cco-review

/cs:cco-review — CCO のための厳しい質問

コマンド: /cs:cco-review <plan>

顧客維持にこだわる CCO が、顧客体験に関わるあらゆる計画を厳しく検証します。顧客維持に関する主張、セグメンテーションの変更、CS チームの拡大、主要な CS 採用を行う前に、6 つの質問に答えます。

実行するタイミング

• 顧客維持率の数値を含む取締役会向けの説明を行う前
• CS チームの人員増強を承認する前
• 顧客基盤を再セグメント化する前、またはティアの定義を変更する前
• 顧客向けマーケティングまたはアドボカシープログラムを開始する前
• 主要な CS 採用（CSM、AM、導入、カスタマーマーケティング）の前
• NRR は「好調」なのに、CSM からの解約に関する苦情が増えているとき
• CSM とは別に AM の役割を追加するかどうかを決める前

CCO からの 6 つの質問

1. GRR はいくつですか？

NRR ではなく、GRR です。 NRR は、拡大によって漏れのあるバケツを隠せることがあります。

• GRR の健全な水準は、成長段階で 90% 以上、規模拡大段階で 95% 以上です
• GRR が 85% 未満で NRR が 100% 超の場合、顧客の 15% 以上で製品が機能しておらず、拡大がその失敗を覆い隠しています
• retention_decomposition_analyzer.py を実行します

2. 顧客が離れる最大の理由は何ですか？

答えられないなら、解約を理解できていません。

• 7 分類のタクソノミー：product_fit / competitor_loss / no_value_realized / pricing / champion_left / company_event / tactical_failure
• 防止可能な解約 = product_fit + no_value_realized + tactical_failure
• 防止可能な解約が 50% 超なら、CS が明確な影響力を持ちます。30% 未満なら、解約は構造的なものです（ICP、市場、競争）

3. セグメント別の TTV 中央値はいくつですか？

TTV が長い場合、セグメントによって問題は異なります。

• 低価格帯で TTV が長い = ICP の不適合です。ダウングレードするか、終了します
• 高価格帯で TTV が長い = オンボーディングに問題があります。導入マネージャーからの引き継ぎを改善します
• TTV は GRR の先行指標です

4. 今日、どの顧客との契約を打ち切りますか？

「いない」なら、セグメンテーションに問題があります。

• 収益よりコストがかかるアカウントもあります（サポートコストが ARR の 50% 超 ＋ ICP 適合度が低い）
• customer_segmentation_designer.py を実行して、打ち切り候補リストを洗い出します
• 打ち切り候補に取れる対応は 3 つです：契約を更新しない／ダウングレードしてテックタッチにする／コストを回収できる価格に引き上げる

5. CSM あたりの ARR はいくらで、担当モデルはプール型ですか、それとも個別担当型ですか？

モデルを誤ると、対応能力を無駄にします。

• 戦略顧客：個別担当＋エグゼクティブスポンサー、CSM あたり ARR 30 万～100 万ドル
• エンタープライズ：個別担当、50 万～200 万ドル
• ミッドマーケット：プール型、200 万～500 万ドル
• SMB：テックタッチ、500 万ドル以上
• チーム規模を算出するには cs_coverage_calculator.py を実行します

6. CS は報酬プランに含まれていますか？営業の報酬とはどう違いますか？

不整合は、CS の失敗を示す先行指標です。

• CS の報酬構成は、基本給 70／変動給 30 が一般的です
• 変動給：GRR 50% ＋ NRR 30% ＋ 活動 20%
• アンチパターン：NPS に基づいて CSM に報酬を支払うこと。数値を操作するようになります
• アンチパターン：CSM に営業と同じ報酬を支払うこと。顧客を支援するのではなく、販売するようになります

ワークフロー

# 1. Retention decomposition (always start here)
python ../../../c-level-advisor/skills/chief-customer-officer-advisor/scripts/retention_decomposition_analyzer.py cohorts.json

# 2. Segmentation audit
python ../../../c-level-advisor/skills/chief-customer-officer-advisor/scripts/customer_segmentation_designer.py customers.json

# 3. Coverage sizing (if making CS team changes)
python ../../../c-level-advisor/skills/chief-customer-officer-advisor/scripts/cs_coverage_calculator.py book.json

出力形式

# CCO Review: <plan>
**Date:** YYYY-MM-DD

## The Decision Being Made
[one sentence — retention | segmentation | coverage | next hire]

## Retention (if applicable)
- GRR: X% (vs vanity NRR of Y%)
- Top churn driver: <category> at X% of churn
- Preventable churn: X% (CS-controllable)
- Leaky-bucket pattern? yes/no

## Segmentation (if applicable)
- Tier distribution: Strategic X / Enterprise X / Mid-market X / SMB X
- Kill list size: N customers (X% of customers, Y% of ARR)
- Upgrade candidates: N

## Coverage (if applicable)
- Current CSMs: N | Required now: M | Required 12mo: P
- Annual cost (12mo): $X
- Manager trigger fired: yes/no

## Org (if applicable)
- Next hire: <CSM | Support | AM | IM | CS Ops | Customer Marketing>
- Why this, not the alternative: <one line>
- Customer outcome unblocked: <specific>

## Verdict
🟢 SHIP | 🟡 SHARPEN | 🔴 BLOCK

## Next Steps
[3 concrete actions]

振り分け先

• /cs:cpo-review — 解約の根本原因が product_fit または no_value_realized の場合
• /cs:cro-review — 拡大の計算または報酬の整合性が問題となる場合
• /cs:cfo-review — CS コストの確約および顧客維持が収益に与える影響について
• cs-chro-advisor エージェント — CS の採用、報酬、キャリアラダーについて
• /cs:decide — 判定を記録します
• /cs:freeze 30 — 複数年にわたる CS 報酬プランの変更について

関連項目

• エージェント：cs-cco-advisor
• スキル：chief-customer-officer-advisor
• 関連：../../../business-growth/（CS の実務的な遂行）

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バージョン： 1.0.0