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Individual skill

churn-analysis

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Produce un análisis de churn estructurado que separe el churn evitable del inevitable. Úsalo cuando investigues por qué se van los clientes, identifiques segmentos en riesgo, calcules net revenue retention o construyas un plan de intervención de retención. Produce un informe de churn con cálculos de tasa, razones categorizadas por evitabilidad, desglose por segmento, análisis de timing, señales de alerta temprana e intervenciones priorizadas según impacto estimado.

i18n/es/skills/churn-analysis/SKILL.md

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1,539
Repository last updated
Nov 9, 2026
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MIT

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# Skill de Análisis de Churn

Produce un análisis de churn estructurado que vaya más allá de la tasa titular — identificando por qué se van los clientes, cuáles son los segmentos más en riesgo, y qué intervenciones tendrán el mayor impacto en la retención.

## Lee de / Escribe en el Brain

Si existe un [`professional-brain`](../professional-brain/SKILL.md) (`brain/`), toma como base en lugar de volver a preguntar por lo que ya sabes:

- **Lee primero:** `context.md` (definiciones de métricas — qué significa "churn" aquí), `knowledge/` y `entities/` de segmentos relacionados. Ejecuta `python3 ../professional-brain/scripts/brain_query.py ./brain "churn"` y mantén la etiqueta de procedencia de cada hecho.
- **📥 Propón al Brain:** después de producir, propón registrar el hallazgo titular de retención a `knowledge/` (`[data]`), cualquier decisión de retención a `decisions/` y los drivers en riesgo como `hypotheses/`. Muéstralos, obtén confirmación, luego escribe con `../professional-brain/scripts/brain_write.py … --commit` (append-only, dry-run por defecto).

## Inputs Requeridos

Pregunta por estos si no están ya disponibles:
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