Für Customer Success · Geplant
Welcher Kunde droht zu gehen?Health-Score und Churn: geplant.
Customer-Success-Teams wollen früh sehen, welcher Kunde unzufrieden ist, wer weniger nutzt und wer kündigen könnte. Peak Analytics soll dafür einen nachvollziehbaren Health-Score und Churn-Auswertungen bieten. Das ist geplant und nicht gebaut. Heute siehst du in der Vorschau offene Kundenaufgaben und Zahlungen je Kunde.
Formuliere das Ziel. Ergänze direkt darunter Perspektiven und Zeitpunkt.
Geplant, nicht verfügbar. Health-Score, Churn und Retention sind spezifiziert und nicht gebaut; es gibt keine Abo- oder Nutzungsquelle. Beispiele sind fiktiv.
Signale je Kunde zusammenführen / Kunde × Monat, Score / Kunden mit sinkendem Score als Aufgabe
Bei wem sollten wir uns diese Woche melden?
- Health-Score
- „Welche Kunden haben seit drei Monaten einen sinkenden Health-Score?“ → Kunden mit sinkendem Score als Aufgabe
- Retention
- „Wie viele Kunden aus dem Frühjahr sind nach sechs Monaten noch da?“ → Schwächster Jahrgang im geteilten Stand
- Heute
- „Bei welchem Kunden liegen die meisten offenen Anliegen?“ → Board mit den meisten offenen Aufgaben als „Prüfen“
Deine Frage
Woran merkst du heute, dass ein Kunde unzufrieden wird?
Die Antwort braucht Signale aus Verträgen, Nutzung und Anliegen. Diese Quellen liest Peak Analytics heute nicht; ein Health-Score ist geplant. Das Beispiel läuft nur in diesem Browserfenster; die beschriebene Auswertung selbst ist geplant.
Lokales Arbeitsbeispiel · keine Speicherung, kein Versand. Bitte keine personenbezogenen Daten eingeben.
Drei Angaben. Eine klare Auswertungsfrage.
Entwurf · noch nicht zusammengestellt
- Frage
- Noch offen
- Datenbasis
- Noch offen
- Nächster Schritt
- Noch offen
Zwei fiktive Situationen
Woran merkst du heute, dass ein Kunde unzufrieden wird?
Zwei fiktive CS-Teams zeigen die geplante Auswertung; das dritte Beispiel zeigt, was heute schon geht.
Buchungssoftware Talwerk (fiktiv)
„Welche Kunden haben seit drei Monaten einen sinkenden Health-Score?“
- Die Handlung
- Kunde × Monat, Score
- Die Absicht
- Kunden mit sinkendem Score als Aufgabe
Health-Score
- Frage
- Welche Kunden haben seit drei Monaten einen sinkenden Health-Score?
- Peak Analytics soll
- Signale je Kunde zusammenführen
- Warum
- Ein Score mit sichtbarer Definition sagt, warum ein Kunde auffällt, nicht nur dass er auffällt.
Zwei fiktive Situationen machen die geplante Idee greifbar. Unten steht, was davon heute existiert.
Zu Quelle und GrenzePasst das zu dir?
Früh hinsehen, nicht raten.
Welcher Kunde droht zu gehen?
Health-Score und Churn: geplant.
Hier hilft Peak Analytics.
- Ein Score mit sichtbarer Definition sagt, warum ein Kunde auffällt, nicht nur dass er auffällt.
- Retention braucht Start und Ende eines Vertrags, keine einzelnen Zahlungen.
- Diese Frage beantwortet die Vorschau heute schon, wenn Kundenanliegen als Aufgaben je Kundenboard geführt werden.
Keine echten Daten
Das gibt es noch nicht.
- Geplant, nicht verfügbar
- Keine CS-Quellen
- Was heute geht
Was heute schon da ist
Die Vorschau von Peak Analytics gibt es bereits.
Diese Seite beschreibt eine geplante Fähigkeit. Heute in der Vorschau: Pivot-Auswertungen über Bestellungen, Belege, Aufgaben, Ziele und Dateien, der größte Wert mit Anteil, „Prüfen“ als Aufgabe, CSV-Export und das Teilen eines freigegebenen Stands. Das Geplante soll darauf aufbauen. Aufgaben aus Peak Work sind eine der fünf Quellen von Peak Analytics, und mit „Prüfen“ wird ein Befund dort zu einer eigenen Aufgabe mit Link zurück zur Auswertung.
Peak Work ansehenPeak Analytics / Dein nächster Schritt
Früh hinsehen, nicht raten.
Lies den Leitfaden zum Messen von Retention und sieh, was du heute über Kundenaufgaben und Zahlungen siehst.
Den Retention-Leitfaden lesen
Früh hinsehen, nicht raten.
„Bei welchem Kunden liegen die meisten offenen Anliegen?“ → Board mit den meisten offenen Aufgaben als „Prüfen“
Häufige Fragen
Kann ich das in Peak Analytics schon nutzen?
Nein. Diese Fähigkeit ist geplant und noch nicht gebaut; es gibt kein Startdatum. Heute verfügbar ist die Vorschau von Peak Analytics: Pivot-Auswertungen über Bestellungen, Belege, Aufgaben, Ziele und Dateien mit CSV-Export und Teilen.
Wie soll der Health-Score entstehen?
Geplant ist ein Score nur aus Signalen, deren Herkunft und Gewichtung du siehst und änderst. Es gibt ihn noch nicht.
Kann ich Churn aus Belegen ablesen?
Nicht als Kennzahl. Ein Monat ohne Zahlung ist ein Hinweis, keine Kündigung. Churn braucht Vertragsdaten und ist geplant.
Was kann Customer Success heute auswerten?
Offene Aufgaben je Kundenboard nach Status und Woche und Einnahmen aus Belegen je Kunde und Monat.