Un SaaS con 200 clientes no detectaba quién iba a cancelar hasta que ya era tarde. Ahora un dashboard con score de salud y alertas por Slack ha reducido el churn mensual del 5% al 2,1%.
La empresa tiene un producto SaaS B2B con 200 clientes y un equipo de 3 personas en customer success. Los datos de uso del producto están en la base de datos de la aplicación (PostgreSQL), los de facturación en Stripe y las encuestas de satisfacción en Typeform. El CEO prepara un informe mensual cruzando 4 excels que tarda 2 días en montar. Cuando detectan un cliente en riesgo de cancelar — porque ha dejado de usar el producto o ha dado un NPS bajo — ya lleva semanas inactivo y es demasiado tarde para retenerlo. El churn mensual es del 5%, lo que significa perder 10 clientes al mes y tener que reemplazarlos con adquisición nueva.
Construimos un dashboard unificado que conecta las 3 fuentes de datos: la base de datos PostgreSQL de la app (logins, uso de features, frecuencia de acceso), Stripe (MRR, churn, upgrades, downgrades, impagos) y Typeform (NPS por cliente). Para cada cliente se calcula automáticamente un score de salud de 0 a 100 basado en actividad, facturación y satisfacción. Cuando un cliente baja del umbral configurado, se envía una alerta por Slack al equipo de customer success con contexto completo: «Cliente X no ha hecho login en 14 días, su uso de la feature principal bajó un 60% y su último NPS fue 6. Acción recomendada: llamada de retención». El equipo actúa 3 semanas antes de que el cliente cancele.
Números concretos después de la implementación. Medidos sobre un periodo de 3 meses posterior al despliegue.
2,1%
churn mensual (antes 5%)
3 sem
detección anticipada de riesgo de cancelación
0
informes manuales (antes 2 días/mes)
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