El intento de retención equivocado confirma la decisión de irse
Cuando un cliente indica que se va, recibe una oferta automática de retención que le muestra lo valioso que siempre ha sido. Ofrecer un descuento en el punto de salida habla de precio, no de valor.
Puedes ver si alguna acción es posible mirando las razones que dan para irse. Un cliente que ya superó el producto y un cliente que chocó con un error y nunca recibió ayuda necesitan respuestas distintas. Uno de los dos debería recibir una disculpa, no un descuento.
Algunas salidas hay que dejarlas pasar. Un cliente que nunca fue un buen encaje cuesta soporte y es una mala referencia. Intentar salvar a ese cliente desperdicia buena voluntad, porque la relación nunca iba a funcionar.
El momento importa tanto como las condiciones. Hablar de retención durante un incidente sin resolver se lee como insensible, por más favorables que sean las condiciones.
Cómo se construye el agent en Agent Studio
El system prompt define las señales de churn que son reales para tu producto, porque el conjunto de señales cambia por completo entre productos. Entre los ejemplos están el uso reducido, un tono negativo en soporte, un asiento cancelado y una pregunta sobre exportación de datos.
Los prompt skills exponen las opciones de intervención y sus costos, junto con una afirmación clara de que no intervenir es una recomendación válida, así que no necesita una justificación especial.
Las reglas de supresión también van en el system prompt. No debería haber un contacto de retención durante un incidente abierto de ese cliente, ni mientras un escalamiento de soporte siga sin resolver.
Un flujo Start Scheduled arma el panorama. Un nodo HTTP Request reúne datos de uso. Un nodo Salesforce o HubSpot aporta la información de la cuenta. Un nodo Jira aporta los asuntos abiertos. Un nodo Agent Chat pide entonces una lectura.
Las recomendaciones van al responsable de la cuenta por Slack, donde se ven tanto la razón de la recomendación como la comprobación de supresión. El agent nunca contacta al cliente y nunca aprueba condiciones comerciales.
Google Sheets registra las recomendaciones junto con los resultados, incluidos los casos en que no se tomó acción, porque un cliente que se queda sin intervención es el dato que evita el sobretratamiento.
De qué está hecho este agent
- System prompt: las señales de churn que son reales para tu producto, no una lista genérica.
- System prompt: reglas de supresión para incidentes abiertos y escalamientos sin resolver.
- Prompt skills: opciones de intervención con sus costos, y no intervenir como respuesta válida.
- Jira (Integration): aporta los asuntos abiertos, para que el momento entre en el juicio.
- Agent Chat (Util): un flujo programado que arma uso, cuenta y asuntos, y luego pide una lectura.
- Slack (Communication): lleva la recomendación al responsable de la cuenta. El agent nunca contacta al cliente.
- Cuando un ActionFlow basta: Si una alerta por umbral de uso alcanza, construye el flujo de trabajo. El agent decide qué hacer con ella.
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