Health Score de clientes com RFM

Uma startup em crescimento precisava saber quais clientes usavam o sistema de verdade e quais estavam prestes a cancelar. O acompanhamento era manual, espalhado em planilhas e no CRM, e o time de CS não tinha um critério único para priorizar quem atender.

• Adaptação do modelo RFM ao contexto de SaaS: recência de acesso, frequência de uso e profundidade das funcionalidades utilizadas por cliente.
• Classificação automática em quatro segmentos, Campeões, Saudáveis, Normais e Críticos, recalculada a partir do Data Warehouse.
• API em Python consultando PostgreSQL e MySQL para servir os scores, KPIs e métricas de negócio.
• Dashboards em Power BI e uma interface web para CS e diretoria, com a lista de clientes críticos e as funcionalidades subutilizadas por segmento.

1. CRM e sistema (PostgreSQL, MySQL)
2. ETL (n8n + Python)
3. Data Warehouse
4. API de scores
5. Power BI e interface web

segmentos de clientes

4

KPIs executivos (Churn, Growth, LTV, MRR, NPS, Conversão)

6

com a mesma visão em tempo real

CS ao C-level