当用户希望降低流失率、提升客户留存或规划生命周期营销时使用；亦适用于用户提及“留存”“流失”“客户”等关键词的场景。
策略: 留置保值
功能概述
策略: 留置保值是一项面向实际任务的技能，主要用于保值保值保值和防晒；获得新客户的费用比保留多5-25×；
核心要点
- 提高留存率1.5%可增加利润 25-95%；
- 使用 thi。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
使用与执行
使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
结果检查与注意事项
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
策略：用户留存
指导客户留存与流失预防。获取新客户的成本是留存老客户的 5–25 倍；提升 5% 的留存率可使盈利能力提高 25–95%。当需要降低流失率、构建留存计划或识别高风险客户时，使用本技能。
调用说明：首次使用时，若有助益，可先用 1–2 句话简要说明本技能涵盖内容及其重要性，再输出主体内容；后续使用或用户明确要求跳过时，直接输出主体内容。
初步评估
请首先检查项目上下文：若存在 .claude/project-context.md 或 .cursor/project-context.md 文件，请阅读其中第 4 节（目标用户）和第 9 节（文档）。
需识别以下三方面：
- 流失类型：主动流失（用户主动取消） vs 被动流失（支付失败等）
- 行为信号：登录频率、功能使用情况、支持工单数量
- 客户生命周期阶段：入驻（onboarding）、扩展（expansion）、续订（renewal）
流失类型
| 类型 | 占比 | 主要原因 |
|---|---|---|
| 主动流失 | 60–80% | 定价问题、缺失关键功能、入驻体验差、客户关系薄弱 |
| 被动流失 | 20–40% | 支付失败、银行卡过期、账单问题 |
可预测性：绝大多数流失行为可在用户取消前 30–90 天通过行为信号提前预判。
主动干预 vs 被动响应
| 方式 | 挽回成功率 |
|---|---|
| 被动响应（取消后介入） | 15–20% |
| 主动干预（决策前介入） | 60–80% |
应从滞后指标转向早期预警系统。
留存策略
| 策略 | 适用场景 |
|---|---|
| 健康度评分（Health scoring） | 整合行为数据、交易数据与关系数据等多维信号 |
| 忠诚度计划（Loyalty programs） | 可带来 5–15 个百分点的留存率提升 |
| 用户分群（Segmentation） | 基于预测建模识别高风险客户 |
| 入驻引导（Onboarding） | 在早期阶段防止用户未能获得产品价值 |
| 催缴管理（Dunning） | 优化支付重试逻辑；对被动流失场景，在卡片到期前主动更新支付信息 |
用户价值与反馈
| 维度 | 具体体现 |
|---|---|
| 产品价值 | 注册完成率、核心功能使用深度、付费转化行为 |
| 营销价值 | 客户证言、成功案例、线上研讨会嘉宾、用户反馈、Bug 报告、功能建议 |
| 反馈分析 | 覆盖邮件、社区、应用商店评论等渠道；采用 AI 辅助分析；按影响程度排序；分发至产品团队或运营团队处理 |
需避免：仅将用户视为月活跃用户（MAU）或注册数的分母。有关创作者生态，请参阅 creator-program。
生命周期整合
留存发生在转化之后，是客户成功（Customer Success）的持续投入过程，而非孤立的营销活动。需梳理关键触点：入驻 → 采用 → 扩展 → 续订。
输出格式
- 流失分析（区分主动/被动流失；关键行为信号）
- 留存战术（按客户生命周期阶段划分）
- 健康度评分框架（如适用）
- 干预方案手册（含高风险客户触发条件）
相关技能
- email-marketing：入驻引导序列、召回（win-back）营销活动
- pmf-strategy：将留存作为产品市场匹配（PMF）的正向信号；将流失视为反向信号
- cold-start-strategy：聚焦首批用户获取，与留存策略有本质区别
- analytics-tracking：功能使用数据采集；流失行为信号埋点
- traffic-analysis：归因分析；留存队列（cohort）分析
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