La mauvaise tentative de rétention confirme la décision
Quand un client indique qu'il part, il reçoit une offre de rétention automatique qui lui rappelle combien il a toujours été précieux. Proposer une remise au moment de la sortie, c'est parler de prix, pas de valeur.
Vous voyez si une action est possible en regardant les raisons données pour partir. Un client qui a dépassé le produit et un client qui a buté sur un bug sans jamais recevoir d'aide n'appellent pas la même réponse. L'un des deux doit recevoir des excuses plutôt qu'une remise.
Certains départs doivent être laissés faire. Un client qui n'a jamais été un bon profil coûte du support et fait une mauvaise référence. Tenter de le retenir gaspille de la bonne volonté, car la relation n'allait pas fonctionner.
Le moment compte autant que les conditions. Parler rétention pendant un incident non résolu se lit comme une maladresse, peu importe la faveur des conditions.
Comment l'agent est construit dans Agent Studio
Le system prompt définit les signaux de churn qui sont réels pour votre produit, car l'ensemble de signaux change entièrement d'un produit à l'autre. Parmi les exemples : une baisse d'usage, un ton négatif dans le support, un siège annulé, une question sur l'export des données.
Les prompt skills exposent les options d'intervention et leurs coûts, avec l'énoncé clair qu'aucune intervention n'est une recommandation valable, donc elle n'a pas besoin de justification particulière.
Les règles de suppression appartiennent aussi au system prompt. Aucune démarche de rétention ne doit avoir lieu pendant un incident ouvert concernant ce client, ni tant qu'une escalade support reste non résolue.
Un flux Start Scheduled construit le tableau. Un nœud HTTP Request collecte les données d'usage. Un nœud Salesforce ou HubSpot fournit les informations du compte. Un nœud Jira fournit les tickets ouverts. Un nœud Agent Chat demande ensuite une lecture.
Les recommandations vont au propriétaire du compte via Slack, où la raison de la recommandation et le contrôle de suppression sont visibles. L'agent ne contacte jamais le client et n'approuve jamais de conditions commerciales.
Google Sheets consigne les recommandations à côté des résultats, y compris les cas sans action, car un client qui reste sans intervention est le point de données qui empêche le sur-traitement.
De quoi cet agent est constitué
- System prompt : les signaux de churn qui sont réels pour votre produit, pas une liste générique.
- System prompt : règles de suppression pour les incidents ouverts et les escalades non résolues.
- Prompt skills : options d'intervention avec leurs coûts, et l'absence d'intervention comme réponse valable.
- Jira (Integration) : fournit les tickets ouverts, pour que le moment entre dans le jugement.
- Agent Chat (Util) : un flux planifié qui assemble usage, compte et tickets, puis demande une lecture.
- Slack (Communication) : porte la recommandation au propriétaire du compte. L'agent ne contacte jamais le client.
- Quand un ActionFlow suffit : Si une alerte de seuil d'usage suffit, construisez le flux de travail. L'agent décide quoi en faire.
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