Um flow do n8n que computa um health score composto de cliente combinando uso do produto do Gainsight, atividade do CRM do HubSpot e sentimento de conversas do Gong. Escreve o score de volta no Gainsight todas as noites, com três sub-scores e uma nota de uma linha de “por que isso mudou.” Substitui o health score estático e manipulável que a maioria dos times de CS usa.
O que você vai precisar
- n8n self-hosted ou Cloud
- Gainsight com PX ou NXT para dados de uso
- HubSpot para suporte e atividade de CSM
- Gong para transcripts de conversas
- API key do Claude para scoring de sentimento
- Definições de alto/médio/baixo para cada sub-score
Setup
- Defina o modelo. Decida os pesos dos seus sub-scores — por exemplo, 50% uso do produto, 30% atividade de CSM, 20% sentimento de conversa. Documente isso em
health-model.mdpara que o rationale seja auditável. - Importe o flow. Puxe
health-score.n8n.json. O flow tem quatro branches em paralelo alimentando um node final de agregação. - Conecte fontes de dados. O branch do Gainsight puxa deltas diários de uso. O branch do HubSpot puxa volume de cases e recência do touch do CSM. O branch do Gong puxa transcripts de calls dos últimos 30 dias e roda classificação de sentimento do Claude por call.
- Agregue e escreva de volta. O node de agregação computa o composto, gera um “por quê” de uma linha usando o Claude, e escreve o score, sub-scores e razão num campo custom do Gainsight. Roda toda noite às 2h.
- Valide contra churn. Backteste o modelo contra os últimos 12 meses de churn. Se contas de health alto fizeram churn, seu modelo está errado.
Como funciona
Cada branch normaliza seu sub-score numa escala 0-100. Uso usa uma janela móvel de 28 dias comparando atividade atual contra o baseline da própria conta, não contra thresholds absolutos — isso pega quedas que thresholds absolutos perdem. Atividade é recência mais frequência de touches CSM-cliente. Sentimento roda o Claude em cada call e produz uma média rolling de sentimento, ponderada por recência.
A agregação é uma soma ponderada, mas a saída não é só um número. O Claude gera uma explicação de uma frase: “Health caiu de 78 para 64 porque o uso do produto está 35% abaixo semana sobre semana apesar de três touches do CSM.” Essa frase é o que torna o score acionável para os CSMs.
O flow é idempotente. Re-rodadas produzem a mesma saída para os mesmos inputs.
Pontos de atenção
- Garbage in, garbage out. Se seus eventos de uso não estão taggeados corretamente no Gainsight, nenhum modelo conserta. Audite a qualidade dos dados primeiro.
- Backteste antes de confiar. Rode o modelo retroativamente por um trimestre e cheque se previu o churn que você viu. Se não previu, re-pondere.
- Uso a nível conta vs. nível usuário. Alguns produtos têm um power user e 99 usuários dormentes; essa conta é saudável ou não dependendo do contexto. Construa pesos por segmento se precisar.
Stack
- n8n — orquestração e agregação
- Gainsight — dados de uso e destino do score
- HubSpot — sinal de suporte e atividade
- Gong — transcripts de conversas para sentimento
- Claude — classificação de sentimento e geração de razão