流失客户能教给你什么：用幸存者偏差视角改进产品健康度评分

“乘胜追击，及时止损”是商业和投资领域的一句流行格言，但它对产品部门并没有起到很好的作用。

庆祝我们最成功的客户固然有趣。但我们在过程中失去的许多客户原本也有可能成为赢家，而忽视他们为何失败的教训，无异于白白放弃未来的收入。

因此，这篇文章分享了我如何将流失客户的教训融入产品成功生命周期的思考，并辅以几个真实产品的故事加以说明。

一个可靠的直觉……却存在盲点

我最近与一位产品副总裁交谈，他建立了一个客户健康度仪表盘。他们的健康度评分主要衡量某个客户与其他多次续约客户之间的相似程度。可以称之为“肯定式模式匹配”。

（题外话：当产品负责人同时承担其产品的总经理角色时，他们就会做这样的事情，我很乐于看到这一点。愿意为自己所构建产品的业务层面承担责任的人实在太少了。不过我扯远了……）

这个健康度评分是一个很好的直觉，但我会对这个分析做一个小小的调整。由于只研究了续约的客户，这个仪表盘陷入了幸存者偏差。

但一旦你了解了这种偏差的运作方式，它是可以避免的。

返航的飞机

关于幸存者偏差的最佳例子来自二战。早期，美军在战斗中损失了太多飞机。当技术人员分析幸存飞机上的弹孔时，他们注意到某些区域的弹孔往往比其他区域更密集，于是他们开始加固那些受损最严重部位的装甲。

但一位名叫亚伯拉德·瓦尔德（Abraham Wald）的统计学家说服他的同事们反其道而行之，即加固那些没有弹孔的区域。他论证说，没有弹孔的地方必定是最关键的部位，返航的飞机之所以幸存，恰恰是因为它们没有被击中这些部位；如果你能分析那些被击落的飞机，你会发现大多数飞机都是在这些关键部位被击中的。

幸存者偏差，即仅仅从返航的飞机中学习，险些让装甲加错了地方。现状的出发点是善意的，但归根结底，这是一种昂贵的方式，最终损失的飞行员数量与之前一样多。

如今，许多产品及其客户都陷入了类似的现状之中。

寻找重要但乏味的指标

有些指标非常适合衡量“幸存”客户的成功，例如：

净收入扩张
MAU 增长
NPS 评分
客户 LTV
累计总量（任何指标——用户数、已完成的工作流等）

但那些能解释你为何失败的指标，往往隐藏在产品的更深处。例如，我合作的一家法律运营软件公司发现，流失的账户通常具有几个共同特征：

a) 具名用户数量少

b) 关键功能采用率低（例如，批量编辑工具的采用率低于 10%）

c) 仅有一个管理员用户

这些可能不会成为案例研究的头条亮点，但它们是客户价值低和流失可能性高的明确指标。

跟踪关键工作流的完成情况

我合作的一家卫生服务公司在其设备监控平台上跟踪一个核心工作流。他们发现，只有 11% 的工作流用户添加了有助于防止服务中断的资产详情，只有 17% 的用户记录了财务影响详情。

核心工作流的大幅流失是客户未能从你的产品中获得价值的强烈信号，因此请检查这是否是你的流失客户中普遍存在的问题。

验证你的产品是否真的被用户使用

对于非自主性的工作流来说，完成与否并不是一个有用的指标，但或许“谁来完成”才是。例如，我合作过的一家薪酬规划软件公司（每个人都必须进行薪酬周期，无论是否愿意）。该公司发现，由专业服务团队为客户启动周期，而不是客户自己动手，是客户流失的一个先行指标。这是因为客户是在依赖服务来获取价值，可能永远学不会从产品中获取价值。

趁热打铁

我合作过的一家隐私软件公司梳理了客户要完成全面部署所需的所有设置步骤。他们发现，从合同签订到部署完成的时间越长，客户取消订阅的可能性就越大。

于是，他们转而根据每个客户已完成和未完成的步骤来触发引导消息。在他们的试点项目中，超过 80% 的客户在 30 天内完成了全面部署，而此前这一比例仅为 16%。

虽然“部署”并不总是等同于“采用”，但它是一个强有力的客户成功先行指标，而且许多流失的客户都没有完成部署。

如有疑问，直接去问

在我举的二战例子中，没人能去问被击落的飞行员他们是在哪里中弹的。Wald 只能根据返航飞机上的弹孔进行推断。

但在科技行业，你可以直接找到信息的源头。在检查了流失客户没有使用产品的哪些区域后，有时你只需要问他们一句：“为什么？”

坦白说，大多数团队都跳过了流失客户分析的这一部分，因为它很困难，而且无法呈现在一个干净的仪表盘上（而一个干净的仪表盘能让我们所有人都感到安心，对吧？）。但数据只能告诉你故事的一部分。

从你最近的十个流失客户开始

每当有人问我如何开始将流失客户分析纳入他们的健康度评分时，我都会建议以下入门步骤：

列出你最近十个流失的客户，限定在某个感兴趣的细分市场内（例如：北美、50-1,000 名员工、营收低于 500 万美元——你必须进行同类比较）。如果你的组织已将 Claude 连接到你的 CSP 或 CRM，这一步最容易完成。
找出这十个客户中至少八个所共有的一个共同点（我会尽量避免过度寻找规律）。这可能来自你的产品分析数据，我使用的是 Pendo。
验证这个规律，先与你自己的客户负责人确认，然后再与客户本人确认（如果他们愿意的话）。
如果验证成立，就将其作为一个负面变量纳入你的健康度评分中（即该变量数值越高，续约的可能性就越低）。
在下个季度末，列出你新流失的客户，并计算该新变量与流失之间是否存在正向的强相关性（在 Sheets/Excel 中很容易完成）。如果存在，就保留它。
每 6 个月左右重复一次步骤 1-5（同时改变太多变量会让你很难判断哪个影响最大）。

在你的产品成功生命周期中减少幸存者偏差，是一种你需要锻炼的肌肉。我们的文化常常告诉我们要通过“紧盯目标”并屏蔽其他一切来实现成功。所以请记住，你真正的目标是一个成功的产品，而把一些注意力放在你的失败案例上，能让你更快地接近这个目标。

即使有 AI 的帮助，装甲也永远是有限的。但正是那些我们失去的客户，最能告诉我们应该把装甲装在哪里。