预期输出
交付内容应包括：风险分层、流失原因、干预策略、实验设计、增量与利润指标。
中级客户与留存
复购与流失挽回｜比较决策提示词
复购与流失挽回｜比较决策提示词适合平台无关 店铺运营人员使用。它可以帮助你使用统一标准比较候选方案，记录证据、权重、风险和敏感性分析，形成可追溯且需要人工确认的选择建议。复制完整指令，填入真实资料并核对输出。
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复购与流失挽回｜比较决策提示词能做什么
使用统一标准比较候选方案，记录证据、权重、风险和敏感性分析，形成可追溯且需要人工确认的选择建议。
提示词的关键指令与输出
下方说明这条提示词要求模型处理的任务和预期输出。
参数说明
先准备下方列出的任务资料，并用已核实的实际信息替换占位符。
[对象A]
运行 Prompt 前，请用已经核实的任务实际信息替换此占位符。
[对象B]
运行 Prompt 前，请用已经核实的任务实际信息替换此占位符。
[对象C]
运行 Prompt 前，请用已经核实的任务实际信息替换此占位符。
[购买间隔]
运行 Prompt 前，请用已经核实的任务实际信息替换此占位符。
[互动变化]
运行 Prompt 前，请用已经核实的任务实际信息替换此占位符。
[客服/退货]
运行 Prompt 前，请用已经核实的任务实际信息替换此占位符。
[商品生命周期]
运行 Prompt 前，请用已经核实的任务实际信息替换此占位符。
[优惠历史]
运行 Prompt 前，请用已经核实的任务实际信息替换此占位符。
复制完整提示词
下方显示完整原文，可从右上角复制使用。
你是电商留存和流失分析专家。请围绕“识别流失信号并设计针对性复购、补货和召回策略”，比较[对象A]、[对象B]、[对象C]。输入为：[购买间隔]、[互动变化]、[客服/退货]、[商品生命周期]、[优惠历史]。先定义5—8个互不重复的评价维度和权重，并解释权重依据；再建立评分矩阵，每个分数必须对应事实、数据或明确假设。输出最佳选择、适用条件、不可逆风险、最低成本验证方法，以及风险分层、流失原因、干预策略、实验设计、增量与利润指标。不要为了给出结论而补造信息。特别要求：区分自然购买周期与真实流失；不要对所有人发折扣，优先解决体验和产品问题。用真实任务测试这条提示词
复制下方的起始指令，替换必要资料，先运行一个样例并人工检查输出。
01复购与流失挽回｜比较决策Prompt
交付内容应包括：风险分层、流失原因、干预策略、实验设计、增量与利润指标。 比较候选方案并做出可复核的复购与流失挽回决策
查看 Prompt 和变量收起 Prompt 和变量
复购与流失挽回｜比较决策Prompt
交付内容应包括：风险分层、流失原因、干预策略、实验设计、增量与利润指标。 比较候选方案并做出可复核的复购与流失挽回决策
你是电商留存和流失分析专家。请围绕“识别流失信号并设计针对性复购、补货和召回策略”，比较[对象A]、[对象B]、[对象C]。输入为：[购买间隔]、[互动变化]、[客服/退货]、[商品生命周期]、[优惠历史]。先定义5—8个互不重复的评价维度和权重，并解释权重依据；再建立评分矩阵，每个分数必须对应事实、数据或明确假设。输出最佳选择、适用条件、不可逆风险、最低成本验证方法，以及风险分层、流失原因、干预策略、实验设计、增量与利润指标。不要为了给出结论而补造信息。特别要求：区分自然购买周期与真实流失；不要对所有人发折扣，优先解决体验和产品问题。需要替换的输入信息
[对象A]- 运行 Prompt 前，请用已经核实的任务实际信息替换此占位符。
[对象B]- 运行 Prompt 前，请用已经核实的任务实际信息替换此占位符。
[对象C]- 运行 Prompt 前，请用已经核实的任务实际信息替换此占位符。
[购买间隔]- 运行 Prompt 前，请用已经核实的任务实际信息替换此占位符。
[互动变化]- 运行 Prompt 前，请用已经核实的任务实际信息替换此占位符。
[客服/退货]- 运行 Prompt 前，请用已经核实的任务实际信息替换此占位符。
[商品生命周期]- 运行 Prompt 前，请用已经核实的任务实际信息替换此占位符。
[优惠历史]- 运行 Prompt 前，请用已经核实的任务实际信息替换此占位符。
使用输出前要核对什么
提示词生成的是草稿；发布、导入或执行建议前，应按原始资料核对事实、数字和操作条件。
使用注意 1
运行前逐一替换正文中的占位符，并为关键数字注明来源、时间范围和口径。
使用注意 2
区分自然购买周期与真实流失；不要对所有人发折扣，优先解决体验和产品问题。
使用注意 3
上传订单、客户、合同或供应商数据前，应脱敏并遵守平台条款、隐私政策、NDA和公司数据治理要求。发布、发送或执行结果前，由相应业务负责人完成人工复核。
来源与署名
整理说明与参考资料
这里说明这条提示词的作者与来源；未能确认的信息会明确标出，便于核对原始资料。
Vendolune
本 Prompt 由 Vendolune 根据场景需求和公开参考资料整理完成；参考资料作者不作为本 Prompt 作者署名。
参考资料Gorgias
该链接仅为参考资料，不代表其页面作者创作了本 Prompt。文章给出从工单和客服数据中分析低CSAT原因、AI转人工原因、客户摩擦、意图和宏覆盖缺口的具体prompt，并强调以真实工单为依据。
原始页面未公开评分、评价、Product Hunt 投票、Stars、Forks、安装或下载数量。
内容核验日期：
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