Cómo hacer seguimiento de suscripciones SaaS para reducir el churn [Tutorial]
El tutorial de Make del 27 de agosto de 2021 propone revisar pagos de un SaaS, guardar los casos relevantes en Google Sheets y crear tareas en ClickUp. Es un flujo para investigar posibles bajas, no una guía para cancelar la suscripción a Make ni una política de reembolsos o saldo.
Un pago fallido no demuestra por sí solo que el cliente haya cancelado. La persona que reciba la tarea debe verificar el estado de la suscripción antes de iniciar una acción de recuperación.
Requisitos y alcance
Necesitas Make, acceso a la base PostgreSQL que contiene los pagos, una hoja de Google Sheets y una lista de ClickUp. La ayuda de PostgreSQL, ClickUp, Google Sheets y funciones de fecha se consultó el 27 de septiembre de 2026.
El ejemplo utiliza una tabla subscriptions con campos como organization_id, owner_email, amount, currency_code, payment_status y payment_created_at. Sustitúyelos por los nombres reales de tu base. No publiques sus credenciales ni las copies en la hoja.
1. Consulta el mes anterior
Añade PostgreSQL > Execute a query (Advanced). Crea la conexión con los datos facilitados por el administrador: host, puerto, base de datos, usuario y credenciales, además de las opciones de conexión que correspondan.
La consulta de la captura original tiene separadores dañados. Esta es una reconstrucción editorial para un intervalo mensual semiabierto: incluye el comienzo del mes anterior y excluye el comienzo del actual.
SELECT *
FROM subscriptions
WHERE payment_created_at >= '{{formatDate(addMonths(now; -1); "YYYY-MM-01")}}'
AND payment_created_at < '{{formatDate(now; "YYYY-MM-01")}}';
Las expresiones entre llaves se evalúan en Make antes de enviar SQL. El formato fija el día 1, por lo que una prueba a mitad de mes no convierte la consulta en un intervalo móvil. Confirma con el administrador que la zona horaria de Make y la interpretación de fechas de PostgreSQL coincidan con el periodo contable. No insertes en esta consulta texto recibido de usuarios.
Pulsa Run once y revisa los registros devueltos. Si no hay datos, comprueba el intervalo y la tabla; no concluyas automáticamente que no hubo bajas.
2. Define el filtro
Entre PostgreSQL y Google Sheets, configura dos grupos alternativos:
payment_status = CancelledYamount >= 299.- O
payment_status = Payment FailedYamount >= 299.
El umbral de 299 dólares es un criterio comercial del SaaS ficticio del tutorial, no un precio ni un límite de Make. Solo tiene sentido comparar importes de la misma moneda y unidad. Si tu base mezcla monedas o almacena centavos, adapta el criterio antes de utilizarlo.
Repite la condición de importe en ambos grupos para que se aplique tanto a cancelaciones como a fallos. La ayuda de filtros explica las combinaciones AND y OR.
3. Guarda los casos
Crea previamente la hoja y sus columnas. Añade Google Sheets > Add a Row, conecta la cuenta y selecciona el documento y la pestaña. Asigna los datos del pago y de la organización a sus columnas correspondientes.
Conserva un identificador estable del registro para poder volver a la fuente. Compartir una hoja con el equipo no exige copiar todos los datos personales de la base.
4. Crea las tareas de seguimiento
Añade ClickUp > Create a Task. Selecciona Workspace, Space, Folder y List según tu estructura. Compón título y descripción con el identificador, estado e información necesaria para investigar el caso; asigna el responsable.
La tarea debe pedir comprobar qué ocurrió, no afirmar que todos los registros son clientes perdidos.
5. Verifica y programa
Prueba pagos cancelados y fallidos por encima y por debajo del umbral, además de un pago correcto. Revisa los límites de mes y que cada caso aceptado cree la fila y la tarea esperadas.
Guarda y programa el escenario para el primer día de cada mes, como en el original. Antes de repetir una ejecución, revisa qué registros ya se enviaron: este flujo no incorpora deduplicación por sí solo.
La reconstrucción se ha revisado como contenido; no se ha ejecutado SQL contra una base de clientes ni se ha medido una reducción de churn.