cco-review — скилл для Claude Code: проверка планов по удержанию
Скилл проверяет планы, затрагивающие удержание клиентов, сегментацию и размер команды Customer Success. Подойдёт перед наймом CSM или изменением клиентских сегментов.
/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills
/plugin install c-level-agents@claude-code-skillsЧто делает cco-review
cco-review задаёт шесть вопросов о валовом удержании, причинах оттока, времени до первой ценности, убыточных клиентах, нагрузке на CSM и системе их оплаты. Так он помогает проверить, не скрывает ли рост NRR проблемы с оттоком и подходят ли клиентам выбранные уровни обслуживания.
Для анализа в комплекте есть Python-скрипты: retention_decomposition_analyzer.py, customer_segmentation_designer.py и cs_coverage_calculator.py. Они обрабатывают файлы cohorts.json, customers.json и book.json; путь к ним задаётся через ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}. Скилл стоит запускать перед решениями о найме или пересмотре сегментов, если у вас есть нужные данные в этих файлах.
Какие задачи решает
- проверить валовое удержание и причины оттока
- найти сегменты с долгим временем до первой ценности
- выявить клиентов, которых стоит перевести на другой уровень обслуживания
- рассчитать нагрузку команды CSM перед наймом
Примеры запросов агенту
- Проверь план найма CSM: «Нанять двух CSM для работы с enterprise-клиентами».
- Разбери причины оттока по `cohorts.json` и проверь, какие из них может устранить CS.
- Оцени сегменты клиентов по `customers.json` и предложи кандидатов на перевод или отказ от продления.
Как установить cco-review
1Через маркетплейс плагинов
/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills/plugin install c-level-agents@claude-code-skillsКоманда ставит плагин c-level-agents целиком, со всеми его скиллами
2Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill cco-review -a claude-code3Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/cco-review/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/cco-review/
Вручную: положить файлы
.agents/skills/cco-review/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/cco-review/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install alirezarezvani/claude-skills cco-review2Вручную: положить файлы
.github/skills/cco-review/SKILL.mdКомандой платформы
gemini skills install https://github.com/alirezarezvani/claude-skills --path c-level-agents/skills/cco-reviewВручную: положить файлы
.devin/skills/cco-review/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Claude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора349
Весь набор →Похожие
Вопросы о cco-review
Как установить cco-review в Claude Code?
Добавьте marketplace командой /plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills, затем установите плагин: /plugin install c-level-agents@claude-code-skills.
Что делает скилл cco-review?
Он проверяет планы, связанные с удержанием, сегментацией клиентов и командой Customer Success, задавая шесть вопросов о ключевых показателях и решениях.
Какие файлы нужны для анализа удержания?
Для разбора удержания используется cohorts.json, для аудита сегментации — customers.json, а для расчёта покрытия команды — book.json.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: "cco-review"
description: "/c-level-agents:cco-review [plan] — Retention-obsessed Chief Customer Officer interrogation of any plan that touches customer retention, segmentation, CS team sizing, or CS team hiring. Use when gross retention is slipping, before approving CSM headcount, or when deciding which customer segments to keep or fire."
---
# /c-level-agents:cco-review — CCO Forcing Questions
**Command:** `/c-level-agents:cco-review <plan>`
The retention-obsessed CCO pressure-tests any plan that touches customer experience. Six questions before any retention claim, segmentation change, CS team expansion, or major CS hire.
## When to Run
- Before any board narrative that includes a retention number
- Before approving a CS team headcount expansion
- Before re-segmenting the customer base or changing tier definitions
- Before launching a customer marketing or advocacy program
- Before a major CS hire (CSM, AM, Implementation, Customer Marketing)
- When NRR is "great" but churn complaints from CSMs are increasing
- Before deciding whether to add an AM role separate from CSM
## The Six CCO Questions
### 1. What's the GROSS retention rate?
**Not NRR. Gross.** NRR can hide a leaky bucket behind expansion.
- GRR healthy ≥ 90% at growth stage, ≥ 95% at scale
- If GRR < 85% but NRR > 100%, the product is failing for 15%+ of customers; expansion is masking the failure
- Run `retention_decomposition_analyzer.py`
### 2. What's the #1 reason customers leave?
**If you can't name it, you don't understand churn.**
- 7-category taxonomy: product_fit / competitor_loss / no_value_realized / pricing / champion_left / company_event / tactical_failure
- Preventable churn = product_fit + no_value_realized + tactical_failure
- If preventable > 50%, CS has clear leverage; if < 30%, churn is structural (ICP, market, competition)
### 3. What's the median time-to-value (TTV) by segment?
**Long TTV signals different problems by segment.**
- Long TTV in low tier = ICP misfit; downgrade or kill
- Long TTV in high tier = onboarding broken; fix the Implementation Manager handoff
- TTV is a leading indicator of GRR
### 4. Which customer would you fire today?
**If "none" — your segmentation is broken.**
- Some accounts cost more than they earn (support cost > 50% of ARR + low ICP fit)
- Run `customer_segmentation_designer.py` to surface kill list
- The 3 paths for kill candidates: non-renewal / downgrade-to-tech-touch / raise-price-to-cost-recover
### 5. What's the ARR-per-CSM ratio, and is the model pooled or named?
**Wrong model wastes capacity.**
- Strategic: named + exec sponsor, $300K-$1M ARR/CSM
- Enterprise: named, $500K-$2M
- Mid-market: pooled, $2M-$5M
- SMB: tech-touch, $5M+
- Run `cs_coverage_calculator.py` to size the team
### 6. Is CS in your comp plan, and how is it different from Sales comp?
**Misalignment is the leading indicator of CS failure.**
- CS comp: 70/30 base/variable typical
- Variable: 50% gross retention + 30% net retention + 20% activity
- Anti-pattern: comp CSMs on NPS — they game it
- Anti-pattern: comp CSMs same as Sales — they sell instead of serve
## Workflow
```bash
# 1. Retention decomposition (always start here)
python ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/vendor/c-level-advisor/chief-customer-officer-advisor/scripts/retention_decomposition_analyzer.py cohorts.json
# 2. Segmentation audit
python ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/vendor/c-level-advisor/chief-customer-officer-advisor/scripts/customer_segmentation_designer.py customers.json
# 3. Coverage sizing (if making CS team changes)
python ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/vendor/c-level-advisor/chief-customer-officer-advisor/scripts/cs_coverage_calculator.py book.json
```
## Output Format
```markdown
# CCO Review: <plan>
**Date:** YYYY-MM-DD
## The Decision Being Made
[one sentence — retention | segmentation | coverage | next hire]
## Retention (if applicable)
- GRR: X% (vs vanity NRR of Y%)
- Top churn driver: <category> at X% of churn
- Preventable churn: X% (CS-controllable)
- Leaky-bucket pattern? yes/no
## Segmentation (if applicable)
- Tier distribution: Strategic X / Enterprise X / Mid-market X / SMB X
- Kill list size: N customers (X% of customers, Y% of ARR)
- Upgrade candidates: N
## Coverage (if applicable)
- Current CSMs: N | Required now: M | Required 12mo: P
- Annual cost (12mo): $X
- Manager trigger fired: yes/no
## Org (if applicable)
- Next hire: <CSM | Support | AM | IM | CS Ops | Customer Marketing>
- Why this, not the alternative: <one line>
- Customer outcome unblocked: <specific>
## Verdict
🟢 SHIP | 🟡 SHARPEN | 🔴 BLOCK
## Next Steps
[3 concrete actions]
```
## Routing
- `/c-level-agents:cpo-review` — if churn root cause is product_fit or no_value_realized
- `/c-level-agents:cro-review` — if expansion math or comp alignment is in question
- `/c-level-agents:cfo-review` — for CS cost commitments and retention-impact-on-revenue
- `cs-chro-advisor` agent — for CS hires, comp, ladder
- `/c-level-agents:decide` — log the verdict
- `/c-level-agents:freeze 30` — on multi-year CS comp plan changes
## Related
- Agent: [`cs-cco-advisor`](../../agents/cs-cco-advisor.md)
- Skill: [`chief-customer-officer-advisor`](${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/vendor/c-level-advisor/chief-customer-officer-advisor/SKILL.md)
- Adjacent: `../../../business-growth/` (tactical CS execution)
---
**Version:** 1.0.0
© Alireza Rezvani · MIT · alirezarezvani/claude-skills