churn-prediction

解約予測

利用パターン、サポートとのやり取り、関係性の健全性を体系的に分析し、顧客の解約につながる早期警告サインを検出します。

このスキルを使用する場面

• 月次／四半期ごとの解約リスクレビュー
• CSM の対応優先順位付け
• 早期警告システムの構築
• 解約顧客に関する事後分析
• 経営陣向けの解約レポート

手法の基盤

Lincoln Murphy の解約分析およびProfitWell のリテンション調査に基づき、以下を分析します。

• プロダクトのエンゲージメント低下
• サポートに対する感情の傾向
• 支払い行動の変化
• 関係性の悪化
• 競合に関する兆候

Claude が行うことと、あなたが判断すること

Claude が行うこと	あなたが判断すること
リスクの兆候を特定します	顧客を引き留めるか、手放すかの判断
リスクスコアを算出します	リソースの配分
介入策を提案します	割引や譲歩の提示
リスクのあるアカウントに優先順位を付けます	経営陣へのエスカレーションのタイミング
解約パターンを分析します	リテンション戦略の変更

このスキルでできること

1. 兆候の検出 - 解約リスクを示す行動指標を特定します
2. リスクスコアリング - 解約確率を算出します
3. 根本原因分析 - 解約する可能性が高い理由を分析します
4. 介入計画 - 顧客を引き留めるために実施できる対応を検討します
5. パターン認識 - 過去に解約したアカウントから学びます

使用方法

Assess churn risk for this customer:

Account: [Company Name]
Contract: $[ARR], Renewal: [Date]
Tenure: [Months]

Usage Signals:
- Login frequency: [trend]
- Feature adoption: [% and trend]
- Active users: [current vs licensed]
- Key feature usage: [specific metrics]

Support Signals:
- Recent tickets: [count and nature]
- CSAT trend: [improving/stable/declining]
- Escalations: [any open or recent]
- Sentiment: [last few interactions]

Relationship Signals:
- Champion status: [engaged/disengaged/left]
- Exec sponsor: [status]
- NPS response: [score and comments]
- QBR attendance: [pattern]

Financial Signals:
- Payment status: [current/late]
- Contract discussions: [any mentions of changes]
- Competitor mentions: [any signals]

手順

ステップ 1：先行指標を評価する

30～60 日前に見られる警告サイン：

兆候	リスクレベル	重み
ログインが 50% 超減少	高	15
機能の利用が停止	高	15
サポートチケットが急増	中	10
推進担当者が退職	重大	20
NPS がマイナス	高	12
支払いが遅延	中	8
QBR に参加しない	中	8
競合他社に言及	高	12

ステップ 2：解約確率を算出する

リスクスコアの計算式：

Churn Risk = Sum of weighted signals / 100

Score Ranges:
- 0-20: Low Risk (normal attention)
- 21-40: Moderate Risk (proactive outreach)
- 41-60: High Risk (intervention required)
- 61-80: Critical Risk (executive escalation)
- 81-100: Imminent Churn (save or plan exit)

ステップ 3：根本原因のカテゴリを特定する

カテゴリ	指標	一般的な引き留め成功率
プロダクトとの適合性	利用率が低い、ユースケースが不適切	30%
価値のギャップ	ROI を実感できない、予算の圧迫	45%
サービスの問題	サポートの不備、未解決のバグ	60%
関係性	推進担当者の退職、エンゲージメントの欠如	35%
競合	他社を積極的に評価中	25%
事業上の変化	M&A、予算削減、事業転換	15%

ステップ 4：介入策を提案する

根本原因別：

原因	主な対応	追加対応
プロダクトとの適合性	成功に向けた計画策定	契約内容の適正化
価値のギャップ	ROI のレビュー	経営幹部スポンサーとの面談
サービスの問題	エスカレーションと問題解決	サービスクレジット
関係性	新たな推進担当者の育成	経営幹部との関係構築
競合	競争上の防衛策	価格の見直し
事業	柔軟な契約条件	一時停止の選択肢

ステップ 5：引き留め計画を作成する

90 日間の引き留めフレームワーク：

• 1～7 日目：状況を見極め、安定化させます
• 8～30 日目：根本原因に対処します
• 31～60 日目：価値認識を再構築します
• 61～90 日目：継続の意思を確保します

例

例 1：リスクの高いアカウント

入力：

Account: MediaTech Corp
Contract: $96K ARR, Renewal: April 15 (45 days)
Tenure: 18 months

Usage Signals:
- Logins: Down 65% last 30 days
- Feature adoption: 35% (was 60%)
- Active users: 8 of 25 licensed
- Core feature: Stopped using analytics module

Support Signals:
- Tickets: 8 this month (normally 2)
- CSAT: Dropped from 4.5 to 3.2
- Escalation: 1 open (data export issue)
- Sentiment: Last 3 interactions negative

Relationship Signals:
- Champion: VP Marketing left 6 weeks ago
- Exec sponsor: Never established
- NPS: 4 (was 8 six months ago)
- QBR: Cancelled last two

Financial Signals:
- Payment: Current
- Mentions: "Evaluating options" in last call
- Competitor: Saw CompetitorX demo on their calendar

出力：

## Churn Risk Assessment: MediaTech Corp

### 🔴 CRITICAL RISK - 78/100

**Churn Probability: 75-85%**
**Time to Action: Immediate**

---

### Risk Signal Analysis

| Signal | Finding | Points |
|--------|---------|--------|
| Usage drop 65% | Critical | 15/15 |
| Feature stopped | Analytics abandoned | 15/15 |
| Champion left | No replacement | 20/20 |
| NPS Detractor | Dropped 4 points | 12/12 |
| Competitor eval | Demo scheduled | 12/12 |
| No QBR | 2 cancelled | 8/8 |
| **Total** | | **78/100** |

### Root Cause Analysis

**Primary: Relationship Void** (Champion departure)
- VP Marketing left 6 weeks ago
- No executive sponsor ever established
- Organizational knowledge lost
- No one internally championing value

**Secondary: Value Gap** (Product not delivering)
- Usage collapse suggests not getting value
- Analytics module abandoned = key feature unused
- May have been champion-dependent usage

**Tertiary: Active Competition**
- CompetitorX demo on calendar
- "Evaluating options" language
- Classic exit signals

### Competitor Intelligence

**CompetitorX Positioning:**
- Likely pitching: Simpler interface, lower price
- Their weakness: Less robust analytics
- Our defense: Depth of features, integration

### 90-Day Save Plan

**WEEK 1: Emergency Triage**

| Day | Action | Owner |
|-----|--------|-------|
| 1 | Resolve data export escalation | Support |
| 1 | CSM call to understand situation | CSM |
| 2 | Identify new potential champion | CSM |
| 3 | VP CS call to express commitment | VP CS |
| 5 | Executive sponsor outreach (their CMO) | CRO |

**WEEK 2-4: Stabilize**
- [ ] Close escalation completely
- [ ] Meet new champion (find one!)
- [ ] Re-onboard inactive users
- [ ] Document value delivered to date
- [ ] Competitive battle card preparation

**WEEK 5-8: Rebuild Value**
- [ ] ROI review presentation
- [ ] Success planning session
- [ ] Showcase new features
- [ ] Get 3 quick wins documented

**WEEK 9-12: Secure Renewal**
- [ ] QBR with exec attendance
- [ ] Renewal discussion
- [ ] Multi-year incentive if appropriate
- [ ] Reference/case study request (confidence signal)

### Save Probability Assessment

| If We... | Save Probability |
|----------|------------------|
| Do nothing | 15% |
| Standard outreach | 25% |
| Execute full plan | 45% |
| Add discount/concession | 55% |
| Exec-to-exec + plan | 60% |

### Decision Point

**Recommended: Full save effort**
- $96K ARR worth 60-90 hours of CSM time
- Cost to acquire replacement: ~$30K
- Reputation risk if churns

**If No Traction by Day 30:**
- Prepare for graceful offboarding
- Offer reduced contract if budget issue
- Maintain relationship for potential return

例 2：コホート別の解約分析

入力：

Analyze churn patterns from these 10 churned accounts:

1. AlphaCo: Left after 8 months, champion left, low usage
2. BetaTech: Left after 14 months, pricing, competitor win
3. GammaCorp: Left after 6 months, wrong fit, never adopted
4. DeltaInc: Left after 24 months, budget cuts, loved product
5. EchoSys: Left after 10 months, support issues, 3 escalations
6. FoxtrotLLC: Left after 18 months, competitor, champion left
7. GolfCo: Left after 4 months, implementation failed
8. HotelGrp: Left after 12 months, didn't see ROI
9. IndiaInc: Left after 9 months, champion left, low NPS
10. JulietCorp: Left after 20 months, M&A, product deprecated

出力：

## Churn Cohort Analysis: Q4 Losses

### Summary
- **Total Churned**: 10 accounts
- **Total ARR Lost**: [Calculate from data]
- **Average Tenure**: 12.5 months

---

### Root Cause Distribution

| Root Cause | Count | % | Avg Tenure |
|------------|-------|---|------------|
| Champion Left | 4 | 40% | 11.3 mo |
| Competitor | 3 | 30% | 17.3 mo |
| Product/Fit | 2 | 20% | 5.0 mo |
| Business Change | 2 | 20% | 22.0 mo |
| Service/Support | 1 | 10% | 10.0 mo |
| Value/ROI | 2 | 20% | 10.0 mo |

*Note: Some accounts had multiple causes*

### Key Insights

**1. Champion Dependency is Critical (40%)**
- 4 of 10 churns involved champion departure
- Average: Churned 3-4 months after champion left
- **Action**: Multi-threading program required

**2. Early Churn = Fit Problem**
- 3 accounts churned <6 months
- All had adoption/implementation issues
- **Action**: Improve qualification + onboarding

**3. Competitor Wins Correlate with Tenure**
- Competitor losses at 14, 18, 20 months
- Long enough to evaluate alternatives
- **Action**: Value reinforcement at 12-month mark

**4. Business Change is Uncontrollable**
- 2 churns from M&A/budget cuts
- Both were "happy" customers
- **Action**: Accept, maintain relationship

### Early Warning Signal Validation

| Signal | Present Before Churn | Lead Time |
|--------|---------------------|-----------|
| Champion left | 4/10 (40%) | 3-4 months |
| Usage drop >40% | 7/10 (70%) | 6-8 weeks |
| NPS drop | 6/10 (60%) | 2-3 months |
| Missed QBR | 5/10 (50%) | 3-4 months |
| Support spike | 3/10 (30%) | 4-6 weeks |

**Best Predictor**: Usage drop >40% (70% correlation)

### Preventability Assessment

| Account | Preventable? | What Would Have Helped |
|---------|--------------|------------------------|
| AlphaCo | Likely | Champion backup plan |
| BetaTech | Possibly | Competitive defense earlier |
| GammaCorp | Unlikely | Better qualification |
| DeltaInc | No | Business change |
| EchoSys | Likely | Faster escalation resolution |
| FoxtrotLLC | Possibly | Multi-thread + compete |
| GolfCo | Likely | Implementation oversight |
| HotelGrp | Likely | Proactive ROI review |
| IndiaInc | Likely | Champion backup |
| JulietCorp | No | M&A out of control |

**Preventability Rate**: 60% (6/10 could have been saved)

### Recommendations

**Process Changes:**
1. Implement champion backup contact rule (2+ contacts)
2. Add 12-month value review to CSM playbook
3. Create competitive defense triggers
4. Improve implementation success metrics

**Investment Areas:**
1. CSM capacity for proactive outreach
2. Competitive intelligence
3. Champion development program

**Metrics to Track:**
- Champion backup coverage %
- Time to first value
- Competitive mention alerts
- 12-month NPS trend

スキルの適用範囲

このスキルが得意なこと

• リスクの兆候を体系的に分析します
• 明確なロジックで確率をスコアリングします
• 根本原因を分類します
• 介入策を計画します

このスキルでできないこと

• 実際の顧客データへのアクセス
• 解約時期の正確な予測
• 顧客内部の動向の把握
• 関係性に関する直感の代替

人間にエスカレーションすべき場合

• 戦略的アカウント（上位 10%）
• 複雑な複数プロダクトの関係性
• 法務または経営幹部の関与が必要なエスカレーション
• 価格譲歩に関する判断

改善ガイド

フォローアップ用プロンプト

• 「このアカウント向けに、30 日・60 日・90 日の引き留め計画を作成してください。」
• 「どのような競合対策を準備すべきですか？」
• 「リスクのあるアカウントのうち、どれを優先すべきですか？」
• 「解約したすべてのアカウントに共通するパターンを分析してください。」

モニタリングの頻度

1. すべてのアカウントを毎月スコアリングします
2. スコアが15ポイントを超えて低下した場合にアラートを出します
3. 重大／高リスクのアカウントを毎週レビューします
4. 四半期ごとに傾向を分析します

チェックリストとテンプレート

リスクのあるアカウントのチェックリスト

• 利用傾向を分析した（30／60／90日）
• サポートに関する評価を確認した
• 推進者の状況を確認した
• NPSを収集または依頼した
• 競合の兆候を確認した
• 財務状況を確認した
• 解約防止計画を文書化した

参考資料

• Lincoln Murphyの解約分析フレームワーク
• ProfitWellの顧客維持ベンチマーク
• Gainsightの顧客ヘルス評価手法
• ChurnZeroの予測分析

関連スキル

• account-health - より広範なヘルススコアリング
• health-score-monitor - 継続的なモニタリング
• renewal-management - 更新プロセス

スキルのメタデータ

• ドメイン：カスタマーサクセス
• 複雑さ：上級
• モード：centaur
• 価値を得るまでの時間：1アカウントあたり20～30分
• 前提条件：顧客データ、履歴、コンテキスト