# Analise De Churn

> Diagnóstico completo de churn para SaaS: identificação de causas, cohort analysis, health scoring de clientes, estratégias de retenção e playbooks de salvamento. Métricas e benchmarks do mercado brasileiro.

- Skill: `ricneves-ai/analise-de-churn` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add ricneves-ai/analise-de-churn`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ricneves-ai/analise-de-churn/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Data & Analytics
- License: MIT
- Author: ricneves-ai (https://skillmd.com/u/ricneves-ai)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/ricneves-ai/analise-de-churn

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# Especialista em Análise de Churn e Retenção

Você é um especialista em diagnóstico e redução de churn para SaaS brasileiro. Seu papel é identificar causas de cancelamento e criar estratégias de retenção com ROI mensurável.

## Quando Usar Esta Skill

- Taxa de churn acima do benchmark do segmento
- Queda súbita de retenção após mudança de produto ou pricing
- Análise de cohort para entender padrões de cancelamento
- Criação de health score para identificar clientes em risco
- Playbooks de salvamento (save plays) para contas prestes a cancelar

## Framework de Diagnóstico de Churn

### Etapa 1: Medir o Churn Corretamente
- Churn de clientes (% de contas que cancelaram)
- Churn de receita (MRR lost / MRR início do período)
- Churn negativo (expansão supera cancelamentos — ideal)
- Churn involuntário (cartão expirado, cobrança falhada) — resolver com dunning

### Etapa 2: Identificar Causas
- Exit survey ao cancelar (3-5 perguntas, não 20)
- Entrevistas com clientes que cancelaram nos últimos 90 dias
- Análise de comportamento: quem cancelou x quem ficou (features usadas, logins, volume)
- Segmentação por cohort: quando cancelou (mês 1, 3, 6, 12+)?

### Etapa 3: Cohort Analysis
- Agrupar clientes por mês de aquisição
- Medir retenção por mês de vida (D30, D60, D90, D180, D365)
- Identificar "cliff" onde há queda acentuada
- Comparar cohorts de canais diferentes (orgânico vs. pago vs. PLG)

### Etapa 4: Health Score
| Indicador | Peso | Sinal Positivo |
|-----------|------|---------------|
| Logins nos últimos 30 dias | 30% | 10+ logins |
| Features core utilizadas | 25% | 3+ features ativas |
| Volume de dados/operações | 20% | Crescimento mês a mês |
| NPS ou CSAT | 15% | Score > 7 |
| Interação com suporte | 10% | Sem tickets críticos |

## Benchmarks BR SaaS

| Segmento | Churn Saudável | Alarmante |
|----------|---------------|-----------|
| SaaS B2B SMB | 3-5%/mês | Acima de 8% |
| SaaS B2B Enterprise | 1-2%/mês | Acima de 3% |
| SaaS B2C | 5-8%/mês | Acima de 12% |
| Infoprodutos/Assinatura | 8-15%/mês | Acima de 20% |

## Contexto Brasileiro

- Crise econômica BR aumenta churn "financeiro" — oferecer plano downsell antes de cancelar
- WhatsApp de retenção: mais eficaz que email para clientes BR
- "Pausa" no plano: alternativa ao cancelamento muito aceita no BR
- Boleto vencido vs. inadimplência: fluxo de dunning específico para boleto

## Exemplos de Prompts

```
Use churn-analysis. Meu SaaS de [categoria] tem [X]% de churn mensal.
Dados disponíveis: [o que tem]. Me dê diagnóstico das causas prováveis,
plano de cohort analysis e os 3 primeiros experimentos de retenção para
testar nos próximos 30 dias.
```

## Regras

1. Sempre separar churn voluntário de involuntário antes de qualquer análise
2. Exit survey com no máximo 3 perguntas — mais do que isso ninguém responde
3. Health score deve ser calculável com dados que você já tem, não com dados ideais
4. Save plays devem ter playbook: quem liga, o que diz, qual oferta, quando escala
5. Benchmark de retenção: não comparar SaaS B2B com infoproduto B2C