Détecteur de risque de churn - trouvez les comptes à risque avant leur départ — Claude Skill
Une compétence Claude pour Claude Code par Gooseworks — exécuter /churn-risk-detector dans Claude·Mis à jour le 1 juin 2026
Scorez les comptes clients selon le risque de churn à partir du support et de l'usage
- Scanne tickets support, historique Slack, NPS, usage et billing pour détecter les signaux de risque
- Score chaque compte de 0 à 100 sur signaux critiques, élevés, moyens et faibles
- Classe les comptes en Rouge, Orange, Jaune et Vert
- Génère une hypothèse de cause racine et un save play par compte Rouge ou Orange
- Suit les mouvements de tiers semaine après semaine
Pour qui
Ce qu'il fait
Remplacez les tours CSM à l'instinct par une liste de risque scorée et des actions de sauvetage concrètes.
60 jours avant le renouvellement, trouvez chaque compte qui dérive et intervenez avant que la conversation devienne plus difficile.
Pour les équipes early-stage sans plateforme CS, transformez des données brutes en liste de risque actionnable chaque semaine.
Fonctionnement
Prend en entrée liste clients, données support, données d'usage et historique de communication
Extrait les signaux de risque sur support, communication, usage et dimension commerciale
Score chaque compte avec un modèle pondéré
Génère des save plays pour les tiers Rouge et Orange
Produit un rapport hebdomadaire de santé avec deltas de tendance
Métriques améliorées
Compatible avec
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Détecteur de risque de churn
Faites remonter les comptes à risque de churn avant qu'il soit trop tard. Agrège les signaux du support, des communications et des patterns d'usage dans un rapport de risque scoré avec actions de sauvetage précises.
Conçu pour : équipes early-stage sans plateforme CS, sans Gainsight ni ChurnZero. Vous avez un spreadsheet de clients, un canal Slack et une boîte support. Ce skill transforme ces signaux bruts en liste de risque churn actionnable.
Quand l'utiliser
- « Quels clients risquent de churner ? »
- « Lance le scan hebdomadaire de risque churn »
- « Signale les comptes qui doivent m'inquiéter »
- « De qui n'avons-nous pas eu de nouvelles depuis longtemps ? »
- « Produis un rapport de santé client »
Phase 0 : collecte
Données de comptes
- Liste clients — CSV ou sheet avec : nom d'entreprise, email du contact principal, valeur du contrat (MRR/ARR), date de début, date de renouvellement si connue
- Type de produit/service — que paient-ils ? cela aide à calibrer l'engagement attendu
Sources de signaux, fournissez ce que vous avez
- Tickets support — export Intercom, Zendesk ou email, CSV avec : client, date, sujet, statut, temps de résolution
- Historique Slack — messages de canal client ou canal partagé
- Scores NPS/CSAT — résultats récents avec scores et commentaires
- Données d'usage — métriques suivies : logins, appels API, fonctionnalités utilisées, utilisateurs actifs, export CSV
- Log email/communication — derniers touchpoints par compte, dates + contexte
- Données billing — échecs de paiement, downgrades, demandes de remise
Calibration
- À quoi ressemble un compte sain ? — décrivez un client sain, ex. « se connecte tous les jours, utilise 3+ fonctionnalités, répond aux emails en 24 h »
- Raisons de churn connues — pourquoi les clients ont-ils churné dans le passé ? cela aide à pondérer les signaux
Phase 1 : extraction des signaux
1A : analyse des signaux support
À partir des tickets support, calculez par compte :
| Signal | Calcul | Poids de risque |
|---|---|---|
| Pic de volume de tickets | >2x leur moyenne sur les 30 derniers jours | Élevé |
| Tickets non résolus | Tickets ouverts depuis plus de 7 jours | Élevé |
| Langage d'escalade | Mots-clés : « cancel », « frustrated », « alternative », « not working », « disappointed » | Critique |
| Dégradation du temps de réponse | Votre temps moyen de réponse à ce client augmente | Moyen |
| Problèmes répétés | Même problème signalé 2+ fois | Élevé |
1B : analyse des signaux de communication
Depuis l'historique Slack/email :
| Signal | Calcul | Poids de risque |
|---|---|---|
| Silence radio | Aucun message depuis 30+ jours alors que le compte était actif | Élevé |
| Fréquence en baisse | Fréquence des messages en baisse de >50% vs les 90 jours précédents | Moyen |
| Sentiment qui se dégrade | Ton passé de positif à neutre/négatif | Moyen |
| Champion désengagé | Le contact principal ne répond plus | Critique |
| Questions d'un nouveau stakeholder | Nouvelle personne qui pose des questions basiques « à quoi ça sert ? » | Moyen, possible réorganisation |
1C : analyse des signaux d'usage, si données disponibles
| Signal | Calcul | Poids de risque |
|---|---|---|
| Chute des logins | Utilisateurs actifs en baisse de >30% vs mois précédent | Élevé |
| Abandon de fonctionnalité | Arrêt d'une fonctionnalité clé auparavant utilisée régulièrement | Élevé |
| Usage superficiel | N'utilise qu'une fonctionnalité alors qu'il en paie plusieurs | Moyen |
| Pas de croissance | Même nombre de sièges/utilisateurs depuis 6+ mois | Faible |
| Pic d'exports | Hausse soudaine des exports de données | Critique, possible migration |
1D : analyse des signaux commerciaux
| Signal | Calcul | Poids de risque |
|---|---|---|
| Demande de remise | A demandé une baisse de prix | Élevé |
| Question downgrade | A demandé un tier inférieur | Critique |
| Échec de paiement | Paiement échoué non résolu en 7+ jours | Élevé |
| Renouvellement proche | <60 jours avant renouvellement sans discussion de renouvellement | Moyen |
| Mention concurrente | A mentionné un concurrent dans n'importe quel canal | Élevé |
Phase 2 : scoring de risque
Modèle de scoring
Chaque compte reçoit un score de risque composite de 0 à 100 :
Score de risque = Σ (poids_signal × signal_présent)
Poids :
Signal critique = 25 points chacun
Signal élevé = 15 points chacun
Signal moyen = 8 points chacun
Signal faible = 3 points chacun
Score plafonné : 100
Tiers de risque
| Tier | Score | Label | Urgence d'action |
|---|---|---|---|
| Rouge | 70-100 | Risque critique, churn probable | Cette semaine |
| Orange | 40-69 | Risque élevé, attention requise | Sous 2 semaines |
| Jaune | 20-39 | Alerte précoce, surveiller de près | Sous 30 jours |
| Vert | 0-19 | Sain, aucune action nécessaire | Check-in routine |
Phase 3 : génération des save plays
Pour chaque compte Rouge et Orange, générez un save play spécifique :
Template de save play
COMPTE : [Nom de l'entreprise]
TIER DE RISQUE : [Rouge/Orange]
SCORE DE RISQUE : [X/100]
MRR/ARR : $[X]
SIGNAUX DÉTECTÉS :
- [Signal 1] — [Preuve : point de donnée précis]
- [Signal 2] — [Preuve]
- [Signal 3] — [Preuve]
HYPOTHÈSE DE CAUSE RACINE :
[1-2 phrases : que pensez-vous être le vrai problème ?
Ex. « Le champion a quitté l'entreprise et le nouveau stakeholder n'a pas été onboardé »
ou « Ils ont atteint une limite technique sur [fonctionnalité] qui bloque leur cas d'usage principal »]
SAVE PLAY RECOMMANDÉ :
1. [Action immédiate — ex. « Planifier un call avec [contact] cette semaine »]
2. [Follow-up — ex. « Envoyer un Loom personnalisé montrant comment résoudre [problème précis] »]
3. [Correction structurelle — ex. « Assigner une session d'onboarding dédiée au nouveau stakeholder »]
TALK TRACK :
« [2-3 phrases que le CSM/fondateur peut utiliser pour ouvrir naturellement la conversation,
sans dire 'nous avons remarqué que vous pourriez churner'] »
DÉCLENCHEUR D'ESCALADE :
Si [condition précise] d'ici [date], escalader à [call fondateur/CEO].
Phase 4 : format de sortie
# Rapport de risque churn — Semaine du [DATE]
Total comptes scannés : [N]
Sources de données : [liste des sources disponibles]
---
## Résumé du risque
| Tier | Nombre | MRR total à risque |
|------|-------|-------------------|
| Rouge (critique) | [N] | $[X] |
| Orange (élevé) | [N] | $[X] |
| Jaune (alerte précoce) | [N] | $[X] |
| Vert (sain) | [N] | $[X] |
**MRR total à risque (Rouge + Orange) :** $[X] ([Y]% du MRR total)
---
## Comptes à risque critique
### [Nom entreprise 1] — Score : [X]/100 | MRR : $[X]
**Signaux :** [liste]
**Cause racine :** [hypothèse]
**Save play :** [actions précises]
**Owner :** [qui agit]
**Deadline :** [date]
### [Nom entreprise 2] — ...
---
## Comptes à risque élevé
### [Nom entreprise] — Score : [X]/100 | MRR : $[X]
**Signaux :** [liste]
**Action recommandée :** [1-2 phrases]
---
## Comptes en alerte précoce
| Compte | Score | Signal clé | Action suggérée |
|---------|-------|------------|-----------------|
| [Nom] | [X] | [Signal] | [Action] |
| [Nom] | [X] | [Signal] | [Action] |
---
## Tendances vs semaine dernière
- Comptes passés Rouge -> Vert : [liste — wins]
- Comptes passés Vert -> Jaune/Orange : [liste — nouveaux risques]
- Comptes churnés depuis le dernier rapport : [liste]
---
## Distribution des signaux
| Type de signal | Comptes touchés |
|------------|-------------------|
| Pic de tickets support | [N] |
| Silence radio | [N] |
| Baisse d'usage | [N] |
| Mention concurrente | [N] |
| Problème de paiement | [N] |
| Champion désengagé | [N] |
---
## Focus recommandé cette semaine
1. **[Compte]** — [pourquoi + quoi faire]
2. **[Compte]** — [pourquoi + quoi faire]
3. **[Compte]** — [pourquoi + quoi faire]
Enregistrez dans clients/<client-name>/customer-success/churn-risk/risk-report-[YYYY-MM-DD].md.
Planification
Lancez chaque semaine :
0 8 * * 1 python3 run_skill.py churn-risk-detector --client <client-name>
Coût
| Composant | Coût |
|---|---|
| Analyse de tous les signaux | Gratuit (raisonnement LLM) |
| Parsing Slack/email | Gratuit |
| Total | Gratuit |
Outils requis
- Données d'entrée depuis CSV/sheets : tickets support, usage, NPS
- Optionnel : lecture de canaux Slack pour les signaux de communication
- Aucun coût API externe : analyse pure
Phrases de déclenchement
- « Quels clients sont à risque ? »
- « Lance le scan de risque churn »
- « Rapport hebdomadaire de santé client »
- « Signale les comptes à risque »