保留中的猜测 有两种方法可以增加收入。你可以找到新客户，也可以让现有客户回来购买更多产品。掌握后者的公司具有优势。他们不仅增加了客户的终身价值，从而增加了收入，而且还与这些客户建立了良好的关系。
为了提高客户保留率
您需要通过提供出色的用户体验来赢得信任——确保您 泰国数据 的产品或服务始终如一地发挥作用，您提供的支持有效等。要做到这一点，您必须了解提高客户保留率的驱动因素。这包括消除障碍（例如结账过程中的摩擦）、提高可用性（例如添加相关产品的链接）以及随时掌握相关信息（例如发送符合客户偏好的新产品或促销产品的电子邮件）。
了解客户旅程
第一步是了解忠诚客户与早期流失客户的客户旅程 6 种热图软件工具助您提升转化率 之间的差异。阻碍客户回头的痛点是什么？回头客的行为和属性是什么？只有这样，您才能相应地修改客户体验，跟踪和监控这些变化以确认它们正在改善结果，并随着时间的推移根据需要继续进行调整。
很简单，对吧？但事实并非如此。
留住客户之路并非一帆风顺
要衡量留存率，您需要了解不同时间段内的行为或 保留中的猜测 操作率。例如，在特定时间段内，有多少用户与某个功能互动或执行了某项特定操作？这是否会影响他们在后续时间段内是否执行了其他所需操作？例如，在第一周内使用帮助功能的客户是否更有可能在未来进行额外购买？
问题是大多数分析工具都无法回
答这类问题。而这正是你需要能够回答的问题，以发现客户保留的真正障碍。如果你只有个别数据点，而不了解事件的顺序，你就只能自己用假设和最佳猜测把它们拼凑起来。
使用 Scuba Analytics 消除猜测
Scuba Analytics 旨在让用户轻松了解客户随时间 台湾数据库 变化的旅程，从而提高留存率。Scuba 可让您：
动态定义客户细分。用户可以轻松地在 UI 中动态定义不同的细分，并立即将其应用于任何临时查询。Scuba 允许这样做，而无需在数据模型中预先定义它们或部署细分并等待客户填充。
将客户细分与用户定义的时
间段相关联。无需将有关细分、客户使用情况或行为的定义汇总到产品的架构或数据字典中。这使用户可以自由地围绕客户功能使用情况和会话创建自己的定义，并立即进行分析和迭代，而无需等待或依赖其他团队编写查询。
将留存率与用户行为联系起来。例如，用户可以了解执行操作 A 的用户与执行操作 B 的用户的留存率有何不同。了解客户在第一周使用某些功能与第一周未使用该功能的用户相比，将如何提高长期留存率。
询问有关特定行为频率的
问题例如，用户可以查看执 保留中的猜测 行特定操作的客户，并了解留存率如何根据这些客户在给定时间范围内执行该操作的次数而有所不同。
无需任何 SQL 或其他技术技能即可完成所有操作。生成此类查询通常需要熟练掌握 SQL、Python 或 Java 等语言，并且通常需要多个 BI 或数据科学团队的参与。借助 Scuba，用户可以在几分钟内获得答案，同时仍可以探索其数据集的全部深度，不受限制，也无需专门的技术培训。