## 🔮 AI客户成功风险预测工作流
**目的：** 使用AI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措施
**为什么这是革命性的：**
– 大多数客户成功团队是反应式的 – 这是预测性的
– 结合产品使用情况 + 支持情绪 + 账单模式
– AI根据特定风险因素生成个性化干预措施
– 通过早期干预将客户流失率降低15-30%
**🔐 安全性：** 所有API密钥存储在环境变量和凭据中
## 🎯 设置与配置
**必需的环境变量：**
– `MIXPANEL_PROJECT_ID`（或分析工具）
– `HIGH_RISK_SLACK_CHANNEL`
– `CS_TEAM_EMAIL`
– `OPENAI_MODEL_VERSION`
**需要的凭据：**
– OpenAI/Anthropic API（AI分析）
– 分析平台（Mixpanel/Amplitude）
– 支持系统（Zendesk/Intercom）
– Stripe/计费系统
– HubSpot CRM
– Slack API
– SendGrid/电子邮件平台
**设置时间：** 约45分钟
## 🧠 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）
– 支持工单情绪和频率
– 支付模式和账单问题
– 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
– 负面支持情绪 = 中等风险
– 支付延迟 = 高风险
– 低电子邮件参与度 = 低风险修正因子
– 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）
## 工作流执行流程
1. **每日风险分析** – 通过Cron节点每天自动触发
2. **数据收集阶段**：
– 获取产品使用数据（HTTP Request）
– 获取支持工单（Zendesk）
– 获取账单数据（Stripe）
3. **数据合并** – 使用Merge节点整合所有数据源
4. **AI风险预测** – AI Transform节点分析综合数据并生成风险评分
5. **风险级别路由** – If节点根据风险评分进行分流
6. **干预措施生成**：
– 关键风险：Slack警报 + 个性化干预
– 高风险：个性化电子邮件干预
– 中等风险：检查性跟进
7. **执行与记录**：
– 发送个性化电子邮件（Email Send）
– 更新CRM风险数据（HubSpot）
评论(0)