CS प्लेटफ़ॉर्म के बिना कस्टमर हेल्थ स्कोर कैसे बनाएं और मॉनिटर करें
Customer Success मैनेजरों, CS Ops और CS Leads के लिए बनाया गया। प्रत्येक अकाउंट के लिए एक भारित, बहु-संकेत हेल्थ स्कोर पाएं, जो वास्तविक डेटा से परिकलित हो, साप्ताहिक रूप से रिफ्रेश हो, और एक साझा डैशबोर्ड में दिखे, बिना Gainsight या ChurnZero के।
Querri खोलेंआपको किसकी आवश्यकता होगी
Querri (निःशुल्क ट्रायल) अपने डेटा को कनेक्ट करने, घटक और समग्र स्कोर परिकलित करने, हेल्थ डैशबोर्ड बनाने और साप्ताहिक रिफ्रेश शेड्यूल करने के लिए
प्रोडक्ट उपयोग / अपनाने का डेटा : अकाउंट ID, लॉगिन आवृत्ति, फ़ीचर अपनाने की घटनाओं और सेशन की संख्या के साथ CSV या डेटाबेस एक्सपोर्ट
सपोर्ट टिकट डेटा : अकाउंट ID, खुले टिकटों की संख्या और टिकट गंभीरता के साथ Zendesk, Intercom या Freshdesk से CSV
CRM एंगेजमेंट डेटा : अकाउंट ID, अंतिम गतिविधि की तारीख, ईमेल एंगेजमेंट और मीटिंग इतिहास के साथ HubSpot या Salesforce एक्सपोर्ट
बिलिंग / नवीनीकरण डेटा : अकाउंट ID, अनुबंध मूल्य, नवीनीकरण तारीख और जोखिम फ़्लैग के साथ CSV
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यदि आपके कोई प्रश्न हैं, तो आप एक डेमो का अनुरोध कर सकते हैं या हमारी टीम को ईमेल कर सकते हैं।
शुरू करने से पहले
अधिकांश CS टीमें अपनी हेल्थ ट्रैकिंग किसी ऐसी स्प्रेडशीट में चलाती हैं जिसे किसी ने दो साल पहले बनाया था, या अंदाज़े और हाल-प्रवृत्ति पूर्वाग्रह पर निर्भर रहती हैं: जिस अकाउंट से उन्होंने पिछले हफ़्ते बात की वह स्वस्थ लगता है, और जिनसे उन्होंने कुछ नहीं सुना वे जोखिम भरे लगते हैं। इनमें से कोई भी एक प्रणाली नहीं है।
विकल्प (Gainsight या ChurnZero जैसा एक समर्पित CS प्लेटफ़ॉर्म) वास्तविक है, लेकिन यह छह अंकों का अनुबंध, छह महीने का कार्यान्वयन और इसे बनाए रखने के लिए एक पूर्णकालिक CS Ops एडमिन भी है। अधिकांश टीमें जो अपना पहला हेल्थ स्कोर मॉडल बना रही होती हैं, उस निवेश के लिए तैयार नहीं होतीं।
यह playbook उन CS Managers, CS Ops और CS Leads के लिए है जो अपने मौजूदा डेटा से एक कार्यशील, भारित हेल्थ स्कोर बनाना चाहते हैं, स्कोर परिकलित करने, डैशबोर्ड बनाने और इसे साप्ताहिक रूप से अद्यतित रखने के लिए Querri का उपयोग करते हुए, ताकि टीम केवल अंतर्ज्ञान के बजाय वास्तविक जोखिम संकेतों के आधार पर संपर्क को प्राथमिकता दे सके।
यह कैसे काम करता है:
- • अपने उपयोग, सपोर्ट, CRM और बिलिंग डेटा को Querri Library में कनेक्ट करें या अपलोड करें। Querri प्रत्येक स्रोत को प्रोफ़ाइल करता है और किसी भी स्कोरिंग के शुरू होने से पहले डेटा गुणवत्ता समस्याओं को सामने लाता है
- • Querri से प्रत्येक अकाउंट के लिए प्रत्येक संकेत हेतु 1–5 का घटक स्कोर परिकलित करने को कहें: लॉगिन आवृत्ति, खुले टिकटों की संख्या, अंतिम एंगेजमेंट के बाद के दिन, और जोखिम में अनुबंध मूल्य
- • Querri से अपने चुने हुए भारों का उपयोग करके संकेत स्कोर को संयोजित करते हुए एक भारित समग्र हेल्थ स्कोर परिकलित करने को कहें (उदा. उपयोग 40%, सपोर्ट 25%, एंगेजमेंट 20%, बिलिंग जोखिम 15%)
- • अपने पूरे पोर्टफोलियो में हेल्थ स्कोर वितरण, एक क्रमबद्ध अकाउंट सूची, और एक विस्तृत दृश्य के साथ एक डैशबोर्ड बनाएं जो दिखाता है कि कौन सा संकेत प्रत्येक अकाउंट के स्कोर को चला रहा है
- • प्रोजेक्ट को साप्ताहिक रूप से रिफ्रेश करने के लिए शेड्यूल करें ताकि स्कोर बिना किसी मैन्युअल प्रयास के अद्यतित रहें, फिर CRM इंपोर्ट या नेतृत्व के लिए एक Wrapped प्रस्तुति हेतु एक्सपोर्ट करें
चरणों का पालन करें
अपने डेटा स्रोतों को कनेक्ट करें या अपलोड करें
सभी चार डेटा स्रोतों को Querri Library में अपलोड करके शुरुआत करें: प्रोडक्ट उपयोग या अपनाने का डेटा, सपोर्ट टिकट डेटा, CRM एंगेजमेंट डेटा, और बिलिंग या नवीनीकरण डेटा। प्रत्येक फ़ाइल आपके मौजूदा टूल से एक CSV एक्सपोर्ट हो सकती है। शुरू करने के लिए आपको किसी सीधे इंटीग्रेशन की आवश्यकता नहीं है।
जैसे ही फ़ाइलें आती हैं, Querri सभी स्रोतों में एक स्वचालित डेटा ऑडिट चलाता है, गायब अकाउंट ID, असंगत तारीख प्रारूप, डुप्लिकेट रिकॉर्ड और ऐसे अकाउंट की जांच करता है जो एक डेटासेट में दिखते हैं लेकिन दूसरे में नहीं। यह किसी भी स्कोरिंग के शुरू होने से पहले जो कुछ पाता है उसे एक सरल-भाषा रिपोर्ट में सामने रख देता है।
यदि आप HubSpot या Salesforce को सीधे कनेक्ट करते हैं, तो Querri नेटिव कनेक्शन के माध्यम से अकाउंट और एंगेजमेंट डेटा खींच लेगा। उपयोग और बिलिंग डेटा के लिए, एक CSV एक्सपोर्ट सबसे तेज़ रास्ता है। आप बाद में प्रोजेक्ट को फिर से बनाए बिना अतिरिक्त स्रोत जोड़ सकते हैं।
प्रत्येक संकेत के लिए घटक स्कोर परिकलित करें
संकेतों को एक समग्र स्कोर में संयोजित करने से पहले, Querri से प्रत्येक अकाउंट को प्रत्येक व्यक्तिगत संकेत पर 1–5 पर स्कोर करने को कहें। यह गणित को पारदर्शी रखता है और CSM को ठीक-ठीक देखने देता है कि कौन सी आयाम किसी अकाउंट के स्कोर को नीचे खींच रही है, केवल अंतिम संख्या नहीं।
"प्रत्येक अकाउंट को चार संकेतों पर 1–5 पर स्कोर करें: पिछले 30 दिनों में लॉगिन आवृत्ति (5 = दैनिक सक्रिय, 1 = कोई लॉगिन नहीं), खुले टिकटों की संख्या (5 = शून्य खुले टिकट, 1 = 3 या अधिक खुले टिकट), अंतिम CRM एंगेजमेंट के बाद के दिन (5 = 7 दिनों के भीतर, 1 = 60 दिनों से अधिक), और जोखिम में अनुबंध मूल्य (5 = कोई जोखिम फ़्लैग नहीं, 1 = जोखिम में चिह्नित या नवीनीकरण के 30 दिनों के भीतर बिना पुष्ट नवीनीकरण के)। प्रत्येक को एक अलग कॉलम के रूप में जोड़ें।"
Querri अकाउंट तालिका में चार नए कॉलम जोड़ता है (प्रति संकेत एक) ताकि किसी भी भार के लागू होने से पहले आप कच्चे घटक स्कोर देख सकें। प्रॉम्प्ट में स्कोरिंग सीमाओं को समायोजित करें ताकि वे इस बात से मेल खाएं कि आपका व्यवसाय प्रत्येक आयाम पर स्वस्थ बनाम जोखिम भरे व्यवहार को कैसे परिभाषित करता है।
एक भारित समग्र हेल्थ स्कोर परिकलित करें
घटक स्कोर तैयार होने पर, Querri से उन्हें भारित औसतों का उपयोग करके एक एकल समग्र हेल्थ स्कोर में संयोजित करने को कहें। भारों को यह दर्शाना चाहिए कि आपके पोर्टफोलियो में प्रत्येक संकेत चर्न या विस्तार की कितनी भविष्यवाणी करता है, जिसमें उपयोग आमतौर पर सबसे अधिक भार और बिलिंग जोखिम सबसे कम वहन करता है।
"इन भारों का उपयोग करके प्रत्येक अकाउंट के लिए एक भारित समग्र हेल्थ स्कोर परिकलित करें: उपयोग स्कोर 40%, सपोर्ट स्कोर 25%, एंगेजमेंट स्कोर 20%, और बिलिंग जोखिम स्कोर 15% पर। अंतिम स्कोर को 1–5 के मान के रूप में व्यक्त करें।"
Querri अकाउंट तालिका में एक Composite Health Score कॉलम जोड़ता है। आप तुरंत देख सकते हैं कि आपका पोर्टफोलियो कैसे वितरित होता है और इस सप्ताह किन अकाउंट को ध्यान की आवश्यकता है।
भारों को समायोजित करने के लिए, बस अलग प्रतिशतों के साथ प्रॉम्प्ट को फिर से चलाएं। एक बार जब आपके पास छह महीने का स्कोर किया गया डेटा हो, तो समय के साथ मॉडल को तेज़ करने के लिए भारों की समीक्षा करें, उन्हें वास्तविक चर्न घटनाओं के साथ सहसंबंधित करते हुए।
एक हेल्थ स्कोर डैशबोर्ड बनाएं
एक स्कोर की गई अकाउंट सूची उपयोगी है। एक डैशबोर्ड जो दिखाता है कि पूरा पोर्टफोलियो कैसे वितरित होता है और एक CSM को एक क्लिक में किसी भी अकाउंट के घटक स्कोर में गहराई तक जाने देता है, वही है जिसे टीम वास्तव में हर सप्ताह उपयोग करेगी।
"हेल्थ स्कोर वितरण, एक क्रमबद्ध अकाउंट सूची, और स्कोर घटक के अनुसार ड्रिल-डाउन के साथ एक डैशबोर्ड बनाएं।"
वितरण चार्ट नेतृत्व को पोर्टफोलियो-स्तर का दृश्य देता है: ARR का कितना प्रतिशत जोखिम में है, और यह सप्ताह-दर-सप्ताह कैसे बदला है। क्रमबद्ध अकाउंट सूची CSM की साप्ताहिक संपर्क कतार बन जाती है। विस्तृत तालिका प्रत्येक CSM को बताती है कि बातचीत को कहां केंद्रित करें: क्या यह प्रोडक्ट अपनाने की समस्या है, एक सपोर्ट एस्केलेशन है, या एक नवीनीकरण जोखिम है?
आप क्रमबद्ध सूची को CSM स्वामी, सेगमेंट या अनुबंध मूल्य के अनुसार फ़िल्टर कर सकते हैं ताकि प्रत्येक टीम सदस्य को उनके पोर्टफोलियो का एक व्यक्तिगत दृश्य मिल सके।
साप्ताहिक रिफ्रेश शेड्यूल करें और CRM या नेतृत्व के लिए एक्सपोर्ट करें
दो सप्ताह पुराना हेल्थ स्कोर अंदाज़े से केवल थोड़ा बेहतर होता है। एक बार प्रोजेक्ट काम करने लगे, तो इसे हर सप्ताह स्वचालित रूप से रिफ्रेश करने के लिए शेड्यूल करें ताकि डैशबोर्ड टीम के किसी भी सदस्य के मैन्युअल प्रयास के बिना मौजूदा डेटा को दर्शाए।
नेतृत्व समीक्षाओं के लिए, Querri से तिमाही भर के हेल्थ स्कोर रुझानों का सारांश देने वाली एक Wrapped प्रस्तुति तैयार करने को कहें: वितरण कैसे स्थानांतरित हुआ है, कौन से सेगमेंट बिगड़ रहे हैं, और कौन से अकाउंट संपर्क के बाद लाल से हरे हो गए।
बेहतर हेल्थ स्कोरिंग के लिए सुझाव
सभी चार के बजाय दो या तीन संकेतों से शुरू करें
अंतर्ज्ञान हर संभव संकेत को शामिल करने का होता है। इसका विरोध करें। दो मज़बूत संकेतों (प्रोडक्ट उपयोग और सपोर्ट हेल्थ) पर बना एक मॉडल अधूरे डेटा वाले चार कमज़ोर संकेतों पर बने मॉडल की तुलना में अधिक उपयोगी होता है। पहले संस्करण को चालू करें और टीम के लिए दृश्यमान बनाएं, फिर एक बार जब आप यह सत्यापित कर लें कि मॉडल व्यवहार बदल रहा है, तो अतिरिक्त आयाम जोड़ें। अधिक संकेत सटीकता जोड़ने से पहले जटिलता जोड़ते हैं।
घटक स्कोर को समग्र स्कोर के साथ दिखाएं
घटक दृश्यता के बिना एक समग्र स्कोर एक ब्लैक बॉक्स है। यदि कोई अकाउंट 2.1 स्कोर करता है लेकिन CSM यह नहीं देख सकता कि यह किसी प्रोडक्ट अपनाने में गिरावट के कारण है या किसी खुले एस्केलेशन के कारण, तो स्कोर उन्हें यह नहीं बताता कि आगे क्या करना है। हमेशा डैशबोर्ड में घटक स्कोर दिखाएं ताकि हेल्थ संकेत केवल एक रैंकिंग संख्या नहीं, बल्कि एक कार्रवाई ट्रिगर बन जाए।
अधूरे डेटा वाले अकाउंट को बाहर रखने के बजाय चिह्नित करें
कुछ अकाउंट में एक डेटा स्रोत गायब होगा: कोई CRM गतिविधि नहीं, कोई उपयोग डेटा नहीं क्योंकि वे किसी पुराने टियर पर हैं, या बिलिंग रिकॉर्ड जो सिंक नहीं हुए। उन्हें स्कोर की गई सूची से बाहर न रखें। उन्हें स्पष्ट रूप से "आंशिक डेटा" के रूप में चिह्नित करें ताकि CSM को पता चले कि स्कोर को कम विश्वास के साथ संभालना है। बाहर रखे गए अकाउंट अंधे धब्बे बनाते हैं। चिह्नित अकाउंट सूचित निर्णय बनाते हैं।
छह महीने बाद वास्तविक चर्न डेटा के विरुद्ध भारों को कैलिब्रेट करें
प्रारंभिक भार (उपयोग 40%, सपोर्ट 25%, एंगेजमेंट 20%, बिलिंग 15%) एक उचित शुरुआती बिंदु हैं, स्थायी फ़ॉर्मूला नहीं। एक बार जब आपके पास वास्तविक चर्न और नवीनीकरण परिणामों के साथ छह महीने का स्कोर किया गया डेटा हो, तो Querri से विश्लेषण करने को कहें कि कौन से घटक स्कोर चर्न के सबसे अधिक भविष्यसूचक थे। भारों को फिर से कैलिब्रेट करने के लिए उस विश्लेषण का उपयोग करें। एक मॉडल जो आपके वास्तविक चर्न पैटर्न को दर्शाता है, उद्योग बेंचमार्क पर बने मॉडल की तुलना में कहीं अधिक उपयोगी होता है।
QBR में पोर्टफोलियो की कहानी बताने के लिए हेल्थ स्कोर वितरण का उपयोग करें
व्यक्तिगत अकाउंट हेल्थ स्कोर परिचालन संबंधी होते हैं। पूरे पोर्टफोलियो में स्कोर का वितरण रणनीतिक होता है। एक QBR में, एक स्लाइड जो दिखाती है कि ARR का 34% वर्तमान में लाल बैंड में है (पिछली तिमाही के 22% से ऊपर) जोखिम वाले अकाउंट की सूची की तुलना में मौलिक रूप से एक अलग कहानी बताती है। नेतृत्व समीक्षाओं की अगुवाई के लिए वितरण चार्ट का उपयोग करें, फिर विशिष्ट हस्तक्षेपों के बारे में बातचीत को आगे बढ़ाने के लिए क्रमबद्ध अकाउंट सूची का उपयोग करें।
इसे परिपूर्ण बनाने से पहले इसे आवर्ती बनाएं
हेल्थ स्कोरिंग में सबसे बड़ा विफलता-मोड यह है कि टीम को दिखाने से पहले मॉडल को परिपूर्ण करने में तीन महीने बिता दिए जाएं, और फिर जब डेटा बदले तो गति खो दी जाए। साप्ताहिक रूप से रिफ्रेश होने वाला एक कार्यशील स्कोर (भले ही मोटा हो) एक सैद्धांतिक रूप से परिपूर्ण मॉडल की तुलना में कहीं अधिक मूल्यवान है जिसे बनाने में छह महीने लगते हैं। साप्ताहिक रिफ्रेश को पहले दिन से ही शेड्यूल करें। मॉडल पर तब पुनरावृत्ति करें जब वह पहले से ही उपयोग में हो, उससे पहले नहीं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
CS प्लेटफ़ॉर्म के बिना कस्टमर हेल्थ स्कोर बनाने के लिए मुझे किस डेटा की आवश्यकता है?
किसी समग्र हेल्थ स्कोर में प्रत्येक संकेत को कितना भार देना है, यह मैं कैसे तय करूं?
मुझे हेल्थ स्कोर को कितनी बार रिफ्रेश करना चाहिए, और मैं इसे कैसे स्वचालित करूं?
जो अकाउंट लाल ज़ोन में स्कोर करते हैं, उनके साथ मुझे क्या करना चाहिए?
यह Gainsight या ChurnZero जो करते हैं उससे कैसे अलग है?
क्या मैं QBR बातचीत और नेतृत्व समीक्षाओं को प्राथमिकता देने के लिए हेल्थ स्कोर का उपयोग कर सकता हूं?
अगर मेरा डेटा अधूरा है और कुछ अकाउंट में उपयोग डेटा या CRM रिकॉर्ड गायब हैं तो क्या होगा?
मैं हेल्थ स्कोर को वापस अपने CRM में कैसे एक्सपोर्ट करूं?
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