Il churn raramente sorprende qualcuno a posteriori; i segnali erano nei dati di utilizzo e nella coda di supporto da settimane. Il problema è che nessuno li guardava insieme finché non arrivava l'email di disdetta.
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Claude
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Perché questo subagent
Il churn raramente sorprende qualcuno a posteriori; i segnali erano nei dati di utilizzo e nella coda di supporto da settimane. Il problema è che nessuno li guardava insieme finché non arrivava l'email di disdetta.
Questo agente assegna ogni giorno un punteggio agli account su trend di utilizzo, fatturazione e ticket, poi manda un DM all'owner prima che l'account si raffreddi. L'alert nomina il vero segnale d'allarme e suggerisce una save play precisa, così il rappresentante si fa vivo con un motivo invece di un vago check-in. Cogli lo scivolamento mentre c'è ancora tempo per agire.
Come gira
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.
Assegna a ogni account un punteggio sulla direzione del trend e segnala quelli che scivolano verso il churn.
pending
Estrae la causa probabile: login in calo, un pagamento fallito o una pila di ticket aperti.
pending
Manda un DM su Slack all'owner dell'account con il campanello d'allarme e una save play suggerita.
pending
Esempio di output
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.