Le churn surprend rarement après coup ; les signaux dormaient dans les données d'usage et la file de support depuis des semaines. Le problème, c'est que personne ne les regardait ensemble avant que l'e-mail de résiliation n'arrive.
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Claude
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Pourquoi ce sous-agent
Le churn surprend rarement après coup ; les signaux dormaient dans les données d'usage et la file de support depuis des semaines. Le problème, c'est que personne ne les regardait ensemble avant que l'e-mail de résiliation n'arrive.
Cet agent note les comptes chaque jour sur les tendances d'usage, de facturation et de tickets, puis envoie un message direct au responsable avant que le compte ne se refroidisse. L'alerte nomme le vrai signal d'alerte et suggère une action de rétention précise, si bien que le commercial relance avec une raison plutôt qu'une vague prise de nouvelles. Vous rattrapez la glissade tant qu'il reste du temps pour agir.
Comment il s'exécute
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.
Noter chaque compte sur la direction de sa tendance et signaler ceux qui glissent vers le churn.
pending
Identifier la cause probable : connexions en baisse, échec de facturation ou pile de tickets ouverts.
pending
Envoyer un message direct au responsable du compte dans Slack avec le signal d'alerte et une action de rétention suggérée.
pending
Exemple de sortie
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.