El churn rara vez sorprende a nadie a posteriori; las señales llevaban semanas en los datos de uso y en la cola de soporte. El problema es que nadie las miraba juntas hasta que llegó el email de cancelación.
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Por qué este subagente
El churn rara vez sorprende a nadie a posteriori; las señales llevaban semanas en los datos de uso y en la cola de soporte. El problema es que nadie las miraba juntas hasta que llegó el email de cancelación.
Este agente puntúa las cuentas a diario por tendencias de uso, facturación y tickets, y luego manda un DM al responsable antes de que la cuenta se enfríe. La alerta nombra la señal de alarma real y sugiere una jugada de retención concreta, así el comercial contacta con un motivo en vez de un seguimiento vago. Pillas el deslizamiento cuando todavía hay tiempo de actuar.
Cómo se ejecuta
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Puntúa cada cuenta por la dirección de su tendencia y señala las que se deslizan hacia el churn.
pending
Saca la causa probable: caída de logins, un fallo de facturación o una pila de tickets abiertos.
pending
Manda un DM en Slack al responsable de la cuenta con la señal de alarma y una jugada de retención sugerida.
pending
Salida de ejemplo
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
For each account, return a risk_level, the top signal driving it, and one concrete save play tied to that signal.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.