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失去顧客的代價比想像的還大，不僅可能降低企業聲譽和營收，還會讓企業花費更多的行銷預算。市調公司Forrester Research便指出，獲取新客的成本是維繫既有顧客成本的五倍之多。 那麼企業如何預測哪些顧客即將離去？又應如何與這些顧客持續建立正向互動？
在此情況下，人工智慧便是企業可用來洞察顧客行為的工具。例如：辨識哪些顧客處於非活躍狀態，並藉此預測誰最有可能將投入其他服務的懷抱（稱為「流失率（churn rate）」）；人工智慧還可以洞察該顧客的興趣，讓企業能夠根據洞察結果打造個人化的訊息及內容，來達到挽留該顧客的目的。下文將介紹人工智慧的運作方式。
掌握時效性分析資料，及時提升顧客留存率
留住顧客是所有行業獲取利潤的關鍵因素。若以傳統方式，行銷人需自行分析手邊龐大的資料，但真正的難題在於如何解釋這些數據，並將其轉換成可於未來執行的具體方案。不僅如此，這項分析工作也必須盡早完成，因為當顧客正考慮要離去時，企業必須和時間賽跑以搶得先機。
相較於手動蒐集資料，由人工智慧驅動的系統，其效率要高得多，因其可以按照企業的需求，自動化完成分析作業。一旦設定好目標，便可調整系統參數，人工智慧將會依照設定快速而正確地完成工作，大幅降低人為錯誤的風險。若行銷人發現資料不符合需求或不夠具體，則可以優化參數設定，此時系統也會重新調整自身的參數，以符合新的設定值。
下文將說明人工智慧如何幫助企業留住顧客。
整合企業內、外部資料，描繪「完整」的顧客樣貌
舉以Appier的AIXON人工智慧資料科學平台為例，其平台彙整不同來源的企業內部資料，同時整合企業內、外部資料，以拼湊出完整的顧客樣貌，讓企業可以更準確地掌握消費者過去的行為，並且有十足的把握可以預測其未來的動向（後者至關重要）。
內部資料指的是品牌業者透過自營管道蒐集而來的資訊，這些管道包括該品牌的網站、應用程式、內容管理系統（content management system）和線下銷售資料等等。外部資料指的則是透過以上其他方式獲得的資訊，例如：第三方資料庫以及顧客在你網站以外的線上行為。人工智慧系統可以把這些資料聚集在一起，整合成一個寶貴的企業資源，並描繪出一個完整的顧客樣貌，讓企業了解其如何與自己和其他的品牌業者互動。接著，人工智慧系統便可利用這些資料來找出企業最有可能即將流失的顧客。
探索出顧客「真正」感興趣的東西進而留住顧客的心
試想一下：企業不僅有辦法了解顧客在自家網站上的行為，還可挖掘出同一顧客在網路世界中的其他行為。該如何實現這樣的目標？人工智慧工具正好可以做到這一點：透過分析顧客在各個網站裡瀏覽過的內容中所使用的關鍵字如：健身、旅行、時尚或電影，企業便能知道顧客對什麼事物感興趣。
這些興趣可能十分具體，例如啞鈴訓練或以女強人為主角的浪漫喜劇，而非只是健身或電影這樣籠統的關鍵字。
人工智慧系統可以在轉瞬間解析所有這類的資訊，相較之下，若單純使用人力，則需要耗費許多時間來獲得相同的洞察結果。
透過結合這些見解與早先描繪出來的完整顧客樣貌，企業便可以在正確的時間點呈現正確的內容，以便在顧客決定離開前重新與其進行積極互動。
舉例來說，一位超過一個月都未打開行銷電子郵件的使用者，被人工智慧預測他可能同時即將在其他品牌進行消費，這時企業就可以主動提供優惠券來吸引顧客留下。優惠券的內容可以根據顧客的興趣來加以設計，如此一來，企業便能增加留住顧客的可能性，同時降低顧客流失率。
運用人工智慧來留住顧客的方法可創造更加個人化的顧客體驗，使其在整個顧客旅程中感受到更多與品牌業者互動的機會，從而降低離開的可能性。透過界定正確的目標受眾與滿足其特定興趣，企業便可以在老顧客保衛戰上取得主動優勢，並在顧客尚未意識到自己正考慮離開前，重新與其建立良好關係。
