租户流失风险每日评分与分层触达

原文要点

原工作流每24小时定时运行：从Google Sheets读租户主数据，加载流失模型权重，按付款摩擦、维修摩擦、租约临近度打分；再用Google Gemini分析租户沟通文本情感，返回0-100风险分和一句摘要；加权后贴高/中/低风险标签分流。高风险写回表格并给物业经理发Slack告警；中低风险写回表格并经Gmail发定制续约或关怀邮件。表格必须含resident_email、months_remaining、付款/维修指标和沟通文本等列，且resident_email作为行更新唯一键。原文附YouTube演示链接，未提供可下载工作流文件。

这次做成什么

在自有n8n复现「每日定时→读表→规则打分+Gemini情感分→加权分流→Slack/Gmail/写回表格」的租户流失预警线。原文只描述流程未给工作流文件，以下权重、阈值与提示词均为本站独立设计的练习方案，不声称与原作者参数一致。

准备什么

• n8n实例，可用Schedule Trigger、Google Sheets、Gmail、Slack节点
• Google Sheets服务账号凭据，及一张含指定列的租户表
• Google Gemini (PaLM) API密钥
• Gmail OAuth2凭据，用于发续约/关怀邮件
• Slack工作区凭据与一个告警频道

具体怎么做

1. 备表与测试数据

   建租户表，列含：resident_email（唯一键）、resident_name、months_remaining、late_payments_6m、open_maintenance_tickets、last_contact_days、recent_messages、risk_score、risk_label、crm_flag。用材料中的合成CSV铺5行测试数据。

2. 定时触发与读表

   加Schedule Trigger设为每24小时；Google Sheets节点读全部行。再加一个Set节点放本站示例权重（见配置材料）：付款0.35、维修0.20、租约临近0.25、情感0.20，以及高风险≥70、中风险40-69阈值。

3. 规则三维打分

   Code节点对每行计算：付款摩擦=late_payments_6m×20封顶100；维修摩擦=open_maintenance_tickets×25封顶100；租约临近=max(0,(12-months_remaining)/12×100)。输出三个0-100子分。

4. Gemini情感评分

   对每行调Gemini，提示词见材料，输入recent_messages，要求只返回{"score":0-100,"summary":"一句中文"}。解析失败时把情感分记为null并标记需人工看。

5. 加权分流与三路输出

   总风险=四子分按权重加权（情感缺失时用三维归一化）。Switch节点分三路：高风险→更新该行risk_score/risk_label/crm_flag并发Slack告警给物业经理频道；中风险→写回后发Gmail续约邮件（含日历链接占位符，发送前替换）；低风险→写回后发关怀check-in邮件。全部完成后发一条Slack完成通知，失败走错误通知。

可直接复制的材料

{
  "weights": { "payment_friction": 0.35, "maintenance_friction": 0.20, "lease_proximity": 0.25, "sentiment_risk": 0.20 },
  "thresholds": { "high": 70, "medium": 40 },
  "labels": { "high": "High", "medium": "Medium", "low": "Low" },
  "payment_friction_rule": "late_payments_6m * 20, cap 100",
  "maintenance_friction_rule": "open_maintenance_tickets * 25, cap 100",
  "lease_proximity_rule": "max(0, (12 - months_remaining) / 12 * 100)",
  "calendar_link_placeholder": "https://calendar.example.com/booking-demo"
}

你是物业管理风险分析员。下面是某租户最近与物业的沟通记录。评估其流失/不满风险。

评分规则：0表示非常满意、绝无流失迹象；100表示极可能退租或已表达强烈不满。仅依据文本内容打分，不要臆测文本之外的事实。

只返回JSON，不要任何其他文字：{"score": 整数0到100, "summary": "一句不超过40字的中文判断"}

沟通记录：
{{$json.recent_messages}}

resident_email,resident_name,months_remaining,late_payments_6m,open_maintenance_tickets,last_contact_days,recent_messages
t001@example.com,测试租户甲,2,3,2,45,"又晚交租了，楼上漏水报修三周没人管，再这样到期就不续了。"
t002@example.com,测试租户乙,9,0,0,10,"一切都好，谢谢你们上周的社区活动。"
t003@example.com,测试租户丙,5,1,1,30,"厨房水龙头还有点滴水，麻烦安排下维修。"
t004@example.com,测试租户丁,1,0,0,5,"请问续租的话租金会有调整吗？"
t005@example.com,测试租户戊,7,2,0,60,"最近工作忙，房租会晚几天，抱歉。"

输入与输出示例

本站虚构演示计算，Gemini分数为示意，非真实调用结果，也未运行原工作流。

输入

运行一次对合成CSV中t001行打分：months_remaining=2、late_payments_6m=3、open_maintenance_tickets=2，recent_messages为漏水抱怨并不续约暗示。

对应输出

规则子分：付款摩擦60、维修摩擦50、租约临近约83.3；Gemini返回{"score":85,"summary":"维修拖延引发强烈不满并暗示不续约"}；加权总分=60×0.35+50×0.20+83.3×0.25+85×0.20≈68.8，按本站阈值归Medium档：写回risk_score=68.8、risk_label=Medium，发续约关怀邮件；若阈值收紧或情感分更高则进High档触发Slack告警。

做完检查这些

• Schedule Trigger触发后，5行测试数据全部写回risk_score与risk_label且无遗漏
• t002等低分行走Gmail关怀邮件分支，高风险测试行在Slack频道出现含姓名与分数的告警
• 把某行recent_messages清空重跑，流程不崩溃且该行被标记为需人工复核
• resident_email重复或缺失的行不会产生错误更新

容易卡住的地方

• 原文未公开权重与阈值数值，本站配置只是练习起点，直接套用可能把大多数租户误判为高风险
• Gemini输出偶尔带额外文字，解析必须容错，否则整批中断
• resident_email若不唯一，Google Sheets按它更新会写错行
• Slack告警含租户信息，注意频道可见范围；勿把真实租户数据发给未授权的第三方
• 邮件里的日历链接是占位符，忘记替换会把坏链接发给真实租户