churn이 서서히 늘고 renewal season이 다가올 때 /customer-success-manager는 포트폴리오를 점수화하고 떠나기 전 위험 계정을 드러냅니다. — Claude Skill
Claude Code용 Claude 스킬 · 제공: Alireza Rezvani · 실행: /customer-success-manager (Claude 내)·업데이트: 2026년 6월 14일·v1.0.0
고객 health를 점수화하고, churn을 예측하며, expansion 기회를 찾습니다
- 4개 차원의 상태 점수화: 사용량(30%), 참여도(25%), 지원(20%), 관계(25%)
- 위험 tier: Critical(임원 escalation), High(CSM 개입), Medium(선제 outreach), Low(모니터링)
- Expansion scoring: upsell, cross-sell, seat expansion과 매출 추정치
- 엔터프라이즈, Mid-Market, SMB별 segment-aware benchmark와 segment별 threshold 보정
- 우선순위 계정, 개입 playbook, 매출 영향을 포함한 QBR-ready output
대상
기능
영업 부사장이 내일 아침 QBR용 계정 점수를 원합니다. /customer-success-manager는 portfolio JSON에 health scorer를 실행해 모든 계정을 Green/Yellow/Red로 분류하고, 우선순위별 개입 추천을 10분 안에 제공합니다.
Q4 renewal이 90일 뒤 시작되고 어떤 계정이 위험한지 알아야 합니다. /customer-success-manager는 5개 신호 category(사용량 하락, 참여도 하락, 지원 문제, 관계 신호, 상업적 요인)로 churn analyzer를 실행하고 Critical 및 High tier를 드러냅니다.
영업 부사장이 이사회용 expansion revenue forecast를 요청합니다. /customer-success-manager는 계약 gap과 제품 adoption을 기준으로 포트폴리오 전반의 upsell, cross-sell, seat expansion을 계정별 매출 추정치와 함께 점수화합니다.
새 CSM이고, 80개 계정이 있으며, 어디에도 health score가 없습니다. /customer-success-manager는 한 번의 pass로 baseline을 만듭니다. 엔터프라이즈/Mid-Market/SMB별 benchmark로 어떤 계정은 매주 보고 어떤 계정은 분기별 check-in이면 되는지 알 수 있습니다.
작동 방식
사용량, 참여도, 지원, 관계 신호를 JSON으로 내보내기합니다
포트폴리오에 health_score_calculator를 실행해 계정별 Green / Yellow / Red 분류를 받습니다
churn_risk_analyzer를 실행해 Critical / High / Medium / Low 위험 tier와 개입 playbook을 받습니다
expansion_opportunity_scorer를 실행해 upsell, cross-sell, seat expansion을 매출 기준으로 ranking합니다
우선순위 계정, 추천 action, tier별 pipeline이 담긴 QBR-ready report를 받습니다
예시
계정 50개, ARR 4.2M달러 Segments: 엔터프라이즈(12), Mid-Market(22), SMB(16) Q2 renewals: 계정 18개, ARR 1.6M달러 지난 분기 NRR: 108%
Green: 28개 계정(56%) — ARR 2.4M달러 Yellow: 19개 계정(38%) — ARR 1.5M달러 Red: 3개 계정(6%) — ARR 300K달러
Acme Corp 180K달러 사용량 -40%, executive sponsor 없음, NPS 8→4 하락 Beta Inc 80K달러 Q3 지원 ticket +200%, engineering escalation 매주 발생 Charlie LLC 40K달러 champion이 8월에 이탈, 대체 담당자 engage 안 됨
8개 계정이 upgrade 대화 준비됨: NorthStar +60K달러 seat expansion(좌석 95%+ 사용) DataFlow +45K달러 Analytics module cross-sell SummitTech +80K달러 plan tier upgrade(power feature 사용 중) + 5개 추가
→ Critical: 이번 주 executive escalation(Acme, Beta, Charlie) — VP-level outreach 필요 → Renewal risk: Q2 renewal의 Yellow 계정 4개 — EOM까지 QBR 일정 잡기 → Expansion: NorthStar는 지금 upgrade 대화 준비 완료 — 사용량이 뜨거울 때 바로 접근
개선되는 지표
지원 도구
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모든 프로젝트에서 사용하려면 끝에 -g를 추가하세요.
Claude Code를 시작한 다음 명령을 입력하세요:
고객 성공 관리자
다차원 health scoring, churn risk prediction, expansion opportunity identification을 갖춘 production-grade customer success analytics입니다. 세 개의 Python CLI 도구가 표준 라이브러리만 사용해 deterministic하고 repeatable한 분석을 제공합니다. 외부 dependency, API call, ML model은 없습니다.
목차
입력 요구사항
모든 script는 JSON file을 positional input argument로 받습니다. 전체 schema example과 sample data는 assets/sample_customer_data.json을 참고하세요.
Health Score Calculator
고객 object별 필수 field: customer_id, name, segment, arr, 그리고 nested objects usage(login_frequency, feature_adoption, dau_mau_ratio), engagement(support_ticket_volume, meeting_attendance, nps_score, csat_score), support(open_tickets, escalation_rate, avg_resolution_hours), relationship(executive_sponsor_engagement, multi_threading_depth, renewal_sentiment), trend analysis를 위한 previous_period scores.
Churn Risk Analyzer
고객 object별 필수 field: customer_id, name, segment, arr, contract_end_date, 그리고 nested objects usage_decline, engagement_drop, support_issues, relationship_signals, commercial_factors.
Expansion Opportunity Scorer
고객 object별 필수 field: customer_id, name, segment, arr, 그리고 nested objects contract(licensed_seats, active_seats, plan_tier, available_tiers), product_usage(module별 adoption flags와 usage percentages), departments(current and potential).
출력 형식
모든 script는 --format flag로 두 가지 output format을 지원합니다.
text(default): terminal viewing용 human-readable formatted outputjson: integration과 pipeline용 machine-readable JSON output
사용 방법
Quick Start
# Health scoring
python scripts/health_score_calculator.py assets/sample_customer_data.json
python scripts/health_score_calculator.py assets/sample_customer_data.json --format json
# Churn risk analysis
python scripts/churn_risk_analyzer.py assets/sample_customer_data.json
python scripts/churn_risk_analyzer.py assets/sample_customer_data.json --format json
# Expansion opportunity scoring
python scripts/expansion_opportunity_scorer.py assets/sample_customer_data.json
python scripts/expansion_opportunity_scorer.py assets/sample_customer_data.json --format json
Workflow Integration
# 1. 포트폴리오 전체의 고객 health 점수화
python scripts/health_score_calculator.py customer_portfolio.json --format json > health_results.json
# 확인: 계속하기 전에 health_results.json에 예상 고객 record 수가 포함되어 있는지 확인합니다
# 2. 위험 계정 식별
python scripts/churn_risk_analyzer.py customer_portfolio.json --format json > risk_results.json
# 확인: risk_results.json이 비어 있지 않고 각 고객별 risk tier가 있는지 확인합니다
# 3. healthy account에서 expansion opportunity 찾기
python scripts/expansion_opportunity_scorer.py customer_portfolio.json --format json > expansion_results.json
# 확인: expansion_results.json에 priority순 opportunity가 나열되는지 확인합니다
# 4. template을 사용해 QBR 준비
# Reference: assets/qbr_template.md
Error handling: script가 error와 함께 종료되면 다음을 확인하세요.
- input JSON이 해당 script의 required schema와 일치하는지 확인합니다(위 Input Requirements 참고)
- 모든 required field가 있고 type이 올바른지 확인합니다
- Python 3.7+를 사용 중인지 확인합니다(
python --version) - 후속 step에 pipe하기 전에 이전 step의 output file이 비어 있지 않은지 확인합니다
Scripts
1. health_score_calculator.py
목적: trend analysis와 segment-aware benchmarking을 포함한 multi-dimensional customer health scoring.
차원과 가중치:
| Dimension | Weight | Metrics |
|---|---|---|
| Usage | 30% | Login frequency, feature adoption, DAU/MAU ratio |
| Engagement | 25% | Support ticket volume, meeting attendance, NPS/CSAT |
| Support | 20% | Open tickets, escalation rate, avg resolution time |
| Relationship | 25% | Executive sponsor engagement, multi-threading depth, renewal sentiment |
분류:
- Green (75-100): Healthy -- 고객이 가치를 얻고 있음
- Yellow (50-74): Needs attention -- 면밀히 모니터링
- Red (0-49): At risk -- 즉시 개입 필요
사용:
python scripts/health_score_calculator.py customer_data.json
python scripts/health_score_calculator.py customer_data.json --format json
2. churn_risk_analyzer.py
목적: behavioral signal detection과 tier-based intervention recommendation으로 위험 계정을 식별합니다.
위험 신호 가중치:
| Signal Category | Weight | Indicators |
|---|---|---|
| Usage Decline | 30% | Login trend, feature adoption change, DAU/MAU change |
| Engagement Drop | 25% | Meeting cancellations, response time, NPS change |
| Support Issues | 20% | Open escalations, unresolved critical, satisfaction trend |
| Relationship Signals | 15% | Champion left, sponsor change, competitor mentions |
| Commercial Factors | 10% | Contract type, pricing complaints, budget cuts |
Risk Tiers:
- Critical (80-100): 즉시 executive escalation
- High (60-79): 긴급 CSM intervention
- Medium (40-59): 선제 outreach
- Low (0-39): 표준 monitoring
사용:
python scripts/churn_risk_analyzer.py customer_data.json
python scripts/churn_risk_analyzer.py customer_data.json --format json
3. expansion_opportunity_scorer.py
목적: revenue estimation과 priority ranking으로 upsell, cross-sell, expansion opportunity를 식별합니다.
Expansion Types:
- Upsell: 더 높은 tier 또는 existing product의 더 많은 사용량으로 upgrade
- Cross-sell: 새 product module 추가
- Expansion: 추가 seats 또는 departments
사용:
python scripts/expansion_opportunity_scorer.py customer_data.json
python scripts/expansion_opportunity_scorer.py customer_data.json --format json
Reference Guides
| Reference | Description |
|---|---|
references/health-scoring-framework.md | 전체 health scoring methodology, dimension definitions, weighting rationale, threshold calibration |
references/cs-playbooks.md | 각 risk tier, onboarding, renewal, expansion, escalation 절차용 intervention playbooks |
references/cs-metrics-benchmarks.md | segment와 industry별 NRR, GRR, churn rates, health scores, expansion rates benchmark |
Templates
| Template | Purpose |
|---|---|
assets/qbr_template.md | Quarterly Business Review presentation structure |
assets/success_plan_template.md | goals, milestones, metrics를 포함한 customer success plan |
assets/onboarding_checklist_template.md | phase gate가 포함된 90-day onboarding checklist |
assets/executive_business_review_template.md | strategic accounts용 executive stakeholder review |
Best Practices
- 신호 결합: 세 script를 함께 사용해 완전한 customer picture를 만드세요
- snapshot이 아니라 trend에 대응: 하락 중인 Green은 안정적인 Yellow보다 더 긴급합니다
- threshold 보정:
references/health-scoring-framework.md에 따라 제품과 산업에 맞게 segment benchmark를 조정하세요 - 데이터로 준비: 모든 QBR과 executive meeting 전에 script를 실행하고, intervention guidance는
references/cs-playbooks.md를 참고하세요
Limitations
- 실시간 데이터 없음: script는 JSON input file의 point-in-time snapshot을 분석합니다
- CRM integration 없음: data는 CRM/CS platform에서 수동 export해야 합니다
- Deterministic only: predictive ML은 없습니다. scoring은 weighted signal 기반 algorithmic 방식입니다
- Threshold tuning: default threshold는 industry-standard이지만 business에 맞게 calibration이 필요할 수 있습니다
- Revenue estimates: expansion revenue estimate는 usage pattern 기반 approximation입니다
Last Updated: February 2026 Tools: 3 Python CLI tools Dependencies: Python 3.7+ standard library only