health-score-monitor

ヘルススコアモニター

複合スコア、傾向追跡、自動アラートを用いて体系的に顧客のヘルス状態を監視し、プロアクティブなカスタマーサクセスを実現します。

このスキルを使う場面

• ヘルススコアのフレームワークを設計するとき
• 監視ダッシュボードを設定するとき
• アラートのしきい値を作成するとき
• 顧客ポートフォリオ全体のヘルス傾向を分析するとき
• 既存のヘルスモデルを最適化するとき

方法論の基盤

Gainsight Health Score Design および Totango Customer Success metrics に基づき、以下に重点を置きます。

• 多次元スコアリング
• 先行指標と遅行指標
• スコアの正規化
• 傾向分析
• アラートの優先順位付け

Claude が行うことと、あなたが決めること

Claude が行うこと	あなたが決めること
スコアリングのフレームワークを設計します	各ディメンションの重み
複合スコアを計算します	アラートのしきい値
傾向パターンを特定します	介入のトリガー
監視の頻度を提案します	リソースの割り当て
改善策を推奨します	ビジネスルールの例外

このスキルでできること

1. フレームワークの設計 - 多要素ヘルスモデル
2. スコアの計算 - 加重複合スコア
3. 傾向分析 - 方向と速度
4. アラートルール - チームへの通知条件
5. ポートフォリオビュー - 集約したヘルス状態の可視化

使用方法

Design a health score monitor for my customer portfolio:

Business Context:
- Product type: [SaaS/Platform/Service]
- Contract model: [Annual/Monthly/Multi-year]
- Key value metric: [What shows customer success?]
- CSM:Account ratio: [1:X]

Available Data Points:
- Product: [List usage metrics available]
- Support: [List support metrics available]
- Financial: [List financial signals]
- Relationship: [List engagement data]

Current Challenges:
- [What's not working with current approach?]

手順

ステップ 1：ヘルスのディメンションを定義する

標準的な 4 本柱モデル：

ディメンション	重み	確認する内容
製品	30-40%	利用されていますか？
サポート	15-25%	顧客は満足していますか？
財務	20-25%	支払いは行われ、成長していますか？
関係性	20-25%	顧客とつながりを保てていますか？

ビジネスに応じて重みを調整します。

• ハイタッチの場合：関係性の重みを増やします
• 使用量ベースの料金体系の場合：製品の重みを増やします
• サポート負荷が高い場合：サポートの重みを増やします

ステップ 2：ディメンションごとに指標を選択する

製品ヘルス指標：

指標	種類	スコアリング
DAU/MAU	先行	ベンチマークに対する割合
機能の採用状況	先行	利用機能の割合
製品の利用時間	先行	平均に対する分数
主要機能の利用状況	先行	はい／いいえ、または頻度
利用傾向	先行	増加／横ばい／減少

サポートヘルス指標：

指標	種類	スコアリング
CSAT スコア	遅行	1-5 のスケール
チケット件数	先行	ベースラインとの比較
エスカレーション	先行	件数（マイナス評価）
問い合わせへの反応	先行	ポジティブ／中立／ネガティブ
解決までの時間	遅行	SLA との比較

財務ヘルス指標：

指標	種類	スコアリング
支払い状況	遅行	支払い済み／遅延
拡大	先行	パイプライン／協議中
契約種別	遅行	複数年契約のボーナス
契約更新日	コンテキスト	残り日数
ARR の傾向	遅行	成長／横ばい／減少

関係性ヘルス指標：

指標	種類	スコアリング
推進者の関与	先行	積極的／消極的／なし
経営幹部のスポンサー	先行	はい／いいえ
NPS/CSAT	遅行	スコア
QBR への出席	先行	定期的／不定期／なし
最終接点	先行	前回の連絡からの日数

ステップ 3：スコアリングルールを作成する

スコアリングマトリックスの例：

Product Score (0-100):
+30: DAU/MAU > 70%
+20: DAU/MAU 50-70%
+10: DAU/MAU 30-50%
+0:  DAU/MAU < 30%

+25: Feature adoption > 60%
+15: Feature adoption 40-60%
+5:  Feature adoption < 40%

+20: Usage trending up
+10: Usage stable
-10: Usage trending down

+15: Key feature used weekly
+5:  Key feature used monthly
-10: Key feature abandoned

Max: 100 (or normalize)

ステップ 4：アラートのしきい値を設定する

条件	アラートレベル	アクション
スコアが 15 ポイント超低下	🔴 重大	CSM が直ちにレビュー
スコアが 40 未満	🟠 高	介入が必要
スコアが 40-60	🟡 中	プロアクティブな連絡
契約更新まで 60 日未満、かつスコアが 60 未満	🔴 重大	解約阻止プラン
前週比で利用が 30% 超減少	🟡 中	状況確認の電話

ステップ 5：監視の頻度を定義する

アクティビティ	頻度	担当者
スコアの更新	毎日／毎週	自動
アラートの確認	毎日	CSM
ポートフォリオのレビュー	毎週	CS マネージャー
モデルの調整	四半期ごと	CS Ops

例

例 1：SaaS ヘルススコアの設計

入力：

Design health score for our B2B SaaS platform:

Business Context:
- Product: Project management software
- Contract: Annual, avg $50K
- Value metric: Projects completed, team adoption
- CSM ratio: 1:40

Available Data:
- Product: Logins, projects created, tasks completed, integrations used
- Support: Zendesk tickets, CSAT, NPS
- Financial: ARR, payment status, expansion pipeline
- Relationship: Meeting attendance, email engagement

Challenges:
- Too many "yellow" accounts, can't prioritize
- Alerts are noisy, CSMs ignoring them

出力：

## Health Score Framework: Project Management SaaS

### Design Principles

Given 1:40 ratio and "alert fatigue" issue:
1. **Prioritize leading indicators** - Catch issues early
2. **Reduce noise** - Tighter alert thresholds
3. **Enable triage** - Clear Red/Yellow/Green actions

---

### Scoring Model

#### Dimension Weights
| Dimension | Weight | Rationale |
|-----------|--------|-----------|
| Product | 40% | Usage = value realization |
| Support | 15% | Lower touch model |
| Financial | 25% | Contract health critical |
| Relationship | 20% | Moderate touch needed |

---

#### Product Score (40 points max)

| Metric | Criteria | Points |
|--------|----------|--------|
| **Weekly Active Users** | | |
| | >70% of seats | 12 |
| | 50-70% | 8 |
| | 30-50% | 4 |
| | <30% | 0 |
| **Projects Created (monthly)** | | |
| | >5 per user | 10 |
| | 2-5 per user | 6 |
| | <2 per user | 2 |
| **Tasks Completed** | | |
| | >80% completion rate | 8 |
| | 50-80% | 5 |
| | <50% | 0 |
| **Integrations** | | |
| | 2+ active | 6 |
| | 1 active | 3 |
| | None | 0 |
| **Usage Trend** | | |
| | Increasing | 4 |
| | Stable | 2 |
| | Declining | -4 |

---

#### Support Score (15 points max)

| Metric | Criteria | Points |
|--------|----------|--------|
| **CSAT** | | |
| | >4.5 | 6 |
| | 4.0-4.5 | 4 |
| | 3.5-4.0 | 2 |
| | <3.5 | 0 |
| **Ticket Volume** | | |
| | Below baseline | 5 |
| | At baseline | 3 |
| | 2x+ baseline | 0 |
| **Escalations** | | |
| | None (90 days) | 4 |
| | Resolved | 2 |
| | Open | -4 |

---

#### Financial Score (25 points max)

| Metric | Criteria | Points |
|--------|----------|--------|
| **Payment Status** | | |
| | Current | 10 |
| | 30 days late | 5 |
| | 60+ days | 0 |
| **Expansion** | | |
| | Closed this year | 8 |
| | In discussion | 5 |
| | No opportunity | 2 |
| **Contract Type** | | |
| | Multi-year | 7 |
| | Annual | 4 |
| | Month-to-month | 0 |

---

#### Relationship Score (20 points max)

| Metric | Criteria | Points |
|--------|----------|--------|
| **Champion Status** | | |
| | Active advocate | 8 |
| | Engaged | 5 |
| | Passive | 2 |
| | Gone/None | 0 |
| **NPS** | | |
| | 9-10 (Promoter) | 6 |
| | 7-8 (Passive) | 4 |
| | 0-6 (Detractor) | 0 |
| **Last Touch** | | |
| | <30 days | 6 |
| | 30-60 days | 4 |
| | 60-90 days | 2 |
| | >90 days | 0 |

---

### Health Bands

| Score | Status | Count Target | CSM Action |
|-------|--------|--------------|------------|
| 80-100 | 🟢 Healthy | 60% | Quarterly touch, expansion |
| 60-79 | 🟡 Monitor | 25% | Monthly touch, watch trends |
| 40-59 | 🟠 At Risk | 12% | Bi-weekly, intervention plan |
| 0-39 | 🔴 Critical | 3% | Weekly, executive escalation |

**Target Distribution** at 1:40 ratio:
- 24 Healthy (quarterly = 8 touches/month)
- 10 Monitor (monthly = 10 touches)
- 5 At Risk (bi-weekly = 10 touches)
- 1 Critical (weekly = 4 touches)
- **Total: 32 touch points/month** (manageable)

---

### Alert Rules (Noise Reduction)

**Only Alert When:**

| Alert | Condition | Frequency |
|-------|-----------|-----------|
| 🔴 Critical New | Score drops below 40 | Immediate |
| 🔴 Renewal Risk | Score <60 AND renewal <60 days | Immediate |
| 🟠 Score Drop | Drops >15 points in 7 days | Daily digest |
| 🟡 Watch | Usage down >30% WoW | Weekly digest |

**Suppress Alerts For:**
- Accounts <30 days old (onboarding)
- Accounts in active implementation
- Known seasonal low periods
- Manual "snooze" by CSM

---

### Dashboard Views

**Portfolio Summary:**

┌─────────────────────────────────────┐ │ マイポートフォリオ：40 アカウント │ ├─────────────────────────────────────┤ │ 🟢 24 (60%) │ 🟡 10 (25%) │ │ 🟠 5 (12%) │ 🔴 1 (3%) │ ├─────────────────────────────────────┤ │ ⚠️ 今週 3 アカウントが低下 │ │ 📈 5 アカウントが改善 │ └─────────────────────────────────────┘

**Account Drill-Down:**

┌─────────────────────────────────────┐ │ アカウント：TechCorp | スコア：62 🟡│ ├─────────────────────────────────────┤ │ 製品： 28/40 ████████░░ │ │ サポート： 12/15 █████████░ │ │ 財務： 14/25 ██████░░░░ │ │ 関係性： 8/20 ████░░░░░░ │ ├─────────────────────────────────────┤ │ 傾向：↘️ -8 ポイント（30 日間） │ │ 更新：90 日 │ │ アクション：状況確認を予定 │ └─────────────────────────────────────┘

例 2：ヘルス傾向の分析

入力：

Analyze health trends for my portfolio:

Q4 Scores:
- Oct: 23 Green, 12 Yellow, 4 Orange, 1 Red
- Nov: 20 Green, 14 Yellow, 5 Orange, 1 Red
- Dec: 18 Green, 13 Yellow, 7 Orange, 2 Red

Also:
- 3 accounts churned in Q4
- 2 expansions closed
- NPS survey: 42 average (was 48)

出力：

## Q4 Health Trend Analysis

### Portfolio Drift Summary

| Status | Oct | Nov | Dec | Change |
|--------|-----|-----|-----|--------|
| 🟢 Green | 23 (58%) | 20 (50%) | 18 (45%) | ↘️ -13% |
| 🟡 Yellow | 12 (30%) | 14 (35%) | 13 (33%) | → +3% |
| 🟠 Orange | 4 (10%) | 5 (13%) | 7 (18%) | ↗️ +8% |
| 🔴 Red | 1 (2%) | 1 (2%) | 2 (5%) | ↗️ +3% |

**Trend: ⚠️ Deteriorating**
- 5 accounts moved from Green to lower status
- Orange/Red grew from 12% to 23%
- Portfolio health declining month-over-month

---

### Churn Correlation

| Churned Account | Last Score | Days at Red |
|-----------------|------------|-------------|
| Account A | 28 | 45 days |
| Account B | 35 | 30 days |
| Account C | 41 | 22 days |

**Insight**: All churned accounts were Red/Orange for 20+ days
**Action**: Accounts at Orange >14 days need intervention

---

### Key Drivers of Decline

**Analyzing accounts that dropped:**

| Factor | Accounts Affected | Avg Point Drop |
|--------|-------------------|----------------|
| Usage decline | 8 | -12 pts |
| Champion change | 3 | -18 pts |
| Support issues | 4 | -8 pts |
| Payment delays | 2 | -6 pts |

**Primary Driver**: Usage decline (likely seasonal + holiday)

---

### NPS Correlation

| NPS Segment | Avg Health Score | Q4 Change |
|-------------|------------------|-----------|
| Promoters (9-10) | 78 | -3 |
| Passives (7-8) | 58 | -6 |
| Detractors (0-6) | 38 | -10 |

**Insight**: Detractor scores dropping fastest
**Action**: Prioritize intervention for Detractors

---

### Q1 Recommendations

**Immediate (Week 1):**
1. Save plan for 2 Red accounts
2. Intervention for 7 Orange accounts
3. Outreach to 3 champion-change accounts

**Short-term (Month 1):**
1. Re-engagement campaign for low-usage accounts
2. Proactive support reach-out to ticket-heavy accounts
3. NPS follow-up calls with Detractors

**Strategic (Quarter):**
1. Investigate seasonal patterns (plan for Q4 2026)
2. Champion backup program implementation
3. Revisit Orange threshold (too many?)

---

### Target for Q1

| Status | Dec | Q1 Target | Delta |
|--------|-----|-----------|-------|
| 🟢 Green | 18 | 22 | +4 |
| 🟡 Yellow | 13 | 14 | +1 |
| 🟠 Orange | 7 | 3 | -4 |
| 🔴 Red | 2 | 1 | -1 |

**Success = Move 5 accounts up at least one tier**

スキルの範囲

このスキルが得意なこと

• ヘルスフレームワークの設計
• 複合スコアの算出
• 傾向やパターンの特定
• アラートしきい値の設定

このスキルでできないこと

• 実際のデータへのアクセス
• システムへの実装
• 個別のビジネスルールの把握
• データエンジニアリングの代替

人にエスカレーションするタイミング

• しきい値の決定
• 解約データに基づく重みの調整
• アラートルールの調整
• 部門横断の合意形成

反復ガイド

フォローアッププロンプト

• 「エンタープライズと SMB で、これらのディメンションの重みを変えるにはどうすればよいですか？」
• 「従量課金モデルでは、どの指標を追加すべきですか？」
• 「ノイズを 50% 削減するアラートルールを作成してください。」
• 「手厚いサポートを提供するサービス事業向けのヘルススコアを設計してください。」

参考資料

• Gainsight のヘルススコアのベストプラクティス
• Totango の顧客ヘルス手法
• ChurnZero のスコアリングフレームワーク
• カスタマーサクセスのベンチマーク

関連スキル

• churn-prediction - より詳細な解約分析
• account-health - RevOps の視点
• expansion-signals - 成長に焦点

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
• 価値実現までの時間：フレームワーク設計に 2〜4 時間
• 前提条件：データの利用可能性の評価