अगली तिमाही में renew होने वाले कौन से accounts हमारे usage target से नीचे हैं?
अपने Salesforce accounts, product usage, support conversations और NPS को Querri में जोड़ें। देखें कि कौन से renewals आपके usage target से नीचे हैं, हर एक कभी ramp नहीं हुआ या गिर गया, और हर CSM को इस हफ़्ते किन accounts को call करना चाहिए।
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Salesforce, product usage, Intercom और Simplesat exports: Step 1 बताता है कि हर एक क्या जोड़ता है
आपका usage target: ताकि हर account का score एक ही तरीके से बने
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शुरू करने से पहले
एक हफ़्ते में तिमाही बदल रही है और book का एक तिहाई renew होना है। सवाल यह है कि इनमें से कौन से accounts सच में product इस्तेमाल कर रहे हैं, और CRM यह नहीं बता सकता। usage warehouse में है, शिकायतें support tool में, survey scores कहीं और, और इन्हें मिलाने का मतलब रहा है scripts, exports और एक spreadsheet जो इनमें से किसी के बदलते ही टूट जाती है।
यह playbook हर renewing account को usage पर score करता है, कम वालों को इस आधार पर बाँटता है कि क्या हुआ, और हर CSM के लिए एक call list पर खत्म होता है।
यह कैसे काम करता है:
- • CRM, usage, support और survey exports upload करें
- • हर renewal को usage target पर score करें
- • कम वालों को इस आधार पर बाँटें कि क्या हुआ
- • जाँचें कि कौन सा feedback signal मेल खाता है
- • हर CSM के लिए call list बनाएँ
चरणों का पालन करें
Salesforce, product usage, Intercom और Simplesat upload करें
चार exports, एक project:
- •
Salesforce: कौन renew करता है, कब, और कितने में।
- •
Product usage (BigQuery, Amplitude या ऐसा ही कुछ): कौन product इस्तेमाल करता है, महीने दर महीने।
- •
Intercom: कौन सी support conversations अभी भी खुली हैं।
- •
Simplesat: हर कंपनी का नवीनतम NPS score।
अपना usage target एक छोटी sheet में जोड़ें, ताकि उसे बदलना आसान हो। live data चाहिए? Querri चारों tools से सीधे जुड़ता है।
सुझाव: एक साल का usage निकालें, ताकि धीमा ramp और अचानक गिरावट अलग दिखें।
-
Salesforce -
BigQuery usage -
Intercom -
Simplesat
One project हर renewing account को usage target पर score करें
clicks नहीं, जो seats दिखती हैं उन्हें गिनें। बिना match वाले accounts बताए जाते हैं, zero score नहीं दिए जाते:
"usage extract को Salesforce accounts से जोड़ें, हर account का जून का active-user rate निकालें (Builder, Approvals या Reports चलाने वाले distinct users, licensed seats से भाग) और अगली तिमाही renew होने वाले हर account को एक tier में दिखाएँ: 33% या उससे ज़्यादा, 20% से 33% से कम, या 20% से कम।"
usage data वाले 64 renewing accounts में से 22 target से नीचे हैं, और उनके पास उस renewal ARR का 45% है।
| Tier | Accounts | ARR |
|---|---|---|
| target से ऊपर (33% या उससे ज़्यादा) | 42 | $1,262,300 |
| बीच में (20% से 33% से कम) | 9 | $429,400 |
| floor से नीचे (20% से कम) | 13 | $594,700 |
| कोई usage match नहीं | 2 | $87,700 |
Q3 में renew होने वाले accounts, जून के usage tier के अनुसार।
target से नीचे के accounts को इस आधार पर बाँटें कि क्या हुआ
कम संख्या का एक इतिहास होता है, और वह call बदल देता है। onboarding और win-back अलग-अलग बातचीत हैं:
"target से नीचे के हर account के लिए बताएँ कि वह कभी ramp नहीं हुआ (पिछले नौ महीनों में live हुआ और कभी 33% तक नहीं पहुँचा), गिर गया (इस साल 33% पर पहुँचा, फिर पिछले दो महीने नीचे रहा), या शुरू से कम रहा है। कारण के अनुसार accounts और ARR दिखाएँ।"
कभी ramp नहीं हुआ के पास सबसे ज़्यादा है: $612,500, बाकी दोनों कारणों को मिलाकर भी ज़्यादा। ये accounts पिछले नौ महीनों में live हुए।
| कारण | Accounts | ARR | हिस्सा |
|---|---|---|---|
| कभी ramp नहीं हुआ | 9 | $612,500 | 59.8% |
| गिर गया | 7 | $233,300 | 22.8% |
| शुरू से कम | 6 | $178,300 | 17.4% |
कारण के अनुसार target से नीचे का ARR, 22 accounts।
feedback जोड़ें, और परखें कि कौन सा signal मेल खाता है
किसी एक पर भरोसा करने से पहले तीन signals परखें। "अटकी हुई" का मतलब है खुली, और 14 दिनों से आपकी team का कोई जवाब नहीं:
"हर renewing account के लिए तीन signals जोड़ें: क्या CRM health score Green है, क्या नवीनतम NPS detractor है (6 या कम), और क्या कोई खुली support conversation है जिसका 14 दिनों से किसी ने जवाब नहीं दिया। हर signal का हिस्सा target से ऊपर और नीचे की तुलना करें।"
अकेला health score target से नीचे के ज़्यादातर accounts को नहीं पकड़ता: 22 में से 14 अब भी Green हैं। NPS groups को मुश्किल से अलग करता है। अटकी हुई खुली conversations करती हैं: target से नीचे 27% बनाम ऊपर 12%।
| Signal | target से ऊपर | target से नीचे |
|---|---|---|
| Health score Green है | 88.1% | 63.6% |
| नवीनतम NPS detractor है | 19.0% | 22.7% |
| अटकी हुई खुली conversation | 11.9% | 27.3% |
हर signal वाले renewing accounts का हिस्सा।
renewal view तैयार करें
renewal review के लिए चार numbers, और हर नाम के साथ कारण वाली एक call list।
Querri जो कथा लिखता है:
अगली तिमाही के renewal ARR का लगभग आधा usage target से नीचे है, और उसका ज़्यादातर हिस्सा उन accounts में है जो कभी ramp नहीं हुए।
आप क्या बना या export कर सकते हैं:
- call list, Excel, CSV या Google Sheets में
- एक live dashboard जो schedule पर refresh होता है
- एक presentation, PDF या PowerPoint में
| CSM | Calls | सबसे बड़ा account |
|---|---|---|
| Dev Patel | 6 | $122,700, कभी ramp नहीं हुआ |
| Ana Ruiz | 3 | $78,800, कभी ramp नहीं हुआ |
| Tom Becker | 3 | $75,200, गिर गया |
| Mara Lindqvist | 2 | $95,000, कभी ramp नहीं हुआ |
| Kim Nakamura और Luis Ortega | 1-1 | $29,900 और $17,700 |
इस हफ़्ते की calls, CSM के अनुसार।
देखें कि तिमाही बदलने से पहले आपके कौन से renewals को call चाहिए।
अपने data पर आज़माएँऐसे renewal review के लिए tips जिस पर लोग भरोसा करें
जिन accounts का score नहीं बन सका, उन्हें बताएँ
दो accounts का CRM में कोई product ID नहीं था। उन्हें zero usage जैसा दिखने देने के बजाय उनके ARR के साथ यह बताएँ।
events नहीं, जो seats दिखीं उन्हें गिनें
distinct users पर बना rate 10-seat account और 150-seat account के लिए एक ही बात कहता है, और CSM उसका बचाव कर सकता है।
Querri को अपने rules एक बार सिखाएँ। उसके बाद हर जवाब उनका पालन करता है।
active किसे गिना जाए, target कहाँ है, ramp कितना लंबा हो सकता है, खुली conversation कब अटकी मानी जाए: हर rule एक बार बताएँ और Querri उसे उस data पर हर सवाल में लागू करता है।
मुझे दिखाएँ कैसे
chat में कहें
बातचीत में एक rule तय करें और Librarian उसे Facts & Rules में एक fact के रूप में दर्ज करता है, उस table से जुड़ा जिस पर वह लागू होता है। उस data पर बाद का हर सवाल उसे लागू करता है, चाहे कोई भी पूछे, और उसके बाद बना हर view उसे साथ रखता है।
"active user वह licensed seat है जिसने महीने में कम से कम एक बार Builder, Approvals या Reports चलाया, और active-user rate active users को licensed seats से भाग देकर निकलता है। इसे usage और accounts tables के लिए rule के रूप में save करें।"
या वह document लाएँ जिसमें यह पहले से लिखा है
अपना CS playbook, renewal process doc या data dictionary किसी भी दूसरी file की तरह upload करें। Querri Inbox में एक From a document card रखता है जिसमें उसे मिले statements होते हैं, हर एक अपने page और सटीक शब्दों के साथ; जिन्हें रखना है उन पर tick करें और वे facts बन जाते हैं। dictionary entries उन columns से जुड़ती हैं जिनका वे वर्णन करती हैं। जिन rules पर यह playbook निर्भर है:
- Active-user rate: महीने में core feature चलाने वाले distinct users, licensed seats से भाग
- target से नीचे: 33% से कम; floor से नीचे: 20% से कम
- कभी ramp नहीं हुआ: नौ महीनों के भीतर live हुआ और कभी किसी महीने target पर नहीं रहा
- गिर गया: पिछले छह में से किसी एक महीने target पर, पिछले दो में target से नीचे
- अटकी हुई conversation: खुली, और 14 दिनों से team का कोई जवाब नहीं
- Detractor: नवीनतम NPS score 6 या कम
- अगली तिमाही renew हो रहा है: renewal date आने वाली calendar तिमाही के भीतर
"हमारा renewal playbook पढ़ें और usage targets, ramp windows और target से नीचे के accounts के बारे में उसमें लिखे rules प्रस्तावित करें। मैं उन्हें Inbox में review करूँगा।"
rules कहाँ तक पहुँचते हैं
rule data से जुड़ा होता है, किसी एक व्यक्ति की chat से नहीं, इसलिए वह हर जगह data के साथ जाता है:
- • chat में पूछा गया हर सवाल, team में कोई भी पूछे
- • हर view जो Librarian उस data पर बनाता है
- • किसी project का हर step, उसके लिखे code सहित
- • Dashboards और scheduled runs, हर बार refresh होने पर
- • Claude और ChatGPT, जब वे Querri से पूछते हैं
नियंत्रण आपके हाथ में रहता है
हर rule Facts & Rules में उस data के साथ दिखता है जिस पर वह लागू होता है, जहाँ आप उसे edit कर सकते हैं या हटा सकते हैं। document से आए rules Inbox में आपके tick का इंतज़ार करते हैं, और Worth remembering card वह तरीका है जिससे Querri खुद देखा गया कोई rule सुझाता है। Workspaces और roles तय करते हैं कि कौन क्या बदल सकता है। पूरी कंपनी के rules Settings → Customize में जाते हैं; बाकी सब Library में रहता है।
तिमाही बदलने से पहले का फ़ायदा
renewal review "active" के मतलब पर बहस करना छोड़कर इस पर शुरू होता है कि किन accounts को call करना है। किसी definition को ठीक करना एक वाक्य है, ticket नहीं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
यहाँ "usage target से नीचे" का मतलब क्या है?
CRM का health score ही क्यों न इस्तेमाल करें?
तीन कारण कौन से हैं, और वे क्यों मायने रखते हैं?
क्या NPS कम usage से मेल खाता है?
अगर product और CRM में कोई साझा ID न हो तो?
events की जगह distinct users क्यों गिनें?
इसके लिए कितनी history चाहिए?
यह कितनी बार चलाना चाहिए?
पहले call किसे जाती है?
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