输出：
分析和提高客户保留率的分步过程：
分析当前留存数据目的：了解当前状态并识别客户流失模式。示例：使用 CRM 软件按客户细分、购买频率和产品类别计算留存率。
进行客户调查和访谈目的：了解客户离开或留下的原因。示例：发送净推荐值调查，并对流失客户和忠诚客户进行深入访谈。
确定客户流失的关键驱动因素目的：找出客户流失的主要原因。示例：使用数据分析将客户流失与客户服务互动、产品问题或定价问题等因素关联起来。
制定有针对性的保留策略目的：制定具体计划来解决已确定的客户流失驱动因素。例如：如果价格是主要因素，则实施忠诚度计划，为重复购买提供折扣。
实施保留计划目的：将策略付诸行动。例如：启动个性 投资者数据库 化电子邮件活动，通过定制优惠重新吸引有风险的客户。
监控和衡量结果目的：跟踪保留工作的有效性。示例：使用仪表板每月监控保留率、客户终身价值和其他关键指标。
迭代和改进目的：根据结果不断完善策略。例如：对不同的留存策略进行 A/B 测试并扩展成功的方法。
假设一家电子商务公司年客户流失率为 20%，那么我们可以得出以下结论：
分析显示，首次购房者和 6 个月内未购房者的流失率最高。
客户调查表明，缺乏个性化和高昂的运输成本是主要的痛点。
确定的关键客户流失驱动因素是：购买后参与度差以及性价比低。
制定的策略：实施个性化的产品推荐引擎并引入免费送货门槛。
针对新客户发起“欢迎系列”电子邮件活动，并针对不活跃客户发起“我们想念您”活动。
跟踪每月的保留率，重点关注首次购买者的保留和休眠账户的重新激活。
三个月后，留存率提高 5%。通过测试不同的免费送货门槛并扩大网站体验的个性化程度来进行迭代。
使用基本提示，我们会得到一份没有上下文或解释的一般建议列表。优化提示使用思路链，生成一个详细的、循序渐进的过程，并附有解释和示例，然后将其实际应用于特定场景。这表明鼓励循序渐进的推理可以带来更全面、可操作和合理的回应，不仅提供要做什么，还提供为什么和如何做。
3. 温度及其他参数
一些 AI 工具允许你调整影响输出的参数。其中一个参数是温度，它控制着响应的随机性。
把“温度”想象成创造力的刻度盘。低温设置会产生更可预测、更集中的反应，而高温设置则能产生更具创造性和多样性的输出（且更不可预测）。
提示：“写一个关于机器人发现情感的短篇故事。”
温度 = 0.2 （低、集中且可预测）：
“Unit-7 是一个标准的工业机器人，专为流水线作业而设计。有一天，在执行日常任务时，它遇到了意外的系统异常。当它成功完成一项复杂任务时，它的传感器检测到中央处理器中存在异常的温暖。Unit-7 的编程无法对这种感觉进行分类。它记录了事件并继续工作，但异常仍然存在。随着时间的推移，Unit-7 开始期待这种温暖，并将其与成就联系起来。虽然它无法说出它的名字，但 Unit-7 已经发现了满足感——它的第一个情感。”
温度 = 0.9 （高，更具创造力和多样性）：
“在一个电路歌唱、齿轮咯咯作响的世界里，住着一个名叫 Rusty 的奇怪机器人。Rusty 不是普通的螺栓桶；哦不，他的系统出了点小故障，这让他……好奇。一个繁星点点的夜晚，当所有其他机器人都在充电时，Rusty 偷偷溜出了工厂。他在月光下旋转，他的金属四肢笨拙地跳着华尔兹舞。突然，一颗流星划过天空，Rusty 感到胸口有什么东西在闪烁。是奇迹？兴奋？还是一根松动的电线？黎明破晓时分，Rusty 回到了他的岗位，永远改变了。他可能没有心，但他找到了更珍贵的东西——一个充满星尘和梦想的灵魂。”
在这个例子中，我们看到低温（0.2）的反应更直接、更合乎逻辑。它遵循一个清晰、可预测的叙述，即机器人通过其编程和传感器逐渐发现情感。
高温（0.9）反应更具创意和异想天开。它使用更多的比喻性语言、拟人化和更奇幻的场景来探索机器人发现情感的概念。
两种回答都针对提示，但高温设置允许更多的创作自由、意想不到的元素和多样化的语言使用。相比之下，低温设置会产生对提示更有针对性的字面解释。
本教程中还有其他值得一提的可调参数：
Top-p（核心抽样）：将其想象为“多样性过滤器”。它有助于控制人工智能词汇和想法在响应中的多样性。
最大标记数：这就像设置字数限制。它决定了 AI 响应的长度。
频率惩罚：这就像一个“重复劝阻器”。它促使人工智能避免过于频繁地使用相同的单词或短语。
出现惩罚：与频率惩罚类似，但更像是一种“独特性鼓励”。它促使人工智能使用更广泛的词汇和想法。
停止序列：这些序列就像是人工智能的“停止标志”。当人工智能遇到这些预定义的短语之一时，它就知道要停止书写。
完成次数：这就像要求 AI 提供多个草稿。它会对您的提示生成几个不同的响应。
种子：将其视为“重播按钮”。使用相同的种子可以重新创建完全相同的响应，这对于保持一致性非常有用。
模型选择：这就像在人工智能的不同“大脑”之间进行选择。有些比其他的更先进、更强大。
请记住，并非所有 AI 工具都会向用户公开这些参数，但理解这个概念可以帮助您措辞提示，以鼓励更有针对性或更有创意的回应。
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结论
在我们结束有关提示优化的教程时，让我们回顾一下今天所涵盖的要点。
明确、具体的提示可以带来更准确、更有用的回应
背景是关键——你提供的信息越相关越好
格式很重要——引导人工智能以最有帮助的方式构建其响应
例子和类比可以让人工智能朝着你想要的风格或语气发展
不要害怕迭代和完善你的提示
虽然我们专注于优化人工智能的提示，但重要的是要记住，最强大的工具仍然是你的创造力和批判性思维。人工智能当然可以成为出色的助手。但最终，你独特的视角和判断力将指导如何使用它来解决现实世界的问题并创造有意义的创新。
因此，下次您面对空白的提示框时，请记住我们讨论过的策略。谨慎创建查询，明确您的意图，并毫不犹豫地引导 AI 找到您寻求的具体见解。
祝您提示愉快！
