很多SaaS企业发现，光看用户用了多少功能、登录频率多高，很难判断ta会不会长期留下来。行为数据固然重要，但人的决策背后，往往藏着更深层的心理动因。比如，一个频繁使用协作工具的团队，可能只是临时赶项目；而另一个使用频率不高但每次操作都高度专注的用户，反而更可能成为忠实客户。这时候，引入心理特征作为预测变量，就显得格外有价值。
心理学研究早已表明，个体的性格特质、情绪稳定性、成就动机等维度，会显著影响其在数字产品中的长期行为模式。例如，高尽责性的人更倾向于持续使用结构化工具，高开放性用户则更容易尝试新功能并形成依赖。如果能在用户注册初期或使用关键节点嵌入简短、科学的心理测评，就能提前捕捉这些“隐形信号”。这些信号与传统行为数据结合后，CLV（客户生命周期价值）模型的预测准确率往往会有明显提升。
实际操作中，并不需要让用户填写冗长问卷。像橙星云这样的平台，已通过多年积累验证了多种轻量级测评方案的有效性——比如用5道题快速评估用户的决策风格，或通过情境式问题识别其对服务中断的容忍度。这些数据经过脱敏和聚合处理后，可作为特征输入到客户分层模型中。某教育类SaaS曾借助类似方法，在续费率预测上将AUC提升了0.12，这意味着能更早识别出高潜力用户，优化资源分配。
当然，心理数据的采集必须建立在用户知情与自愿基础上。好的体验设计会让测评本身成为价值提供的一部分——用户完成测评后，不仅能获得个性化使用建议，还能更清楚自己为何偏爱某些功能、如何提升团队协作效率。这种双向价值交换，反而增强了信任感。截至2025年中，橙星云已支持超900万用户通过科学量表了解自身在职场适应、人际关系或情绪管理等方面的倾向，其中不少数据洞察正被用于优化B端产品的客户成功策略。
说到底，技术再智能，也绕不开对“人”的理解。当SaaS公司开始把心理特征纳入客户价值预测体系，不只是为了更准的数字，更是为了构建一种更贴合人性的服务逻辑——知道用户“怎么做”的同时，也试着理解他们“为什么这么做”。