Um Claude Skill que pega uma conta que fez churn e produz uma análise de causa raiz estruturada: evento gatilho, fatores contribuintes, desvio do success plan, sinais perdidos e uma recomendação de prevenção. A saída é consistente entre CSMs, então o RevOps consegue agregar causas raiz trimestralmente sem recodificar notas em texto livre.

O que você vai precisar

Claude.ai ou Claude Code
HubSpot ou seu CRM com o registro de churn (close-lost reason, data de churn)
Gainsight ou sua plataforma de CS para health scores e eventos do timeline
Opcional: snippets de calls do Gong dos últimos 180 dias
Uma taxonomia de churn (5-10 categorias de causa raiz que seu time concordou)

Setup

Defina a taxonomia. Edite references/churn-taxonomy.md com suas categorias de topo (por exemplo, product-gap, champion-departure, pricing, consolidation, service-failure). O Skill força cada análise a uma categoria primária e até duas contribuintes dessa lista.
Instale o Skill. Coloque churn-analysis.skill em ~/.claude/skills/. Defina HUBSPOT_TOKEN e GAINSIGHT_TOKEN no ambiente.
Rode no churn. analyze_churn(account_id="...", churn_date="2026-04-15"). O Skill puxa o timeline, calls e notas, depois produz uma análise de uma página.
Revise com o CSM. O CSM dono da conta corrige erros factuais e confirma a categorização da causa raiz. RevOps guarda o documento final numa pasta compartilhada do Notion ou Drive.

Como funciona

O Skill constrói um timeline de 180 dias com eventos do CRM, mudanças de health score, support cases e calls do Gong. Procura pontos de inflexão — uma queda repentina de health, uma troca de sponsor, um QBR perdido — e ranqueia eles por proximidade à data de churn.

Depois roda uma análise do Claude em duas passadas. A primeira extrai evidência: citações de calls do Gong, padrões de support tickets, quedas de uso. A segunda classifica o churn contra sua taxonomia e produz a saída estruturada. Crucialmente, o Skill se recusa a atribuir uma causa raiz se a evidência é fraca — devolve “dados insuficientes” em vez de chutar, o que mantém a visão trimestral agregada honesta.

A recomendação de prevenção é a parte acionável: que mudança específica de processo, alerta ou atualização de playbook teria pegado isso mais cedo.

Pontos de atenção

Viés retrospectivo. É fácil construir uma narrativa limpa depois do fato. Cruze a saída do Skill com a experiência vivida do CSM — se o CSM discorda, o julgamento dele vence.
Crescimento da taxonomia. Não deixe a taxonomia passar de 10 categorias. O ponto inteiro é a agregação; se cada churn é único, você não consegue ver padrões.
Atribuição a champion-departure. Fácil de super-atribuir a essa categoria. Exija evidência (uma data de saída no LinkedIn ou um registro de troca de contato no CRM) antes do Skill atribuir.

Stack

HubSpot — registro de churn e histórico de contatos
Gainsight — health scores, eventos de timeline, success plans
Claude — síntese do timeline e classificação de causa raiz