Churn Analysis
Produce un análisis de churn estructurado que separe el churn evitable del inevitable.
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npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill churn-analysis -g -a claude-code -y- Repository
- mohitagw15856/pm-claude-skills1.5k
- Category
- Engineering
- Updated
- 3d ago
- License
- MIT
- Context cost
- Mediumabout 2,626 tokens
- Runs scripts
- No, instructions only
What it does
Produce un análisis de churn estructurado que separe el churn evitable del inevitable. Úsalo cuando investigues por qué se van los clientes, identifiques segmentos en riesgo, calcules net revenue retention o construyas un plan de intervención de retención. Produce un informe de churn con cálculos de tasa, razones categorizadas por evitabilidad, desglose por segmento, análisis de timing, señales de alerta temprana e intervenciones priorizadas según impacto estimado.
Skill de Análisis de Churn
Produce un análisis de churn estructurado que vaya más allá de la tasa titular, identificando por qué se van los clientes, cuáles son los segmentos más en riesgo, y qué intervenciones tendrán el mayor impacto en la retención.
Lee de / Escribe en el Brain
Si existe un professional-brain (brain/), toma como base en lugar de volver a preguntar por lo que ya sabes:
- Lee primero:
context.md(definiciones de métricas, qué significa "churn" aquí),knowledge/yentities/de segmentos relacionados. Ejecutapython3 ../professional-brain/scripts/brain_query.py ./brain "churn"y mantén la etiqueta de procedencia de cada hecho. - 📥 Propón al Brain: después de producir, propón registrar el hallazgo titular de retención a
knowledge/([data]), cualquier decisión de retención adecisions/y los drivers en riesgo comohypotheses/. Muéstralos, obtén confirmación, luego escribe con../professional-brain/scripts/brain_write.py … --commit(append-only, dry-run por defecto).
Inputs Requeridos
Pregunta por estos si no están ya disponibles:
- Período de tiempo siendo analizado (p. ej. Q1, últimos 12 meses)
- Total de clientes al inicio del período y clientes que hicieron churn
- ARR o ingresos perdidos por churn
- Datos de razones de churn, resultados de encuestas de salida, notas de CSM, datos de soporte o razones de pérdida de ventas
- Segmentos de clientes, por tier, industria, cohorte o línea de producto
- Tasa de retención actual si se conoce
- Cualquier cambio reciente, precios, producto, modelo de soporte, que haya podido afectar al churn
Categorías de Churn
Siempre clasifica el churn antes de analizarlo:
