流失預測（Churn Prediction）
運用顧客的消費頻次、最近購買時間、互動行為等資料，預測哪些會員即將停止消費的分析方法。提前辨識高流失風險顧客，讓品牌能在他們真正離開前主動挽回，降低顧客流失帶來的營收損失。
流失預測（Churn Prediction） 是什麼？
流失預測的價值在於「在顧客離開之前先出手」。顧客流失往往有跡可循，例如回購週期拉長、開信率下降、不再點擊推播。把這些訊號量化後建模，就能算出每位會員的流失機率，據此安排挽回行動。 常見做法從 RFM 這類規則式分析起步，例如「超過平常回購週期兩倍未下單」即列為高風險，進階則用機器學習綜合多種行為變數建立預測模型，準確度更高。 預測只是起點，重點是後續的挽回設計：對高風險顧客投放專屬優惠、提醒到期點數、推播個人化商品。挽回老客的成本通常遠低於拉新客，這正是流失預測能直接帶來回報的原因。
舉個例子
台灣某寵物電商發現顧客平均每四十五天回購一次飼料，於是針對超過六十天未下單者自動推播「老朋友回購折扣」，成功喚回一批原本要流失的顧客。
林 林克威說
林克威認為流失預測是電商最被低估的數據應用。多數老闆只顧拉新，卻沒發現舊客正一個個悄悄流走。我的習慣是先抓出每個品類的平均回購週期，超過就觸發挽回，例如自動寄專屬折扣。挽回老客的成本，往往不到拉新客的五分之一。把這條破口堵住，營收自然就穩了。
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