在经历了流量为王的那些日子后，企业留下了不少“后遗症”，对于拉新有着天然的焦虑。往往在拉新中会忽视或无暇顾及已有客户的流失，结果就导致左手拉新，右手流失的窘况。
众所周知，企业留住老顾客的能力是企业保持市场份额的关键。实际上，留住老顾客比开发新顾客要容易得多，成本也低得多。
提升客户体验成为了企业抓住老顾客非常重要的一环，体验的力量迸发。而当我们在谈及客户体验的时候会说“洞察客户心声”，那么如果你的客户是沉默的客户呢？
在27个不满意的客人中，只有一个人会投诉，然而在不投诉的26人中，有18个人再也不登门。并且一般情况下，一个不满意的顾客会将其不幸的遭遇至少告诉10人。
对于愿意告诉企业“我不满意”的这部分客户，企业往往会给予高度关注。
举个例子：某商场客服部门主管张经理近期邮箱里密集地收到了一些低分问卷触发的预警工单提醒，发现好多个工单都是与空调相关，并且都是“吐槽”温度太高、有异味、空气不流通。张经理协调商场工程部对空调进行了清洗、新风功能测试、调温。
但是，我们是不是就这样放弃这些沉默的客户呢？
企业的客服部门或者运营部门对于客户流失问题是非常关注的，通过失去的客户数量衡量流失率是*基本办法，但这么做几乎很难让公司看到改进的机会。
因此，看流失率只停留在知道流失多少用户上是不明智的，挖掘背后的原因才是降低客户流失率的根本。这样也会让保活跃、防流失的运营策略或营销活动效果更好。
因此，识别沉默的客户更需要一些先行指标，例如净推荐值（Net Promoter Score），NPS是先行指标的好例子。NPS在一定程度上可以看到企业当前和未来一段时间的发展趋势、持续盈利能力，所以NPS在公司业务预测、价值评估和内部考核方面都可以得到很好的应用。
不同的触点、不同的场景，会给用户带来不同的体验，这些体验从用户的视角来看实际上构成了一个完整的旅程。
数字化催生了更多客户体验触点产生并呈现爆发式增长，这也倒逼企业从单一视角朝全生命周期的体验观察转变，以便于更精细化的需求解析、策略制定等。
当然，数字化的管理方式也为企业提供了便利。
涨渔Martech可以集成来自不同客户触点上的客户体验数据，帮助企业实现多维、实时、可视的客户体验洞察。涨渔Martech既可以洞察到客户的NPS等结构化体验数据，也可以捕捉外部平台的社交反馈、评论等非结构化数据等，基于AI、NLP、知识图谱等方式实现体验数据分析与呈现。