安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
嘿德里克，欢迎来到节目
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
谢谢安德鲁
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
很高兴你能来。对于听众们来说，Derek 是 Sherlock 的首席执行官兼创始人。Sherlock 是一款产品参与度评分引擎，可帮助销售、客户成功和营销团队获得所需的清晰洞察，以便评估合格线索、提前规避流失风险并绝不错过任何机会。
在创立 Sherlock 之前，Derek 在 Kissmetrics 被收购后加入并担任首席执行官，负责领导产品和客户成功运营。他也是一位连续创业者，曾创立了 Tracker 和 notify.io。那么 Derek，我的第一个问题是，在分析和用户参与度领域积累了丰富经验之后，你为什么会创立 Sherlock？为什么选择现在？
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
是的，问得好。我在 SaaS 领域工作有一段时间了。多年来，我在 SaaS 领域最大的痛点之一就是深知产品参与度是 SaaS 业务中一切的核心命脉。如果用户不使用产品，他们就不会为产品付费。这是 SaaS 模式最根本的核心基础。
这个产品的参与数据就是我所说的 SAAS 业务命脉，但它总是被困在产品团队的某个分析工具里。几乎没人重视。而且人们只认为这些数据应该用来帮助产品团队做决策。而我始终强调，这些数据对市场推广团队驱动整体运营至关重要。
它本应成为他们所有行动的基础。没错。但获取这些数据从来都不容易。后来 Segment 出现了，让数据分发变得更简单，但 Segment 并没有对这些数据进行任何转化，使其真正对团队产生实用价值。这些团队本身并不具备数据分析能力。
因此我在不同公司里大概四次改造过 Sherlock 系统，试图解决这个问题——如何将产品参与数据转化为某种评分机制。这种机制能为销售等团队提供他们所需的信号，如今在产品主导型业务中销售团队比任何人都更需要这些数据状态。
是的。如果你有正在购买前试用产品的试用账户，你需要了解他们与产品的互动情况，以便有效地与他们互动，促成转化。客户成功团队（CS）需要了解他们的客户是如何使用产品的。他们是否在使用产品、使用的频率如何，他们需要掌握所有这些信息来决定如何为该客户群提供支持，而市场营销部门也同样非常需要这些信息。
那么，我们该如何利用这些数据，并将其转化为每个人都能理解并据此采取行动的简单指标呢？这就是我过去曾经摸索捣鼓过的东西。最终，我们决定直接将其产品化，是的。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
太酷了。
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
所以在很多方面，Sherlock 就像一个转换引擎，你把那些数据导入进去，它会将其转化为一些简单的指标和信号，然后你就可以把这些数据推送到你的 CRM 和其他工具中。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
太棒了。是的，这也是我非常喜欢这个解决方案的地方。几年前我和 Segment 提到 Sherlock 时，它几乎就是这种无缝衔接、即插即用的体验，然后你立刻就能从中获得这种价值。有时候，弄清楚参与度评分应该是什么样的，以及你该如何对用户群进行细分等等，往往会引发争论，可能会耗费很多时间。
我认为这种即插即用方案的妙处在于，它真的能让每个人迅速行动起来。立刻开始产生影响，然后随着业务推进，你可以在过程中不断对其进行优化。不过说到参与度评分，你能为我们简单讲讲这个流程吗，比如你们是如何为用户群确定参与度评分的？
本质上，或许您看到客户最常用的一些应用场景就是这些。
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
是的，正如您所说，我们希望实现的是——真正简化创建参与度评分的过程。当产品数据流入 Sherlock 平台时，我们的用户（即客户）可以配置我们称之为“评分模型”的体系。
他们只需指定哪些事件对产品参与度至关重要，然后用0到10的区间为这些事件分配权重值。接下来，我们会基于这份事件清单和权重配置，为产品的每位用户自动计算后台参与度评分。
我们会把所有这些内容汇总到客户账户层级，这也是……过去我对产品数据最大的痛点之一，就是它全都是用户层级的。但如果你做的是 SaaS 业务，你的运营是基于客户账户层级的。所以如果你的数据不在账户层级，那它几乎毫无价值。
总之，仅通过这个简单的配置，我们就能汇总出哪些事件是重要的、它们的重要性程度如何。这就是一个非常简单的配置。然后，我们就可以去计算所有用户和客户账号的评分，并计算出趋势——趋势与实际的分数同样重要。比如，某人得了 50 分是一回事，但如果是 50 分且比上个月下降了 30%，那就是个问题了。
因此，参与度趋势也是我们想要构建的重要指标之一，因为它是全面衡量客户表现的关键信号。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
是的。而且我也能看出来，这显然也是一个非常明确的信号，表明你可能需要对他们的关怀与维护多投入一些关注。
Karen。我明白客户成功团队用它来密切跟进重要客户，确实是个非常有价值的诀窍。那还有哪些其他的应用场景，比如市场营销方面？你如何看待市场团队使用这一参与度评分（engagement score）？我认为销售团队的用法也挺直截了当的。
我已经大致说过了，销售团队可以根据线索在 App 内的活跃情况来判断该与哪些客户沟通。但市场团队又是如何使用这款产品的呢？
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
是的，市场团队也在用这款产品。我们会再次将这些数据推送到其他工具中。我们把它回传给 Segment，推送到 HubSpot，也推送到 Salesforce。
Salesforce：全球领先的客户关系管理（CRM）软件公司。
所以市场团队实际上是在利用这些参与度数据来对信息进行分群推送，对吧？甚至在营销漏斗的顶部（Top of the Funnel）也是如此，对吧？有些客户会设置自动化流程，例如当一个试用账户被激活，且参与度评分高于特定数值 X 时，他们就会收到来自销售代表的个性化私信，对吧？
否则他们只会收到一条新手引导消息。这种消息通常更通用一些，旨在推动他们顺着流程继续前进。但是，一旦账户达到一定的活跃度和参与度，你就可以向他们提供一次真正的对话机会。所以这是市场营销团队使用它的一种方式。
市场营销团队还会将其用于分析。他们会查看哪些试用线索正在达到激活状态，也就是我们所说的产品合格线索（PQL）状态；我们的这些 PQL 都来自哪些渠道、哪些营销信息。这样他们就能在更细致的维度上开始真正理解究竟是什么在发挥作用。
在更细颗粒度上弄清楚，到底是什么不仅能吸引他们注册，还能真正促使他们使用产品并达到合格水平。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
太棒了。这样一来，确实给市场团队增加了更多责任，不仅仅是把人吸引进门，还要确保进门的用户质量，让他们真正使用产品以及其他方面。
这真是太棒了。是的。我们刚才也简单介绍了背景。%%我之前介绍你时提到，你创立的公司曾被 Kissmetrics 收购，随后你加入该公司负责产品和客户成功部门。%%我认为这绝对是个非常独特的角色，需要同时兼顾带领这两个团队。
当然，我认为当谈到节目主题和留存率时，这两者通常是公司内对指标最具影响力的两大团队。首先，我很想从你在这个角色中的视角了解，随后我们会探讨你在其他领域的经验——在你领导这两个团队期间，如何看待用户流失与留存的关系，以及它们如何通过各自在组织中的不同职能相互影响。
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
是的，这一点非常关键。这个独特角色纯属机缘巧合。当时他们恰好有几个空缺我能填补，所以感觉有点偶然。但这确实是一段非常独特的经历。我常跟人说，那时我每天都在和自己较劲，明白吗？
比如客户成功部门。作为客户成功负责人，我每天都在和产品负责人的身份自我辩论。但这种双重身份让我对客户流失率指标有了极为独特的视角。当时我和大多数公司一样，认为流失率是客户成功部门专属的考核指标。
他们实际上为客服团队制定了基于流失率的薪酬计划。而我很快意识到，正如我现在常说的那样，把客户流失归咎于客户成功部门，就像把一顿糟糕的饭菜归咎于服务员一样荒谬，对吧？虽然服务员确实会影响用餐体验。
但他们既没有设计菜单，也没有选择餐厅位置，更没有亲自烹饪食物或布置环境——导致客户不满并离开的因素远不止客户服务环节。客户成功团队的接触可能锦上添花，有时也可能雪上加霜，但其影响力远比我们想象的要有限得多。
因此我做的第一件事就是将这个指标从客户成功部门剥离，将其提升为公司级指标。因为在我看来，产品能否留住客户并获得成功。
是每个部门都需要共同承担的责任。这个认知虽然来得不算太早，但却至关重要。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
而且
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
这可能正是由于这种双重角色导致的。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
是的，我认为这绝对是节目中经常讨论的话题。归根结底，如果你经营的是订阅制业务，实际上就等于没有业务——因为用户流失问题意味着人们不再订阅，而是直接离开。
因此这确实是一个公司级核心指标。在我看来，这可能是订阅业务中最重要的指标。像你说的那样，把责任完全推给某个团队是不公平的——相比用户流失前所有环节的影响，这个团队能施加的影响实在微乎其微。
压力非常大，最终可能会让他们失去动力。就比如他们意识到自己其实可以做出改变，比如据理力争地去推动产品团队加入他们认为有帮助的功能，但最终在产品决策上却几乎没有什么话语权。所以我觉得确实是这样。
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
是的，关于这一点我还想补充的是，我们后来也意识到了一件事，并且开始着手进行相关的分析。
导致客户流失的首要原因，我们发现最根本的原因就是从一开始就不契合，对吧？不契合的客户找上门来，被快速推向市场、完成销售并签单成交。于是我们开始去深入探究——当然，我们做了一次大规模的分析，去弄清楚什么是契合度高，什么是不契合。之后我们制定了自己的计分卡，每当有客户签约成为付费客户时，客户成功团队实际上都会对该客户的契合度进行评分。
但我们称之为匹配度。其中部分标准是主观的，部分是客观指标，我们通过这个评分体系每月对所有新客户进行匹配度评级。长期数据证明，这是预测客户流失——特别是签约后9到12个月内流失——相关性最强的指标。
这与客户成功团队完全无关，对吧？问题根源在于营销话术、产品市场契合度、销售传达的信息，以及销售过程中沟通的内容等等。我们通过评估团队证实：客户流失主要发生在客户成功团队介入之前。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
确实如此，这也是我们经常听到的核心观点。整个过程始于用户接触到的第一条信息——那是他们对产品的第一印象。随后每个环节都需要验证：你们的宣传是否真正契合用户需求。
确保产品与其提供的价值相匹配，贯穿所有这些环节。我们在许多不同环节都可能流失客户，而引入错误类型的客户无疑是我们看到的最大问题之一。但我真正感兴趣的是，当你意识到“这是个问题——比如客户匹配度不佳”时，是如何走到这一步的？
那么构建这个评分体系的过程是怎样的？团队内部是如何协作的？你是如何让整个公司意识到这个问题并真正重视起来的？
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
这确实是个很好的问题，可能够另做一期播客来讨论，关于内部政治之类的种种。
不过没错。我们最初是悄悄进行的。我自己先研究了一段时间。我只是想弄明白，为什么客户刚接触产品就流失了。你会想要了解过去三个月流失的客户，他们是否存在某些共同点，对吧？
我们能否发现某些关联性？正如我所说，部分因素是客观的。你可以分析注册用户的企业规模和职位角色，这些都能通过客观方式评估。但我发现最关键的影响因素还是使用场景——他们究竟想用这个产品解决什么痛点？
他们的具体使用场景是什么？这往往难以通过客观手段厘清。虽然有时可以通过观察用户使用的功能来推断，但最有效的方式莫过于客户成功团队的深度交流。大多数情况下，你只需与客户成功团队逐条梳理客户名单并询问：“他们为什么使用这个产品？”
团队会告诉你：“哦，他们是用来解决某某问题的。”通过这个流程，我们逐步厘清了核心使用场景。最终我们发现：使用场景才是最关键的因素，其次是 IEM 规模（这也是个相关性指标），此外用户注册时的职位角色和其他一些因素也具有一定影响。
我们可能评估了10个因素来确定这类客户的匹配度，然后将其转化为三个等级：高匹配、一般匹配、低匹配。我整个职业生涯都在飞行中度过（笑），但关键是要区分正面反馈/高匹配、一般匹配和低匹配。直到我能证明这个评分体系确实与客户实际留存率相关后，我才将其提交给高管团队。
我向高管们展示了六个月内客户流失率与这些评分的对照图表，数据清晰呈现了二者的强相关性。这引发了关于销售环节问题的讨论：包括营销话术问题、销售宣讲问题等。虽然某些销售人员的业绩与评分存在微弱关联，但更重要的是团队开始接受这个理念——当你向不适合的用例推销时，这就是低匹配客户。
于是这演变成高管层面的公开讨论：我们是否接受向不匹配的客户销售？这是个重大的哲学辩论，对吧？我们要承认自己会收取他们六个月、八个月或更久的费用，明知他们并不适合，却仍要这么做。
我们只是把这部分纳入预测和财务报表，毕竟这是六到八个月的收入
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
火上浇油。
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
我对此有不同看法。虽然我认为这不是正确策略，但现在有些人觉得无可厚非
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
确实。是的。我想我有些不同的点想探讨一下。因为你提到了很多不同的方面，但我特别喜欢的一点是整个流程的极简性。
而且我认为很多时候，当人们考虑建立一个参与度评分、衡量客户的方式或是搭建某种模型时，我们往往会觉得它们极其繁复复杂，但通常最好的往往是最简单的，也是人们真正会去使用的。
我非常喜欢你把指标本身以及纳入其中的变量做得如此简单。但对我来说，最关键的还是用例（use case）的力量，这绝对是——仔细想想，这显然是人们前来解决问题的首要原因。
如果你的产品适合解决他们的问题，并且你也帮他们解决了，他们就会留下来。但通常情况下并非如此，比如我们对“用例是什么？他们来找我们是想要完成什么任务（Job to be done）？”关注得还不够。
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
是的，我认为，我认为这太重要了。
我认为这非常重要，我认为你们应该据此对新线索和新客户进行细分。我觉得就像普通客户一样，每个人都应该真正掌握具体情况。这里的用例到底是什么。正如我所说，有时很难客观看待这一点。但我见过，我曾和 Typeform 聊过。
我记得，我和那边的人聊过，他们当时正在利用创建的调查标题来推断用例。不错。通过洞察和理解，他们能够确认这是一个用例。这是因为他们遇到了一个问题，即一次性调查与重复使用之间的差异。
客户。所以要尽早了解，这可能是一个一次性的用例。这是能带来留存的用例。那我们该如何据此调整资源和信息传递？
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
是的，我赞同这一点。这绝对有很多可以落地的场景和方式。我认为这很类似于 Typeform，就像我现在所在的 Hotjar 一样。
我们也遇到过这种情况：很多公司只是针对单次项目使用我们的产品，比如他们正在做网站改版，想要尝试发送一下；但显然，我们还有很多其他公司是长期持续使用的，并且在不断进行优化改进。我认为我们做过的一件事——虽然起步很晚，但现在已经真正开始推进了——就是去更深入地理解这些使用场景。
然后去真正理解各种参与度指标，比如留存指标，以及针对不同使用场景的成效指标。因为我认为归根结底，当你考虑追踪产品表现以及用户群体的健康度时，如果你从一开始就不了解他们主要的具体使用场景是什么，你就无法真正准确地衡量他们是否达成了良好的成效。
他们是否也充分发挥了产品的最大潜能？我非常认同这点。接着，你整理出了大约六个月的数据统计，用来向团队展示和分享。从那时起，就像你提到的，在使命传达、产品定位方面开始发生许多不同的转变。
你是如何突然开始看到这方面的影响的？因为我认为其中一个原因是，客户流失本身显然是一个滞后指标，它很大程度上取决于你提到的这些输入因素。那么，随着时间的推移，你是如何看到这一点开始成形，并对公司的客户流失和留存产生影响的？
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
是的。所以它也对产品决策产生了影响，确实也影响了产品决策。当我们开始专注于用例时，它引发了一些问题，对吧？因为我也说过这有点棘手，但我实际上认为其中一个……也是导致客户流失的最大因素之一是销售薪酬计划。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
是的。
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
我想说的是，因为我们给销售人员的薪酬大部分是基于提成的，我们给他们开出的底薪甚至都不够付房租。所以他们处于恐慌之中，迫切地想要促成交易。因此，对于采用这种薪酬模式的销售团队来说，任何告诉他们“不要促成这笔交易”的信息，都会在内部引发各种各样的问题。
所以就是，没错，你的商业模式与他们的薪酬模式是背道而驰的，这种情况我见得多了。所以这绝对是问题的一部分。因为我们当时有过争论：我们能、我们要、我们应不应该促成这些交易？而销售人员却在说：“要是不拿下这些单子，我都吃不上饭了。”
不管怎样，那毫无疑问可能是整个过程中最难的部分。从短期来看，如果你试图进行转变，这也可能会受到影响。它会影响漏斗顶部的转化数据，也会影响那些总收入数据，因为你真的不可能一蹴而就。你必须明白，这是一种渐进式的转变。因此就会产生争论：我们是否要在转型过程中牺牲增长数据来实现这一目标？如果你只把新收入、新成交量视为增长，那就会成问题。但如果你把增长看作是净增长，沟通起来就会容易得多。
因此下一阶段就是将关注点从新增转向净增，即计算当月的净新增收入（这一指标自然将客户流失视为负向因素）。当讨论重心转向“看净不看新”时，你就能清晰看到流失率的影响——即便在净新增量持平甚至减少的情况下，只要在降低流失率方面有所改进，实际净收入反而可能提升。
这就是她将核心指标从“新增”转向“净增”的进阶过程。
这一转变成效显著。经过夏季的持续优化，我们成功将客户流失率在12个月内削减了一半，这堪称重大突破。
我将其归功于整个指标体系重构流程，当然产品层面的改进也功不可没——而这些产品优化决策本身也源自该指标体系的数据洞察。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
确实如此。我认为这也是一个关键收获，一方面，显然与销售团队的目标不一致问题，我们之前在节目中也讨论过这个话题。
我想 FDN 在他的一期节目中肯定提到过，要将合规性/考核机制与绩效挂钩，不仅要看销售业绩，还要看留存率。因此，根据客户留存时间的长短，我认为这就足够了。无论具体是按第 6 个月还是第 12 个月来发放提成/薪酬，关键是要确保考核机制与吸引这些 Rockford（理想）客户进门保持一致。
但我完全能预见到，这在企业内部会是一场激烈的争论：好吧，我们是愿意承受短期损失以换取长期收益，还是想继续专注于眼前利益，仅仅去感受……但归根结底，我认为随之而来的一个结果是，如果你决定坚持下去并专注于这些完美契合的客户，你最终就不会在那些不契合的客户身上浪费大量的时间和精力。
因此，你就会错失本可以建立起来的势能——也就是真正为你产品的理想目标用户去打造产品。但我肯定会这么说。
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
在产品方面，当大家开始收集、审视客户反馈时，按用例进行细分也是非常重要的一环。
是的。如果按用例对这些反馈进行细分，明确哪些用例能产生最大的价值、对我们来说优先级更高，就能帮你有效筛选反馈。所以，如果你对每条客户反馈都一视同仁地去迎合，最终做出来的产品就会沦为一个平庸无奇、无人问津的半吊子产品。
所以我觉得。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
确实是这样
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
非常重要的一部分就是，对，没错。我认为从使用场景的角度来进行筛选是一种非常重要的方式。我们还会根据参与度来进行筛选，对吧？我们是从谁那里得到的这个反馈，这是什么类型的用户，这是一个参与度极低的用户，还是一个高复购/高参与度的核心重度用户？
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
说得好。正如你提到的，并非所有用户反馈都具有同等价值，建立这类衡量标准和指标对聚焦问题确实大有裨益。不过现在让我们把视角从过去转向当下——我很好奇你加入 Sherlock 后的转变。之前在相对成熟的企业处理客户流失和留存问题，如今在 Sherlock 这样的早期初创公司，你对这个问题的认知相比之前在 X Metrics 时期发生了哪些变化？
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
我们的客户基数更小。
每个客户的流失都让我们痛彻心扉。作为创始人，没有什么比失去客户更令人痛苦了。如果你在周五丢失客户，整个周末就毁了——这种切肤之痛只有创始人才能体会。这种感受在初创阶段会被无限放大。
每个客户的流失都是游戏的一部分，但在早期阶段仍然令人痛苦。作为产品的创始人，这种拒绝也带有个人情感，对吧？你倾注了心血和灵魂在这个想法和概念上，却遭到了他人的否定。
所以，这种情况会被放大。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
在早期阶段
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
从创始人的角度来看
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
你现在是如何着手解决这个问题的？现在有什么不同吗？你是否吸取了什么经验教训，或者是因为公司目前所处的阶段——比如说可能用户规模较小——促使你寻求不同的方式来解决这个问题？
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
我在“契合度”这一块绝对要求得更严格了。如果你并非真正契合我们目前所构建的产品以及未来的发展方向，我们肯定不会在你身上倾注太多关注。我们不会强行去转化你，也不会试图去说服你签约。
是的，而且现在我们通常会为您推荐更适合的其他产品。这听起来可能有点傻，但事实上，处理一堆不适合的客户并试图通过某种表演性的舞蹈来说服他们你是他们所需的时候，反而会让你更加疲惫，尤其是当你其实并不适合他们的时候。
这比单纯失去客户消耗更多精力和情感。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
确实如此。我也很认同这点，特别是对领导者而言，必须保持这种专注。她需要将所有精力集中在能对业务产生最大影响的单一要素上，并消除一切干扰。
在这种情况下，明显不适合的客户群体自然成为保持专注的最佳排除对象。
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
是的。早期阶段如果产品市场匹配度不足，你往往也无法立即察觉。所以需要不断调整尝试。但一旦在初期能确认某个方案行不通，某个应用场景不奏效——即使我们原以为可行，但事实显然并非如此——
就应该立即止损。我们其实在用户引导流程中设置了关于应用场景的甄别问题。如果发现不是理想的使用场景，我们会直接说明：是否可以…
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
明白了，这个设计很巧妙。这些甄别问题是直接嵌入在用户注册时的引导流程里的对吧？
没错。我有个固定问题想问每位嘉宾：假设你新加入的公司用户留存率不佳，年底述职时老板要求必须快速扭转局面，我们只有90天时间来创造可见成效——
在这90天里，你想做些什么来产生影响？
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
是的。我的第一反应是，转向那些缓慢变化的指标，它们不会一夜之间改变。这些指标是随着时间慢慢变化的。所以我试着设定对 90 天内可能发生的变化的预期。
如果你真的想这么快就见效，你可能会想出一些不太好的解决方案。比如停止给用户发送发票，这样他们就记不起订阅了你的服务。这确实是个快速见效的方法，对吧？但别像 AOL 那样操作——我称之为“AOL 式账单”。
我父亲至今还在订阅 AOA（注：应为 AOL 笔误），却完全不知情。他的信用卡仍在被扣款。这就是我说的意思。短期内你可以耍些小花招来达成目标。但如果你真正考虑的是长期改进，我首先要做的就是——正如我们之前讨论的——深入分析过去三、四或五个月的客户流失数据。
理解用例是我真正想要去搞清楚的事情，当然还有其他因素。正如我们所说，那些客观因素也可能存在关联。因此，真正去理解这一点会是我的第一步。然后我会建立一个匹配度模型，明确指出：好的，我们清楚哪些有效，哪些无效。
那么我们来评估一下新流入的用户情况，并根据刚进来的这批用户，为你提供一些关于未来六个月流失情况的切合实际的预期。接着，我就会开始……在新手引导（onboarding）阶段就可以去采取一些行动，从而取得一些短期成效。
那你该展示些什么呢？也许你可以在早期把某些功能调整到不同的层级中。很多时候，如果你在初期抛出太多功能，反而会造成困惑，进而影响采用率和激活率。所以可能存在这种情况，但我真正要深挖的是：用例到底是什么？
流失的客户具有什么样的特征？而我们正在引入的又是怎样的客户？我们是否正在引入更多这类（容易流失的）客户？然后再由此展开讨论。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
太棒了。是的。我也很赞同你刚才说的，也就是利用使用场景并在注册时了解客户契合度，以此作为指标来预测三个月、六个月……噢，三个月或六个月后的流失情况。因为显而易见，现在有很多流失预测模型，但我感觉自己以前可能从未倾向于去思考过使用场景会对其产生怎样的影响。
正如你所说，这可能是……这很可能是最大的影响因素。所以，将使用场景作为指标，就像是未来的预测因子一样。
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
所以我首先会做的一件事，就是确保产品数据准备就绪，并将其接入系统，这样我就能了解参与度水平、登录次数等情况，因为这非常重要。所以正如你所说，我认为流失预测模型并没有那么大的帮助。是的。因为对我来说，使用场景和契合度才是最大的因素。然而，在我看来，拥有参与度数据就能产生流失信号，对吧？也就是某人即将流失的任何原因，几乎是某人即将流失的所有原因。
会体现在互动数据或缺乏互动上，对吧？所以一个早期客户如果没有被激活，没有开始使用产品，这在中国就是一个极可能流失的信号。比如，某个客户的互动量下降了30%，或者过去30天完全没有活跃——这显然就是沉默用户了。
真正的隐患在于互动趋势持续下滑。比如某个客户的实际活跃用户占其总用户比例极低——无论用户流失的具体原因是什么，最终都会通过互动衰减体现出来。这些就是您必须识别的预警信号。
好的，这些是存在流失风险的客户账户。但这并不一定会告诉你背后的原因。比如有人离职了，你的核心用户离开去了另一家公司。你无法直接通过参与度数据得知这一具体原因，但你会知道他们已经停止使用该产品了。
好的，让我们深入探究一下这里发生了什么。是的，当他们开始考虑竞争对手时，你就会看到参与度出现下滑。因为他们开始转移重心了。他们很可能是忙着把竞品接入并运行起来，从而减少对你产品的使用。因此，这会反映在参与度数据中，而这也会成为一个信号，提醒你去查明原因。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
是的，我也很认同你刚才提到的那一点，它确实能向你展示“发生了什么”，但并不总能解释“为什么会这样”。有时候生活中总有意外发生，他们的参与度下降可能是出于完全不同的原因，或者是企业无法控制的因素。所以我觉得这确实非常强大，但与此同时，拥有这种洞察力也同样重要——我认为这正是客户成功团队发挥作用的地方。
若能将这些一对一沟通的定性洞察，与量化互动评分系统（如同福尔摩斯般的精准分析工具）相结合，就能构建出极其强大的客户维系武器库。
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
没错。如果您询问客户成功团队，他们会展现出惊人的预测能力——准确判断哪些客户即将…
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
解决。
谁会
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
生气。你直接问他们，他们心知肚明。我懂的。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
太棒了。最后一个问题，因为我看时间快到了。关于客户流失和留存，有什么是你如今了然于胸、却希望自己在职业生涯刚起步时就早已知晓的？
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
首要的是明白它的重要性，对吧？因为在早期阶段，这根本就不是关注重点。那时几乎只关注获客、新用户和营收增长这些指标。是的。第一点，我希望能更早认识到客户参与度的重要性，并投入更多精力。不过现在，我们通过实际案例深刻体会到——尽早结合公司产品思考用户场景的关键作用，这已成为我们的核心洞察。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
非常精彩。德里克，今天和你交谈很愉快，这次对话令人受益匪浅。你还有什么想对听众说的总结性建议吗？或者他们应该关注你在 Sherlock 平台的哪些动态？如何跟进你的工作进展？
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
是的。大家可以通过博客订阅我们的通讯，或者直接注册 Sherlock 平台。我们提供免费试用版，如果有需要，我也很乐意亲自演示。只要注册时提及这期播客，我就会安排。等等，我刚才想说什么来着？哦对，这个确实值得展开讲讲——
我认为这是一个重要但讨论不足的话题——当你谈到客户流失时，必须从净值的角度来思考。净流失率同样关键。而流失的另一面其实是增购，对吧？净流失的反面就是增购。我们谈论流失时，往往只关注那些解约的客户，却对增购周这样的机会关注得远远不够。
增购：向现有客户销售更多数量或更高级别的产品与服务。
此外，我过去的做法是从客户成功团队中分出一组人，专门负责我称之为“客户培育”的工作。你可以叫它增购团队，也可以称为商机管理团队，无论名称如何，这个团队的核心任务是挖掘现有客户中的增购机会，并采取更主动、更个性化的跟进策略。
推动这种扩张。这是一个非常简单的投资，你只需要说，我要找一两个人。我们会想办法在客户群中识别扩张机会。然后他们会真正专注于这一点并付诸行动。过去需要坐飞机去见客户，但那些扩张机会需要更个性化的接触，因为这是扭转净流失率的快速方式，能真正抵消负面流失。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
确实如此。我认为这也是自然的结果。就像留住客户、延长留存时间的使用场景一样。客户从产品中获得更多价值，随着时间的推移，如果你建立了良好的定价模式，他们自然会与你共同成长，而扩张确实能帮助我们实现这一目标。
SaaS 领域的终极圣杯——负净流失率，真正拥有这种增长引擎，重现了那些拥有高 RPO 的最成功公司的辉煌。不过是的，太棒了。我非常喜欢今天的交流。观点真的很精辟。我强烈建议听众们，如果你们还没了解过 Sherlock，一定要去看看，正如 Derek 所说，去联系他们，他会亲自为你做演示，记得提一下这档播客。今天非常荣幸能邀请到你。
Derek，祝你今后一切顺利
德里克·斯卡尔茨基（Derek Skaletsky）：
谢谢。你也一样。
安德鲁·迈克尔（Andrew Michael）：
再见