些能为他们创造核心价值的功能？如果他们从深度用户退化为只使用基础功能的边缘用户，说明产品价值感知正在减弱。
• 服务工单数量异常增加或骤减：工单突然增多，特别是重复性问题，可能意味着客户在使用产品时遇到了持续的障碍。反之，一个活跃客户突然不再提交任何问题或反馈，也可能是其已经放弃沟通，正在“沉默”地寻找替代方案。
• 对新功能或产品更新的参与度低：对产品迭代漠不关心，不参与新功能测试或线上培训，表明客户对产品的未来发展失去了兴趣和信心。
• 续费前沟通意愿降低或付款延迟：在续约窗口期，客户对续费沟通反应冷淡，或者出现非财务原因的付款拖延，是极其危险的红色警报。

2. 构建客户健康度评分模型

单一指标往往是片面的，而一个综合性的客户健康度评分模型（Customer Health Score）则能提供更全面、动态的客户风险视图。构建该模型的核心思想是整合来自企业内部不同触点的数据，为每个客户描绘一幅360度的画像。这些数据源应至少包括：产品使用数据（来自产品后台，如登录频率、功能使用率）、服务交互数据（来自客服系统，如工单数量、解决时长、满意度评分）、商务关系数据（来自CRM系统，如合同金额、续约历史、高层互动频率）以及市场营销数据（来自营销自动化工具，如邮件打开率、活动参与度）。

整合数据后，需要为每个维度的指标赋予不同权重。例如，对于一家SaaS公司，“核心功能使用率”的权重可能远高于“官网文章阅读量”。通过加权计算，可以为每个客户生成一个动态的健康度分数（如0-100分）。基于这个分数，企业可以将客户群体进行自动化分层，例如：

• 健康客户（80-100分）：高活跃度、高满意度，是追加销售和交叉销售的理想对象。
• 低风险客户（60-79分）：活跃度略有下降或偶有负面反馈，需要客户成功经理进行常规性关怀。
• 中风险客户（40-59分）：出现多个先行指标预警，需要立即启动标准化的干预流程。
• 高风险/流失客户（0-39分）：已处于流失边缘或已经流失，需要最高优先级的挽留行动或进行流失原因分析。

这个动态评分模型不仅实现了风险的量化与分级，更重要的是，它为企业实施差异化、精细化的客户管理策略提供了清晰的行动指南。

二、深入诊断流失根源：四步挖掘客户“沉默”的原因

识别出有流失风险的客户只是第一步，更关键的是理解他们为何想要离开。客户的“沉默”并非无缘无故，背后往往隐藏着产品、服务、价格或竞争格局等多方面的问题。如果不能准确诊断出流失的根本原因，任何挽留措施都可能只是隔靴搔痒，无法从根本上解决问题，甚至会重蹈覆辙。因此，建立一套系统化的诊断流程，深入挖掘客户“沉默”背后的真实声音，是制定有效挽留策略并优化组织内部流程的必要前提。这套流程主要包括两个层面：宏观层面的数据分析和微观层面的直接沟通。

1. 分析流失客户的用户画像与行为共性

在采取一对一沟通之前，首先应该从宏观数据中寻找规律。通过对一个时期内所有已流失的客户群体进行深度画像分析，往往能发现一些惊人的共性，从而定位出哪些类型的客户是“高危人群”。这个过程需要借助数据分析工具（如BI报表、CRM分析模块）来完成。分析的维度可以包括：

• 客户基本属性：他们主要集中在哪个行业？企业规模（如员工人数、年收入）有何特征？他们所在的地理区域是否集中？
• 客户生命周期阶段：客户是在签约后的前三个月流失，还是在使用一年后流失？不同生命周期阶段的流失原因可能截然不同。例如，早期流失往往与产品上手难度（Onboarding）或期望值管理失败有关，而长期客户的流失则可能指向服务体验下降或竞争对手的冲击。
• 产品使用行为：这些流失客户在离开前，是否普遍未使用某个被认为是“黏性”极强的核心功能？他们是否都集中在某个特定的产品模块上遇到了困难？他们的平均使用深度和广度与留存客户相比有何差异？
• 签约与服务来源：他们是通过哪个渠道（如线上广告、合作伙伴推荐、销售直销）获取的？为他们服务的销售团队或客户成功经理是否存在共性？

通过对这些维度的交叉分析，企业可以清晰地勾勒出“典型流失客户”的画像。例如，可能会发现“来自制造业、员工少于50人、签约后从未参加过线上培训”的客户群体流失率最高。这一发现不仅为主动预防提供了明确的目标，也为后续的流失访谈指明了重点方向。

2. 实施结构化的流失访谈与问卷调查

宏观数据揭示了“谁”在流失，而结构化的访谈和问卷则能告诉我们“为什么”流失。这是获取第一手、高质量反馈信息的关键环节。无论是通过电话访谈，还是发送在线问卷，关键在于问题的设计必须是结构化的、开放式的，旨在引导客户说出最真实的想法，而非简单的“是/否”回答。一个有效的流失访谈，应该由中立的、非原服务人员（如产品经理、市场部人员或专门的客户体验团队）来执行，以降低客户的防备心理。以下是一个核心访谈问题的模板，旨在层层递进，探究根本原因：

1. “我们非常遗憾您决定停止使用我们的产品/服务。为了帮助我们改进，您能分享一下导致您做出这个决定的最主要原因是什么吗？”

   • 这个问题开门见山，直接切入主题，让客户首先陈述他们自己认为最重要的原因。

2. “在您决定离开之前，是否曾尝试寻求帮助或反馈过您遇到的问题？可以具体描述一下当时的情况和体验吗？”

   • 这个问题旨在探究客户在流失前是否给过企业“机会”，并评估企业的服务支持体系是否存在问题。客户的回答能揭示服务流程、响应速度或解决能力方面的短板。

3. “回顾您使用我们产品的整个过程，如果有一个方面我们可以做得更好，您认为应该是什么？（例如，产品功能、易用性、培训支持、价格等）”

   • 这个问题将客户的思路从单一的“最后一根稻草”引导到对整个客户旅程的全面回顾，有助于挖掘出更深层次、系统性的问题。

4. “请问您接下来打算使用什么方案来替代我们？或者您是如何解决之前由我们产品所解决的问题的？”

   • 这个问题不仅能帮助企业了解主要的竞争对手是谁，更能揭示竞争对手的核心优势（是价格更低？功能更强？还是服务更好？），为产品迭代和市场定位提供极具价值的情报。

5. “在何种情况下，您会考虑重新使用我们的产品/服务？”

   • 这是一个带有挽留意图的探索性问题。即使客户当下不会回归，他们的回答也为未来的“赢回策略”和产品发展路线图指明了方向。例如，如果客户回答“如果你们增加了XX功能”，那么这个功能就应该被纳入产品待办事项的高度优先队列。

通过系统化地收集和分析这些定性反馈，企业才能真正理解客户“沉默”背后的故事，将每一次流失都转化为一次宝贵的学习和改进机会。

三、制定并执行精细化挽留策略：从“一刀切”到“一人一策”

在准确预警风险并深入诊断根源之后，客户流失管理进入了最关键的执行环节——挽留。然而，一个常见的误区是采用“一刀切”的挽留方式，例如对所有风险客户都群发优惠券。这种粗放式管理不仅成本高昂，而且效果甚微。成功的挽留策略必须是精细化的，能够根据客户的风险等级、流失原因以及客户价值，实现“一人一策”的精准干预。这要求企业建立一套层次分明、响应及时的行动矩阵，并借助技术手段将这些策略自动化，确保在最佳时机采取最恰当的行动。

1. 针对不同流失风险等级的干预措施

基于前文提到的客户健康度评分模型，企业可以将挽留行动与不同的风险等级进行精确匹配。一个清晰的干预矩阵能够确保团队成员（无论是客户成功经理、销售还是客服）在面对不同情况时，都有标准的操作规程（SOP）可循，从而提高挽留的效率和成功率。以下是一个示例性的干预策略表格：

这个表格清晰地定义了“何时做”、“做什么”、“谁来做”，将挽留工作从混乱的个人行为转变为标准化的组织能力。

2. 设计自动化的客户挽留工作流

手动监控所有客户的健康状况并执行上述策略，对于拥有一定客户基数的企业来说是不现实的。效率低下和响应延迟是手动操作的必然结果，而这往往会错失最佳的挽留时机。因此，设计自动化的客户挽留工作流（Workflow）至关重要。这需要借助现代化的管理系统（如功能强大的CRM或无代码平台）来实现。

一个典型的自动化挽留工作流可以这样设计：

1. 触发条件（Trigger）：工作流的起点是一个或一组预设的规则。例如，系统（如CRM或数据分析平台）通过【规则引擎】实时监控客户健康度评分。当系统监测到“客户A的健康度评分连续7天低于60分”时，这个条件便被触发。

2. 自动执行的动作（Actions）：一旦触发，系统会自动执行一系列预先编排好的动作，无需人工干预。

   • 内部通知与任务分配：系统立即在内部协作工具（如钉钉、企业微信）中向负责客户A的客户成功经理发送一条高优先级提醒：“客户A已进入中风险状态，请在24小时内联系”。同时，在CRM系统中自动创建一个“挽留跟进”任务，并设置截止日期。
   • 自动化沟通：系统可以自动从预设的模板库中，选择一个最适合当前场景的邮件模板（例如，针对“活跃度下降”的关怀邮件），将客户姓名、近期使用亮点等个性化信息动态填入后，自动发送给客户A的主要联系人。
   • 客户分群与再营销：系统自动为客户A打上“中风险”标签，并将其加入一个特定的营销活动序列中。该序列可能包含一系列旨在重新激活客户兴趣的内容，如线上研讨会邀请、成功案例分享等。

通过设计这样的自动化工作流，企业能够确保每一个风险信号都能得到及时、标准化的响应，将客户成功团队从繁琐的监控和手动操作中解放出来，让他们能聚焦于更高价值的、需要深度沟通和策略思考的挽留活动上，从而大规模提升客户留存工作的效率和效果。

四、技术赋能：如何构建个性化的客户流失管理系统？

要实现前文所述的数据驱动预警、精细化挽留以及自动化工作流，企业必须拥有强大的技术工具作为支撑。然而，在工具选型时，许多决策者会陷入两难：是选择功能固化但看似全面的传统CRM系统，还是拥抱更灵活、更具定制性的新兴技术？这个决策直接关系到客户流失管理体系能否真正落地，并随着业务的发展而持续进化。事实上，构建一个真正贴合自身业务需求的个性化管理系统，是技术赋能的关键所在。

1. 传统CRM vs. 无代码平台：选型决策的关键考量

传统CRM系统，如Salesforce、HubSpot等，无疑是客户关系管理的成熟解决方案。它们通常内置了客户信息管理、销售流程跟进等标准模块，对于初创企业或业务流程相对标准化的公司而言，能够快速上手。其优势在于：

• 功能全面：覆盖了销售、市场、服务等多个环节，提供了开箱即用的基础功能。
• 生态成熟：拥有大量的第三方应用和集成插件，社区支持和学习资源丰富。

然而，当涉及到深度、个性化的客户流失管理时，传统CRM的局限性也日益凸显：

• 功能固化，定制困难：其核心流程和数据模型相对固定。如果企业想要构建一个独特的客户健康度评分模型，或者设计一个非常规的挽留工作流，往往需要依赖昂贵的二次开发或专业的咨询服务，周期长、成本高。
• 数据整合能力有限：虽然支持API对接，但将来自产品后台、客服系统、财务系统等多源异构数据进行深度整合，并实现实时计算与动态展示，往往非常复杂。
• 迭代缓慢：业务需求瞬息万变，今天有效的流失预警指标，明天可能就需要调整。在传统CRM中，每一次微小的流程或报表调整，都可能需要IT部门的介入，无法快速响应业务部门的需求。

与此相对，以支道平台为代表的无代码/低代码平台，为企业提供了另一种可能性。这类平台的核心价值在于“授人以渔”，它提供了一系列可视化的引擎和组件，让最懂业务的管理者或员工，能够像搭积木一样，通过拖拉拽的方式自行构建完全符合自身需求的管理应用。在客户流失管理场景下，其优势尤为突出：

• 高度个性化：企业可以从零开始定义数据结构，自由设计客户健康度评分的算法，创建完全贴合自身业务逻辑的预警规则和挽留流程。
• 灵活迭代，快速响应：当业务需求变化时，业务人员可以直接在平台上调整报表、修改流程、增减字段，无需编写代码，实现分钟级的应用迭代，让系统始终与业务发展保持同步。
• 强大的集成与整合能力：无代码平台通常具备灵活的API对接能力和数据处理能力，能够轻松连接企业内外部的各种系统，打破数据孤岛，为构建360度客户视图和复杂的预警模型提供坚实基础。

2. 案例解析：利用「支道平台」搭建流失预警与干预系统

为了更直观地理解无代码平台如何赋能客户流失管理，我们以一个虚拟的B2B SaaS企业为例，演示如何利用「支道平台」的核心功能，从零到一搭建一套个性化的流失预警与干预系统。

• 第一步：整合多源数据，创建客户健康度动态看板利用「支道平台」的**【报表引擎】**，业务人员可以通过简单的拖拉拽操作，连接并整合来自不同系统的数据源。例如，从公司自研的产品数据库中拉取“用户日活（DAU）”和“核心功能A使用次数”，从客服工单系统中拉取“近30天平均首次响应时长”和“客户满意度评分”，从财务系统中拉取“合同金额”和“回款状态”。然后，在报表引擎中设置计算公式，为这些指标赋予不同权重，自动生成每个客户的“健康度总分”。最后，将这些分数和关键指标以折线图、仪表盘、排行榜等多种图表形式，呈现在一个动态的“客户健康度看板”上，供管理层和客户成功团队实时监控。

• 第二步：设置预警规则，自动触发风险警报借助「支道平台」的**【规则引擎】**，可以设置一系列“如果…那么…”（IF-THEN）的自动化规则。例如，可以创建这样一条规则：“如果‘客户健康度看板’中，任何一个‘A级客户’的‘健康度总分’连续3天低于70分，那么，系统自动将该客户的‘风险等级’字段更新为‘中风险’，并向该客户的负责人发送一条钉钉工作通知。” 这种方式将人工监控变为系统自动预警，确保没有一个风险信号被遗漏。

• 第三步：设计标准化挽留流程，自动指派任务当预警被触发后，需要标准化的行动跟进。这时，「支道平台」的**【流程引擎】**便派上了用场。可以设计一个“中风险客户挽留流程”：当客户被打上“中风险”标签后，流程自动启动。第一步，系统自动在任务中心为客户成功经理创建一个“制定初步挽留方案”的待办任务，要求24小时内完成。第二步，客户成功经理提交方案后，流程自动流转至其主管进行审批。第三步，审批通过后，系统自动触发下一步行动，如指派客服进行电话回访。整个过程清晰、透明，权责分明，确保挽留行动有序进行。

• 第四步：创建流失访谈记录表，结构化收集反馈对于已经流失的客户，需要进行访谈分析。利用「支ado平台」的**【表单引擎】**，可以快速创建一个标准化的“流失客户访谈记录表”。表单中包含前文提到的5个核心访谈问题，以及客户基本信息、流失原因分类（产品、价格、服务、竞争对手等）等结构化字段。访谈人员可以直接在线填写，数据自动存入数据库。这些结构化的数据后续可以被【报表引擎】直接调用，生成流失原因分析报告，为产品优化和战略调整提供直接的数据输入。

通过以上四步，企业便利用「支ado平台」构建了一套从数据整合、智能预警到流程驱动、反馈闭环的个性化客户流失管理系统，将复杂的管理理念转化为了可执行、可迭代的数字化应用。

五、建立闭环优化机制：让每一次流失都成为组织成长的契机

客户流失管理并非一个一次性的项目，而是一个持续循环、不断优化的动态过程。仅仅做到预警和挽留是远远不够的，一个成熟的管理体系必须包含一个强大的“闭环优化机制”。这个机制的核心思想是：将每一次客户流失，无论成功挽留与否，都视为一次宝贵的学习机会，通过系统性的复盘和分析，将从中获得的洞察反馈到组织的各个环节——从产品研发、市场营销到销售策略和客户服务，从而从根本上减少未来发生同样问题的可能性。这才是客户流失管理的最高境界：不仅是“治已病”，更是“治未病”。

建立闭环优化机制，首先需要定期召开“客户流失复盘会议”。这个会议应由跨部门的关键角色参与，包括客户成功、销售、产品、市场甚至研发的负责人。会议的议题不应是指责和追究责任，而应聚焦于对过去一个周期（如一个季度）内所有高风险和已流失客户案例的深度剖析。会议需要回答几个关键问题：我们流失了哪些客户？他们有什么共同特征？最主要的流失原因是什么？我们的挽留策略成功率如何？哪些策略有效，哪些无效？

会议的输入，正是前述流程中通过流失访谈、问卷调查以及数据分析所收集到的结构化信息。通过对这些信息的归纳总结，团队可以识别出系统性的问题。例如，如果复盘发现，有30%的流失客户都抱怨某个核心功能操作过于复杂，那么这个洞察就必须转化为一个高优先级的“产品优化需求”，并明确交付给产品和研发团队。如果发现大量客户因“首次使用引导不清”而在第一个月内流失，那么市场和客户成功团队就需要立即着手优化新客户的Onboarding流程。

更重要的是，这些优化措施需要被追踪和量化。例如，在优化了Onboarding流程后，需要持续监控新客户在第一个月内的活跃度和健康度评分，看其是否相比之前有显著提升。对产品功能进行改进后，需要观察该功能的使用率和相关问题的工单数量是否下降。通过这种“分析-洞察-行动-验证”的闭环，企业能够确保每一次流aras都驱动了一次真实的组织能力提升。这不仅能逐步降低客户流失率，更能推动整个公司建立起一种真正以客户为中心的文化，让客户的声音成为驱动企业创新和成长的核心引擎。

结语：将客户留存打造为企业的核心竞争力

在本文中，我们系统地拆解了客户流失管理的四步战略框架：通过建立数据驱动的预警体系，我们能够提前识别风险信号；通过深入诊断流失根源，我们能挖掘客户沉默背后的真实原因；通过制定精细化的挽留策略，我们能从“一刀切”迈向“一人一策”的精准干预；最后，通过建立闭环优化机制，我们将每一次流失都转化为组织成长的宝贵契机。这一整套流程的核心，在于将客户留存从一个被动的、救火式的职能，提升为一种主动的、贯穿企业运营始终的战略能力。

在数字化浪潮席卷各行各业的今天，企业间的竞争已不再仅仅是产品功能的比拼，更是运营效率和客户体验的较量。传统的、功能固化的管理软件，已难以支撑如此精细化、个性化且需要快速迭代的运营需求。企业迫切需要更灵活、更强大的工具来构建完全贴合自身业务逻辑的管理模式。正如文中所述，像**「支道平台」**这样的无代码应用搭建平台，正是为此而生。它赋予了企业一种前所未有的能力——低成本、高效率地将独特的管理思想转化为强大的数字化系统，让客户健康度模型、自动化挽留工作流、跨部门协作闭环不再是纸上谈兵，而是企业日常运营中坚实可靠的基础设施。

将客户留存打造为企业的核心竞争力，是每一位有远见的决策者必须面对的课题。现在，是时候行动起来，审视您现有的客户管理体系，并开始构建一个真正属于您自己的个性化客户流失管理系统，将潜在的流失风险降至最低。

立即开始构建您的个性化客户管理系统，将流失风险降至最低。点击了解「支道平台」，开启【免费试用，在线直接试用】。

关于客户流失管理的常见问题 (FAQ)

1. 我们是一家初创公司，资源有限，应该从哪里开始着手客户流失管理？

对于资源有限的初创公司，最重要的是以小步快跑、务实高效的方式启动客户流失管理，而非追求一步到位的大而全系统。建议从最简单、成本最低的步骤开始：首先，定义并手动追踪最关键的1-2个先行指标，例如客户登录频率或核心功能使用情况。您可以使用共享电子表格（如Excel或Google Sheets）来记录和监控关键客户的这些行为数据。其次，建立定期的、非销售性质的客户沟通机制。创始人或核心团队成员可以每月挑选几位典型客户进行一次简短的电话沟通，了解他们的使用感受和遇到的问题。这不仅能收集到宝贵的反馈，更能传递公司对客户的重视。当业务规模逐渐增长，手动追踪变得困难时，再考虑引入像「支道平台」这样可以按需构建、逐步扩展的无代码工具，将手动流程自动化，平滑过渡到更系统的管理模式。

2. 客户流失率在什么范围内是“健康”的？

客户流失率的“健康”范围并没有一个放之四海而皆准的绝对标准，它高度依赖于您所在的行业、商业模式（B2B vs. B2C）、客户群体规模以及客户生命周期价值（LTV）。例如，在企业级服务的SaaS行业，通常认为5%-7%的年客户流失率（或约0.4%-0.6%的月流失率）是一个相对健康和可接受的水平。然而，对于面向个人消费者的B2C应用，特别是那些客单价低、决策周期短的领域，月流失率可能会高得多。因此，与其纠结于一个普适的“魔法数字”，更关键的是做到以下两点：第一，持续追踪并关注自身流失率的变化趋势，目标是让它持续下降或保持稳定。第二，进行有效的行业基准比较，尽可能与规模、模式相似的直接竞争对手进行对比，以判断自身表现处于行业内的哪个水平。

3. 如何区分“不可避免的流失”和“可以挽回的流失”？

区分这两种流失类型对于合理分配挽留资源、准确评估团队绩效至关重要。最有效的方法就是通过前文提到的结构化的流失访谈或问卷调查来获取根本原因。

• 不可避免的流失（Unavoidable Churn）：通常是由客户自身发生的、企业无法控制的外部因素导致的。例如：客户公司倒闭、破产或被竞争对手收购；客户业务方向发生重大转型，不再需要您的产品或服务；客户内部的关键决策人或使用者离职，且继任者有自己偏好的解决方案。对于这类流失，企业无需投入过多资源进行强行挽留，重点应放在友好地结束合作关系，并了解其未来的业务动向，以备未来可能的再次合作。

• 可以挽回的流失（Avoidable Churn）：这类流失的根源在于企业自身的产品、服务或策略存在问题。例如：产品存在关键缺陷或性能不稳定；客户服务响应不及时或解决不了问题；产品价格相对于其感知的价值过高；竞争对手推出了更具吸引力的功能或价格方案。这些都是企业可以通过改进产品、优化服务、调整定价或强化竞争策略来直接影响和改变的。这类流失是客户流失管理工作的重中之重，每一个案例都应被深度剖析，并作为推动内部优化的直接动力。