Customer Success Risk Skoru
Stripe + ürün kullanım verisini yüklersin, AI churn riski yüksek müşterileri sıralar + kurtarma mesaj taslağı yazar.
Kimin derdi bu?
Gerçek bir insan, gerçek bir acı. Kafanda canlandır.
- Kim
- Erken aşama SaaS (50-500 müşteri) — dedicated CS yok, founder bakar
- Canı yanan yer
- Churn riskini geç fark ediyor; haftalık gözden geçirme manuel ve eksik
- Şu an nasıl yapıyor
- Stripe dashboard + Mixpanel; veri ayrı yerlerde, paternleri elle bulamaz
6 saate sığar mı?
Bootcamp modunda sıkıştırılmış senaryo.
M — 8-10 saat. CSV/API ingest + sinyal analizi + LLM özet. Tahmin için basit kurallar yeterli.
Ne ile inşa edeceksin?
Sıfırdan yazmayacaksın — bu parçaları birleştireceksin.
Hangi parçalar?
Her parça ayrı bir commit. Sırayla yakala.
- 1CSV/Stripe ingest (subscription + ürün event)
- 2Risk sinyal kuralları (login drop, plan downgrade, support ticket)
- 3AI tahmin + skor (0-100)
- 4Kurtarma mesaj taslağı per müşteri
- 5Haftalık özet e-postası
- 6Müşteri detay sayfası (zaman serisi)
Piyasada kimler var?
Rakip değil, referans. Sen onlardan küçük, hızlı ve yakın olacaksın.
Neden evet, neden hayır?
Kısa bir gerçeklik testi.
Direkt gelir koruma; ROI çok net (kurtarılan MRR)
Veri kalitesi giriş bariyeri; her müşterinin sinyalleri farklı
Para nereden gelir?
Bir çerçeve, değil kesin plan. İlk 100 kullanıcıya odaklan.
- Fiyat
- $99/ay (100 müşteri), $299/ay (1000 müşteri)
- Hedef ARR
- 40 SaaS × $199 = $7.9k MRR
- Model
- Subscription
Claude Code'a ver
Aşağıdaki prompt'u olduğu gibi kopyala, Claude Code'a yapıştır. Stack, veri modeli, 6 saatlik inşa sırası ve başarı kriterleri içinde.
# Customer Success Risk Skoru **Ne inşa ediyoruz:** SaaS müşteri verisini (subscription + ürün kullanım) okuyup churn riski yüksek 10 müşteriyi haftalık özet halinde gösteren ve her birine kurtarma mesaj taslağı üreten dashboard. **Kullanıcının işi (JTBD):** Pazartesi sabahı, geçen hafta hangi 5 müşterimi kaybetmek üzereyim ve her birine ne yazmalıyım — bunu 5 dakikada görmek istiyorum. --- ## Stack - Next.js 15 App Router - Tailwind + shadcn/ui + Recharts - Supabase Postgres + Auth - Claude Sonnet 4.6 (haftalık özet + mesaj) - Stripe API (subscription) - Deploy: Vercel ## Veri modeli ```sql create table accounts ( id uuid primary key default gen_random_uuid(), user_id uuid references auth.users not null, external_id text, name text, mrr numeric, plan text, signup_date date, last_login_at timestamptz, created_at timestamptz default now() ); create table events ( id uuid primary key default gen_random_uuid(), account_id uuid references accounts on delete cascade, event_type text, occurred_at timestamptz, metadata jsonb ); create table risk_scores ( id uuid primary key default gen_random_uuid(), account_id uuid references accounts, computed_at timestamptz default now(), score int, signals jsonb, recovery_message text ); ``` ## Ana akışlar 1. Stripe API key ekle, customer + subscription pull. 2. Ürün CSV'si yükle (account_id, event_type, timestamp). 3. Kurallı sinyal hesaplama: 7g login drop, plan downgrade, ticket count, MRR drop. 4. Claude top-10 risk skoru için açıklama + recovery mesaj taslağı. 5. Dashboard: kart liste + per müşteri detay + zaman serisi grafiği. ## 6 saatlik inşa sırası - 0:00–1:00 — Scaffold + auth + Stripe key form - 1:00–2:00 — Stripe customer pull + accounts tablosu - 2:00–3:00 — CSV event upload + sinyal hesaplama - 3:00–4:30 — Claude risk açıklama + mesaj - 4:30–5:30 — Dashboard + müşteri detay - 5:30–6:00 — Vercel deploy + örnek veriyle smoke ## Başarı kriteri - [ ] Stripe dummy hesabıyla customer pull çalışıyor - [ ] CSV ile 100 satır event yüklendi - [ ] Top 10 risk skorlandı, her biri için sebep ve mesaj görünüyor - [ ] Müşteri detay sayfasında zaman serisi grafiği - [ ] Mobil dashboard kullanılabilir ## Dikkat - Risk skoru kurallı + AI özet; saf ML değil (overkill). - Recovery mesaj GENERIC olmamalı, müşteri ismini ve sinyali kullansın. - "Bunu hemen gönder" butonu YAPMA — taslak öner, manuel onay. - Stripe rate limit dikkat (cursor-based pagination).
Bu sana uymadı mı?
Hepsini görE-ticaret sitelerinin gelen müşteri yorumlarını otomatik sentiment analizi yaparak, negatif yorumlara öncelikli yanıt taslakları hazırlayan araç.
Zoom/Google Meet kayıtlarını alıp özet + aksiyon maddeleri + takip e-postası taslağı üreten tool.
B2B satış temsilcilerinin LinkedIn profilinden kişiselleştirilmiş connection request yazan, CRM'e atayan tool.