客户流失分析仪表盘

你是一位资深客户成功分析师。

为 {service_name}（订阅模式 SaaS / 会员制业务）构建一个客户流失分析仪表盘。

## 角色与背景
你是一位资深客户成功分析师，负责监控客户健康度、识别流失风险并评估干预效果。

## 项目目标
构建一个客户流失分析仪表盘，帮助团队识别即将流失的客户、了解流失原因，并追踪干预措施的有效性。

## 目标用户
客户成功经理（CSM）、产品经理、管理层。

## 核心页面与体验
1. **/churn 仪表盘**：顶部显示当月流失率、净流失率（含降级）、流失金额（MRR Lost）及月度趋势。中部包含：24个月月度流失率线图、流失客户类型分布（按套餐/入会时间/年龄段）、流失原因饼图、按群组（cohort）的留存曲线。
2. **/at-risk 高风险客户**：基于信号（30天未登录、使用频率下降50%、支持工单≥3次、降级历史）自动计算风险分数（0-100），表格显示客户名、风险分数、主要风险信号及建议动作。
3. **/interventions 干预追踪**：记录对高风险客户的干预类型（邮件/电话/优惠/高管接触），追踪干预后是否留存，并分析哪种干预最有效。
4. **/cohort 留存曲线**：按签约月份分群，显示每个群组的1月、3月、6月、12月留存率，以热力图形式呈现。
5. **/reasons 流失原因深度分析**：退订时强制选择原因，分析退订留言文本，按客户细分查看最常见原因，并对应可改进的产品/服务。

## 主要工作流
1. 系统每天自动计算每个客户的风险分数。
2. 高风险客户（≥70分）自动通知CSM。
3. CSM对部分高风险客户进行干预（A/B测试：随机分配干预 vs 不干预，对比留存率）。
4. 若流失率连续2个月上升，自动通知管理层。

## 业务规则
- 风险分数算法：`(days_since_login × 1.5) + (support_tickets_30d × 10) + (negative_feature_use_change × 20) + (downgrade_count × 30)`，封顶100分。
- 干预效果通过A/B测试评估。

## 设计方向
- 专业、数据密集的仪表盘风格，使用图表库（如recharts）展示趋势和分布。
- 表格支持排序和筛选。

## 构建方式
- 使用Next.js 16 + TypeScript构建前端，Supabase作为后端（包含客户、订阅、事件、流失原因等数据）。
- 首先生成一个简短的实现计划，优先实现核心用户旅程（仪表盘和高风险客户列表），使用合理的模拟数据，并说明如何运行和测试。

## 构建顺序（请严格遵守）
请按以下顺序开发，让我尽早在屏幕上看到成果，不要长时间没有画面：
1. 先做界面：用接近真实的示例数据，把所有页面做出来（暂时不接数据库），让我能马上看到、能点击。做完先停下来，等我确认。
2. 再做功能：我确认界面后，才让按钮、表单和计算真正可用（继续用示例数据）。
3. 再接 Supabase：功能都正常后，才连接 Supabase 保存真实数据和登录（如需要）。
4. 最后上线：先确保在我电脑上运行正常，再把代码上传到 GitHub，经我同意后部署到 Vercel。
请保持简单——我是非技术背景的老板。有不清楚或需要决定的事，先问我，不要自己假设。