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name: saas-success-metrics
description: >
  Define o conjunto completo de métricas de sucesso do cliente para SaaS
  com IA: M0 North Star, ativação, engajamento, NPS por perfil, NRR (Net
  Revenue Retention), referral rate, health score, e churn prediction.
  Inclui métricas por estágio (0-10, 10-50, 50+ clientes), frequência de
  revisão, calendário de sazonalidade, e coleta de linha de base. Entrega
  dashboard de saúde do cliente, definições, thresholds de alerta e ações
  por nível. Use quando disser "métricas do SaaS", "como saber se cliente
  está ativo", "health score", "indicadores de churn", "medir sucesso do
  cliente", "monitorar uso do produto", "KPIs de retenção", "North Star",
  "NRR", "Net Revenue Retention". Integra com /saas-onboarding-flow,
  /churn-prevention, /health-score, /kpi-imperatriz, /indicadores-empresaria.
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# SaaS Success Metrics

> "Churn não começa quando o usuário cancela. Começa quando ele parou de usar 3 semanas atrás e você não percebeu."


## FASE 0 — Leitura do Contexto do Projeto (OBRIGATÓRIO)

> **ANTES DE QUALQUER OUTRA AÇÃO:** leia o arquivo `SAAS-CONTEXT.md` da pasta do projeto.

Se o arquivo existe:
- Leia NOME, SETOR, REGULAÇÃO, DECISOR, USUÁRIO FINAL, CANAL, TICKET, MODELO, VOC e CONCORRENTES
- Use esses dados como fonte de verdade em todas as seções desta skill
- Não faça perguntas que já estão respondidas no SAAS-CONTEXT.md

Se o arquivo **não existe**:
- Pare aqui
- Informe: "Nenhum SAAS-CONTEXT.md encontrado. Rode `/saas-context-doc` primeiro para criar o briefing do projeto. Isso garante que esta skill use dados reais do seu SaaS, não exemplos genéricos."
- Não prossiga até o arquivo ser criado

Por que é obrigatório: esta skill usa nome do SaaS, VOC do cliente, regulação do setor e perfil do decisor para gerar output que você pode usar diretamente — sem edição. Sem o contexto, o output fica com placeholders e linguagem de produto, não de cliente.

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## FASE 0.5 — Leitura de Outputs Anteriores

Se existirem, leia os arquivos `.saas/` para evitar repetir informações já definidas:

- `.saas/SAAS-S13-ONBOARDING.md` → definição do Momento Aha, evento de tracking, critério de ativação no D7, gatilhos de intervenção — viram as métricas M1 e M2 desta skill
- `.saas/SAAS-S3-GATILHOS.md` → gatilho principal da IA e ações que geram habituação — define o que conta como "uso ativo" no health score

Campos que NÃO precisam ser perguntados se já constam nesses arquivos:
- Definição do Momento Aha (já em S13 — vira M1 diretamente)
- Evento de tracking configurado (já definido em S13)
- Critério de ativação D7 (threshold de ações já em S13)
- Gatilho principal da IA (S3 — define a ação mais correlacionada com retenção = North Star)

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## Por que existe

SaaS sem métricas de sucesso do cliente é uma caixa preta: você sabe que receita entrou mas não sabe por que saiu. Esta skill define as 11 métricas que importam, os thresholds por estágio de crescimento, e o que fazer quando o número cai.

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## MODOS DE OPERAÇÃO

- **`/saas-success-metrics`** — dashboard completo: definições + thresholds + ações + estágios
- **`/saas-success-metrics definir`** — só define as métricas e como medir
- **`/saas-success-metrics alertas`** — só configura os thresholds e gatilhos de ação
- **`/saas-success-metrics dashboard`** — layout do dashboard de acompanhamento
- **`/saas-success-metrics north-star`** — foca só em definir a North Star Metric (M0)

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## M0 — NORTH STAR METRIC (MÉTRICA NORTE)

Antes de qualquer outra métrica, defina a North Star. É O número único mais correlacionado com retenção de longo prazo do seu produto específico.

```
O QUE É A NORTH STAR:
→ É o número que, quando cresce, quase sempre significa que o negócio vai bem
→ É acionável (você pode tomar decisões para aumentá-la)
→ É específica do produto (não serve para qualquer SaaS)
→ Não é receita — é resultado que gera receita

COMO ENCONTRAR A NORTH STAR DO SEU SaaS:
Pergunta: "Se o usuário fizer [ação X] com frequência [Y], ele vai ficar por anos?"

EXEMPLOS POR TIPO DE SaaS:
SaaS de clínica: "guias processadas por semana"
SaaS de agendamento: "consultas agendadas por mês"
SaaS de documentos: "documentos gerados com IA por semana"
SaaS de análise: "relatórios acessados por mês"

COMO DEFINIR FORMALMENTE:
[Quantidade de] [ação específica do produto] [frequência] [por persona/empresa]

TESTE DA BOA NORTH STAR (todos precisam ser sim):
✓ Equipe consegue explicar sem ambiguidade?
✓ Sobe quando o produto entrega valor real?
✓ Sobe quando a receita vai subir?
✓ Cai quando o cliente vai churn?

COLETA DA LINHA DE BASE:
Antes de otimizar, medir onde você está agora.
Semana 1: coletar dado histórico disponível (mínimo 30 dias)
Formato: "[North Star média] = [valor] por [período]"
Meta inicial: +[X]% em [N semanas]

FREQUÊNCIA DE REVISÃO: semanal (é o pulso do negócio)
```

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## AS 11 MÉTRICAS FUNDAMENTAIS

### GRUPO 1 — Ativação (primeiros 7 dias)

**M1 — Taxa de Ativação (Momento Aha)**
```
DEFINIÇÃO: % de novos usuários que completam o Momento Aha nos primeiros 7 dias
COMO MEDIR: evento 'momento_aha' (do /saas-onboarding-flow) ÷ cadastros × 100
BENCHMARK POR ESTÁGIO:
  0-10 clientes: entrevista individual — não é estatístico
  10-50 clientes: meta > 40% | crítico < 20%
  50+ clientes: bom > 50% | excelente > 70% | crítico < 30%
ALERTA: queda abaixo do threshold por 2 semanas consecutivas
AÇÃO SE BAIXO: revisar onboarding D0-D1 + testar novo Gatilho de Aha
FREQUÊNCIA DE REVISÃO: semanal
```

**M2 — Time to First Value (TTFV)**
```
DEFINIÇÃO: tempo médio (em horas) entre cadastro e Momento Aha
COMO MEDIR: timestamp cadastro → timestamp evento 'momento_aha'
BENCHMARK: bom < 24h | excelente < 4h | crítico > 72h
ALERTA: mediana sobe acima de [X]h por 1 semana
AÇÃO SE ALTO: menos cliques, mais direcionamento até o Aha
FREQUÊNCIA DE REVISÃO: semanal
```

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### GRUPO 2 — Engajamento (semanas 2-4)

**M3 — DAU/WAU (Engajamento Ativo)**
```
DEFINIÇÃO: % de usuários ativos diariamente sobre usuários ativos semanalmente
COMO MEDIR: usuários com ≥1 ação no dia ÷ usuários com ≥1 ação na semana × 100
BENCHMARK: > 20% bom | > 40% excelente | < 10% baixo
NOTA: produto de uso semanal tem DAU/WAU naturalmente baixo — não é problema
ALERTA: queda abaixo de [%] por 2 semanas
AÇÃO SE BAIXO: investigar padrão — talvez o produto seja semanal por design
FREQUÊNCIA DE REVISÃO: semanal
```

**M4 — Feature Adoption Rate**
```
DEFINIÇÃO: % de usuários ativos que usaram CADA feature MUST HAVE no último mês
COMO MEDIR: usuários que usaram [feature X] ÷ total de usuários ativos × 100
BENCHMARK: > 50% para features core | > 25% para features secundárias
ALERTA: feature com < 20% de adoção após 60 dias = redesign ou remoção
AÇÃO SE BAIXO: tooltip in-app + email específico mostrando o valor da feature
FREQUÊNCIA DE REVISÃO: mensal
```

---

### GRUPO 3 — Satisfação

**M5 — NPS (Net Promoter Score)**
```
DEFINIÇÃO: probabilidade de recomendar (0-10) → % Promotores - % Detratores
COMO MEDIR: pergunta in-app ou email 30 dias após ativação
  "De 0 a 10, qual a probabilidade de você recomendar o [SaaS]?"
  0-6: Detratores | 7-8: Neutros | 9-10: Promotores
BENCHMARK: > 50 bom | > 70 excelente | < 20 crítico

NPS POR PERFIL (B2B — não misturar):
  NPS do Gestor: mede ROI percebido e decisão de renovação
  NPS do Usuário Final: mede satisfação de uso e adoção diária
  NPS do Admin de TI: mede confiança técnica e segurança
  Gap > 20 pontos entre perfis = desalinhamento de expectativa a investigar

QUANDO PERGUNTAR:
  D30 após ativação (primeira vez)
  Trimestral para base ativa
  Imediatamente após churn voluntário
  Após evento significativo (migração, novo plano, suporte resolvido)

AÇÃO COM PROMOTORES: depoimento + indicação + acesso beta
AÇÃO COM DETRATORES: call de 15 min com founder em 48h
FREQUÊNCIA DE REVISÃO: trimestral + pós-churn sempre
```

**M6 — CSAT (Customer Satisfaction) por Feature**
```
DEFINIÇÃO: satisfação (1-5) após uso específico de feature
QUANDO PERGUNTAR: pop-up leve 30s após uso de feature pela 3ª vez
BENCHMARK: > 4.2 bom | < 3.5 problemático
AÇÃO SE BAIXO: revisar feature + entrevistar 3 usuários que deram < 3
FREQUÊNCIA DE REVISÃO: mensal por feature
```

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### GRUPO 4 — Retenção e Receita

**M7 — Churn Rate Mensal**
```
DEFINIÇÃO: % de assinantes que cancelaram no mês
COMO MEDIR: cancelamentos no mês ÷ assinantes no início do mês × 100
BENCHMARK POR ESTÁGIO:
  0-10 clientes: cada churn requer entrevista e análise individual
  10-50 clientes: < 5%/mês aceitável | > 8%/mês crítico
  50+ clientes: < 3%/mês bom | < 1%/mês excelente | > 5%/mês crítico
TIPOS:
  Voluntário: investigar motivo (formulário obrigatório do /saas-checkout-blueprint)
  Involuntário: falha de pagamento → dunning do checkout
AÇÃO SE ALTO: entrevistar todos os churns do mês (ligação de 10 min)
FREQUÊNCIA DE REVISÃO: mensal
```

**M8 — MRR (Monthly Recurring Revenue)**
```
DEFINIÇÃO: receita recorrente mensal
COMPONENTES:
  New MRR: novos assinantes
  Expansion MRR: upgrades e upsells
  Churned MRR: cancelamentos
  Net New MRR: New + Expansion - Churned
BENCHMARK: > 10%/mês bom (10-50 clientes) | > 15%/mês bom (50+ clientes)
ALERTA: Net New MRR negativo por 2 meses = prioridade máxima
FREQUÊNCIA DE REVISÃO: mensal (snapshot semanal para founders)
```

**M9 — NRR (Net Revenue Retention)**
```
DEFINIÇÃO: % da receita retida de clientes existentes após 12 meses,
incluindo expansões e descontando churns e downgrades.

FÓRMULA:
NRR = (MRR início + Expansion MRR - Churned MRR - Downgrade MRR)
      ÷ MRR início × 100

EXEMPLO:
  MRR início: R$ 10.000
  + Expansion: R$ 1.500
  - Churn: R$ 800
  - Downgrade: R$ 200
  = R$ 10.500 ÷ R$ 10.000 × 100 = 105% NRR

INTERPRETAÇÃO:
  NRR > 100%: crescimento mesmo sem novos clientes
  NRR = 100%: retenção perfeita sem expansão
  NRR < 100%: base está encolhendo mesmo com novos clientes

BENCHMARK:
  > 120%: best-in-class
  100-120%: excelente
  85-100%: bom, oportunidade de expansão
  < 85%: crítico

QUANDO MEDIR: mensalmente, comparar em janelas de 12 meses
ESTÁGIO: a partir de 20 clientes pagantes (antes é ruído estatístico)
FREQUÊNCIA DE REVISÃO: mensal
```

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### GRUPO 5 — Crescimento Orgânico

**M10 — Referral Rate (Taxa de Indicação)**
```
DEFINIÇÃO: % de novos clientes que vieram por indicação de cliente existente
COMO MEDIR: campo "Como nos conheceu?" no cadastro + rastreamento de código de convite
BENCHMARK:
  < 10%: indicação não está ocorrendo organicamente
  10-25%: produto satisfaz mas não surpreende
  > 25%: produto faz as pessoas falarem sem incentivo
  > 40%: PMF forte — hora de escalar

QUANDO SE PREOCUPAR: NPS alto + Referral Rate baixo = problema de contexto
  → O cliente ama, mas não sabe quem indicar
  → Solução: criar contexto de indicação (quem da rede do cliente tem o mesmo problema?)

PROGRAMA DE INDICAÇÃO (se Referral Rate < 15% com NPS > 50):
  Para quem indica: mês grátis / desconto / benefício real
  Para quem é indicado: trial estendido / desconto primeira mensalidade
  Rastreamento: código único por usuário promotor
FREQUÊNCIA DE REVISÃO: mensal
```

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## MÉTRICAS POR ESTÁGIO DE CRESCIMENTO

```
ESTÁGIO 0-10 CLIENTES (Descoberta de PMF):
FOCO: entender POR QUE alguns ficam e outros saem
Métricas prioritárias: M1 + conversas qualitativas semanais
NÃO se preocupar com: NRR, Referral Rate (amostras pequenas demais)
Revisão: semanal com o founder

ESTÁGIO 10-50 CLIENTES (Validação de Retenção):
FOCO: construir o flywheel de retenção
Métricas prioritárias: M1 + M7 + M5 + M0 (North Star)
Começar a medir: M8 + M10
Revisão: semanal (M1, North Star) + mensal (M7, M5, M8)

ESTÁGIO 50+ CLIENTES (Escala):
FOCO: otimizar unit economics e expandir base
Métricas: todas as 11 + Health Score por conta
Adicionar: M9 (NRR) + dashboard de health score automatizado
Revisão: daily (M0, MRR snapshot) + semanal (M1, M3) + mensal (M5, M7, M9, M10)
```

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## HEALTH SCORE DO CLIENTE

Combina as métricas em um score único (0-100) por usuário:

```
CÁLCULO DO HEALTH SCORE:
Ativação (M1 + M2): 30 pontos
  □ Completou Momento Aha: +20
  □ TTFV < 24h: +10

Engajamento (M3 + M4): 40 pontos
  □ Usou o produto nos últimos 7 dias: +15
  □ Usou nas últimas 24h: +10
  □ Usou ≥ 3 features diferentes este mês: +15

Satisfação (M5 + M6): 20 pontos
  □ NPS ≥ 9: +20 | NPS 7-8: +10 | NPS < 7: +0
  □ Nenhum CSAT < 3 nos últimos 30 dias: +bônus 5

Pagamento (M7): 10 pontos
  □ Nenhuma falha de pagamento nos últimos 90 dias: +10
  □ Upgrade de plano: +bônus 5

CLASSIFICAÇÃO:
75-100: SAUDÁVEL — depoimento + indicação
50-74: EM RISCO — check-in proativo
25-49: CRÍTICO — call em 48h
0-24: CHURNING — ação imediata
```

---

## DASHBOARD DE ACOMPANHAMENTO

```
VISÃO SEMANAL:
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SAAS SUCCESS DASHBOARD — Semana [N]                    │
├──────────────────┬──────────────┬────────────────────── │
│ Métrica          │ Esta Semana  │ Semana Anterior / Meta│
├──────────────────┼──────────────┼───────────────────────┤
│ North Star (M0)  │ [X]          │ [Y] / Meta: +[Z]%     │
│ Taxa de Ativação │ [X]%         │ [Y]% / Meta: >50%     │
│ TTFV (mediana)   │ [X]h         │ [Y]h / Meta: <24h     │
│ DAU/WAU          │ [X]%         │ [Y]% / Meta: >20%     │
│ MRR              │ R$ [X]       │ R$ [Y] / +[Z]%        │
│ Churn Mensal     │ [X]%         │ [Y]% / Meta: <3%      │
│ NRR (12m)        │ [X]%         │ [Y]% / Meta: >100%    │
│ Referral Rate    │ [X]%         │ [Y]% / Meta: >15%     │
├──────────────────┼──────────────┼───────────────────────┤
│ SAUDÁVEIS        │ [N] users    │                       │
│ EM RISCO         │ [N] users    │ → Ação: check-in      │
│ CRÍTICOS         │ [N] users    │ → Ação: call urgente  │
└──────────────────┴──────────────┴───────────────────────┘
```

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## CALENDÁRIO DE SAZONALIDADE

```
MESES DE ATENÇÃO (churn naturalmente sobe):
Janeiro: leads "resolução de ano novo" que não ativaram em 30 dias costumam sair
Julho: férias reduz uso — setor B2B especialmente
Dezembro: corte de despesas de final de ano

MESES DE EXPANSÃO NATURAL:
Março-Abril: início de ano fiscal → investimento em ferramentas
Setembro-Outubro: retorno de atividades pós-férias

COMO USAR:
Comparar métricas YoY (mesmo mês do ano anterior), não apenas MoM.
Exemplo: Churn de julho 2026 vs. julho 2025 — não vs. junho 2026.
```

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## PLAYBOOK DE AÇÃO POR NÍVEL

```
SAUDÁVEL (75-100):
→ Pedir depoimento após 30 dias de uso ativo
→ Convidar para beta de novas features
→ Pedir indicação com incentivo (mês grátis por indicação)

EM RISCO (50-74):
→ Email personalizado: "Como posso ajudar você a aproveitar mais [feature]?"
→ Vídeo Loom de 2 min mostrando feature não usada
→ Oferta de call de produto de 15 min

CRÍTICO (25-49):
→ Call de resgate em 48h: "Posso te ajudar com algo específico?"
→ Demo individual ao vivo da feature não adotada
→ Extensão gratuita condicionada a uso mínimo

CHURNING (0-24):
→ Email de saída: "Antes de ir, o que não funcionou?"
→ Oferta de downgrade para plano menor (retém receita parcial)
→ Se cancelou: survey obrigatório de 3 perguntas
```

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## Anti-Erros

- **Nunca olhe só o MRR** — MRR cresce enquanto o produto está morrendo se novos cobrem o churn
- **Nunca confunda login com ativação** — fazer login não é usar o produto
- **Churn voluntário e involuntário têm soluções diferentes** — não trate igual
- **NPS uma vez por ano não serve** — trimestral ou transacional (após eventos-chave)
- **Não misturar NPS de perfis** — gestor e usuário final têm expectativas diferentes
- **NRR < 100% não é só churn** — também é downgrade e falta de expansão
- **Referral Rate baixo com NPS alto** — problema de contexto (quem indicar), não de satisfação
- **Sazonalidade é previsível** — comparar YoY antes de entrar em modo de crise

## Integrações

- `/saas-onboarding-flow` — M1 e M2 medem o onboarding; evento 'momento_aha' é a fonte
- `/saas-checkout-blueprint` — survey de churn alimenta M7
- `/churn-prevention` — usa o Health Score para acionar ações preventivas
- `/health-score` — extensão desta skill para scores mais complexos
- `/kpi-imperatriz` — esta skill é a versão SaaS do KPI operacional
- `/indicadores-empresaria` — as 11 métricas entram no painel de indicadores mensal
- `/reuniao-de-resultado` — o dashboard semanal vira pauta da reunião de resultado

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## SALVAR OUTPUT

Ao finalizar, salve o resultado em `.saas/SAAS-S14-METRICAS.md`:

```markdown
# SAAS-S14 — SaaS Success Metrics

## North Star Metric (M0)
- Definição: [ação específica + correlação com retenção]
- Como medir: [evento técnico]
- Frequência de revisão: [semanal/mensal]

## Métricas por Estágio Atual
Estágio: [0-10 / 10-50 / 50+ clientes]
- M1 Taxa de Ativação: [%] meta [%]
- M2 Engajamento Semanal: [%] meta [%]
- M3 NPS: [score] meta [score]
- M4 Churn Mensal: [%] meta [%]
- M5 MRR: R$ [X]
- M9 NRR: [%] meta >100%
- M10 Referral Rate: [%]

## Health Score
- Verde (75-100): [critério]
- Amarelo (50-74): [critério]
- Laranja (25-49): [critério — call em 48h]
- Vermelho (0-24): [critério — ação imediata]

## Calendário de Revisão
[frequência por métrica]
```

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## OUTPUT PARA PRÓXIMA SKILL

**Próxima skill recomendada:** `/churn-prevention`

**Passe como input:**
- North Star Metric (M0): [definição + valor atual da linha de base]
- Usuários CRÍTICOS (health 25-49): [lista — call em 48h]
- Usuários CHURNING (health 0-24): [lista — ação imediata]
- NRR atual: [%] — se < 100%, foco em expansão antes de aquisição
- Motivo de churn mais frequente: [do formulário de cancelamento — vira prioridade de produto]
- NPS por perfil: [gestor X / usuário Y] — gap > 20 pontos = desalinhamento a investigar
