用途：分析流失、预测高风险客户并设计留存策略，适用于用户提出流失、留存、召回或忠诚度问题时。
主要能力：
- 流失分析框架，区分主动流失（取消、降级）、非主动流失（扣款失败、卡过期）、沉默流失（使用下降、不登录）。
- 流失率计算：月流失率=流失客户数/月初客户数；年流失率=1-(1-月率)^12；净收入留存=(期初MRR+扩展-收缩-流失)/期初MRR。
- 基准：SaaS月流失<1%优秀、1-2%良好、>3%需关注；年流失<5%优秀、5-10%良好、>15%需关注；净收入留存>120%优秀、100-120%良好、<100%需关注。
- 客户健康评分：产品使用25%、功能采用20%、支持情绪15%、账单健康15%、互动15%、NPS/CSAT 10%，并给出健康与风险信号。
- 早期预警信号：7天登录频率下降50%以上做应用内提醒；14天关键功能停止使用由客服触达；30天超两周未登录发个性化邮件；60天NPS贬损或未解决工单升级处理；90天出现取消信号进行挽留通话。
- 召回活动：流失后0-7天回复率15-25%、7-30天8-15%、30-90天3-8%、90天以上<3%；序列为第1天回应退出原因、第7天介绍新功能、第14天提供回归激励、第30天限时最终报价。
- 留存杠杆：引导上手、互动循环、功能采用、社区、转换成本、主动支持。
- CLV计算：简化CLV=ARPU/月流失率；完整CLV=ARPU×毛利率×(1/流失率)；CLV:CAC目标>3:1。
使用方式：按上述安装命令将技能复制到本地技能目录后调用。
适用场景：SaaS与订阅制业务的留存分析、流失预测、召回邮件序列与忠诚度设计。
限制：文中未提供具体工具的定价、支持平台或效果保证，需结合自有数据使用。