## 🔮 AI客户成功风险预测工作流
### 工作流概述
这个AI客户成功风险预测工作流通过分析多个数据信号，提前30-90天预测客户流失风险，然后自动创建个性化干预策略。
### 工作原理
该工作流采用以下高级流程：
– 每日数据收集 → AI多信号分析 → 风险评分与预测 → 智能风险路由 → AI生成的个性化干预 → CRM更新与团队警报
系统自动从您的产品分析、支持系统、计费平台和电子邮件工具收集数据，然后使用GPT-4分析模式并预测哪些客户面临风险。它会创建个性化干预策略并根据紧急程度进行路由。
### 设置步骤
**设置时间：** 约45分钟
**先决条件：** 您的分析平台、支持系统、计费提供商、CRM和AI提供商的活跃账户
**步骤1：导入和配置工作流（5分钟）**
– 将工作流JSON导入到您的n8n实例
– 查看3个全面的便签以了解上下文
– 理解AI分析逻辑和干预策略
**步骤2：设置环境变量（10分钟）**
配置这些关键变量：
– ANALYTICS_API_URL和ANALYTICS_API_KEY
– HIGH_RISK_SLACK_CHANNEL（用于关键警报）
– CS_TEAM_EMAIL（干预发件人）
– CRM_BASE_URL和CALENDAR_BOOKING_URL
**步骤3：配置API凭据（20分钟）**
为以下服务设置安全凭据连接：
– OpenAI/Anthropic API（AI分析引擎）
– 分析平台（Mixpanel/Amplitude/GA）
– 支持系统（Zendesk/Intercom）
– 计费平台（Stripe/Chargebee）
– HubSpot CRM（风险数据存储）
– Slack API（团队通知）
– SMTP/SendGrid（电子邮件传递）
**步骤4：自定义AI提示和风险阈值（8分钟）**
– 审查并调整AI分析提示以适应您的业务
– 修改风险评分阈值（关键90+，高70-89，中40-69）
– 自定义干预电子邮件模板和语气
– 设置您的特定风险因素（使用模式、支持指标）
**步骤5：测试和激活（2分钟）**
– 使用示例客户数据运行测试执行
– 验证AI分析生成适当的风险评分
– 检查干预是否正确路由
– 激活每日cron计划
### AI风险分析逻辑
**组合的数据源：**
– 产品使用趋势（登录、功能使用、会话时长）
– 支持工单情感和频率
– 支付模式和计费问题
– 电子邮件参与率
– 合同续订日期
**AI评分因素：**
– 使用量下降>30% = 高风险
– 负面支持情感 = 中等风险
– 支付延迟 = 高风险
– 低电子邮件参与 = 低风险修饰符
– 多个信号 = 指数级风险增加
**风险级别：** 关键（90+），高（70-89），中（40-69），低（<40）
### 工作流节点流程
1. **每日风险分析** – 定时触发工作流
2. **获取产品使用数据** – 从分析API收集使用数据
3. **获取支持工单** – 从Zendesk获取客户支持数据
4. **获取计费数据** – 从Stripe收集支付信息
5. **合并所有数据源** – 整合所有客户数据
6. **AI风险预测** – 使用AI分析数据并生成风险评分
7. **按风险级别路由** – 根据风险评分路由到不同干预路径
8. **生成关键干预** – 为高风险客户创建紧急干预
9. **关键风险Slack警报** – 向团队发送关键警报
10. **生成高风险干预** – 为高风险客户创建干预
11. **生成中等风险检查** – 为中等风险客户创建跟进
12. **发送个性化电子邮件** – 向客户发送定制干预
13. **更新CRM风险数据** – 在HubSpot中记录风险信息
### 安全考虑
所有API密钥都存储在环境变量和凭据中，确保数据安全。
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