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是对数据变量的把握，主要用来预测忠诚客户和客户流失的原因

客户的忠诚度必须建立在客户满意度之上，企业的产品或服务如果能一直让客户满意，客户自然忠诚。

但一旦哪些方面服务的不好，比如客户对产品后续服务或某一体验不满意，反馈的问题没人解决，那客户流失就再正常不过了。 不仅有静态的，也有动态的。比如客户购买服务或产品的记录及消费记录、客户和企业的互动记录、客户的消费行为及爱好、客户咨询的记录，动态数据的变化会对客户的消费产生很大的影响。 比如当客户有需求或者遇到问题的时候，会打电话或者留言咨询，如果第壹次问题没有解决，客户会求助第二次。

但是很多时候两次信息不对等，客户就需要把问题重新讲一遍，很显然，客户会感觉不被重视，体验感变差。 要是第二次问题还没有解决，这个客户很可能就---投入别人的怀抱里了。 动态数据会被分散到企业的不同部门、不同环节，是很难收集和把握的，所以更需要企业用心去关注、去积累、去分析。

只有通过对数据变量的分析才能发现客户流失的原因，从而不断改进，为留下来的客户提供---的产品和服务体验。

与其想“产品”，不如想“产品翻新”

之前看过一场直播，分享了诚信通的运营之道，获得了---的反响。 阿里的诚信通到现在为止已经上线14年了，虽然过了这么多年，也有那么多的买家和卖家，但这个平台在第三方、平台规则等方面存在不少问题。

 不过，阿里自己也懂得开展---和自我---。在上个月，阿里的ceo张勇就说了：“商家是来做生意的，不是来做智力测试的。”

他的意思是说：不管任何平台上的产品设计和规则设定，都必须要简洁、清楚，不要把产品过度复杂化，或者过度服务，否则就是瞎折腾用户。

如果说，在十几年前阿里的诚信通、淘宝、天猫等产品，都属于型产品，大家都稀罕的话；那么，在十几年后的今天，这些产品大家都见怪不怪了。 以前很多企业总爱谈产品，但哪来那么多啊，很多所谓的产品都是伪。

 在我看来，意味着要“创造新的东西”，要有别于常规或常人思维。 彼得·蒂尔在<从0到1>这本书里头说：“从无到有，意味着企业要善于创造和，通过技术、网络效应、规模经济、品牌等形成壁垒。” 对这个要求，大部分企业恐怕只能洗洗睡了。 

在人人都是产品经理的时代，用户的眼睛贼精贼精的。很多成熟的企业也都意识到了：再想整一些稀奇古怪的产品吸引大众眼球，已经很难了。

相应的，他们会想着去完善自家的产品，就像开头讲的。 大企业都是如此，中小企业怎能例外？所以我想说：与其想破脑袋去“”，不如想方设法去“翻新”。