用途：跨客户细分群体评估流失风险并生成干预策略。通过邮件互动下降、购买频率变化、登录或使用模式变化、支持工单升级等行为信号为每个群体打分并归入风险层级，输出可执行的挽留行动手册，在客户关系尚可挽回时提前介入。
输入：需提供待评分细分群体（预定义 CRM 分组或行为人群）、CRM 数据源（Salesforce、HubSpot 或其他已连接的 CRM MCP，未连接时可由用户提供导出数据）；可选干预预算、回溯期（默认 90 天）和品牌自定义流失信号。
主要能力：调用脚本评分，命令形如 python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/churn-predictor.py" --brand {slug} --action score-segment --segment-name {name} --signals '{...}'，需 Python 3.10+；脚本位于插件 scripts/ 目录（宿主未设置 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} 时）。信号加权计分并归一化到 0-100，其中购买频率权重最高（0.25）。层级划分：Low 0-25、Medium 26-50、High 51-75、Critical 76-100。之后按层级生成行动、时间窗、渠道、信息框架与升级路径，计算风险 LTV，并按风险 LTV 与干预成本之比排序。
使用方式：先读取品牌上下文 ~/.claude-marketing/brands/_active-brand.json 与对应 profile.json，检查 guidelines/_manifest.json 与 agency SOPs；无品牌时会询问是否先执行 /digital-marketing-pro:brand-setup，也可用行业默认值。随后连接 CRM 拉取行为数据并评分。
适用场景：订阅、电商、SaaS 等有 CRM 行为数据的留存运营，用于发现“哪些客户即将流失”并确定优先干预对象。
限制：0-25 等分档为固定启发式区间，并非从数据学习得来，应在使用自身实际流失数据校准后再当作预测依据。评分依赖 CRM 行为数据完整性与连接状态；预算过滤仅在提供预算时生效。其他平台支持、具体价格与效果数据暂未提供。