analytics-tracking

Descripción general

Qué hace la skill analytics-tracking

La skill analytics-tracking te ayuda a diseñar, implementar y auditar el tracking de analítica para que puedas confiar en tus datos y tomar mejores decisiones de marketing y producto. Se centra en:

• Traducir preguntas de negocio en eventos medibles
• Diseñar convenciones claras de nombres de eventos y parámetros
• Implementar tracking en Google Analytics 4 (GA4) y Google Tag Manager (GTM)
• Estructurar UTM parameters y campañas para una atribución clara
• Crear tracking plans que alimenten tus informes y el análisis de rendimiento

En lugar de recopilar clics y páginas vistas al azar, analytics-tracking te mantiene concentrado en los eventos que responden a la pregunta: «¿Esto está funcionando?» para tu sitio web, producto y campañas.

Para quién es esta skill

Usa analytics-tracking cuando seas:

• Un marketing manager que necesita un tracking de conversiones fiable para las campañas
• Un product manager que quiere entender el uso de funcionalidades y la activación
• Un founder o growth lead que intenta medir si los experimentos funcionan
• Un developer responsable de implementar eventos en el front end o mediante tag managers
• Un analyst que necesita datos de eventos limpios y consistentes para dashboards e informes

Es especialmente útil si trabajas intensivamente con el stack de Google: GA4, GTM, Google Ads, Google Sheets o tracking plans en Google Docs.

Problemas que resuelve la skill analytics-tracking

Esta skill está pensada para situaciones en las que tú o tu equipo decís cosas como:

• «Configuramos GA4 pero no confiamos en los números».
• «Nuestros eventos son desordenados e inconsistentes».
• «No sabemos qué trackear para esta nueva funcionalidad o funnel».
• «Las UTMs están por todas partes; no vemos qué canales realmente funcionan».
• «GTM dispara, pero no estamos seguros de que los eventos estén bien configurados».

Usando las referencias del repositorio, la skill te ayuda a:

• Hacer una evaluación inicial de tu setup de tracking actual
• Aplicar el principio “track for decisions, not data”
• Crear o mejorar un tracking plan con nombres de eventos, triggers y parámetros claros
• Implementar eventos en GA4 usando gtag.js o GTM
• Usar una event library robusta adaptada a tu modelo de negocio (web de marketing, SaaS, ecommerce, etc.)

Cuándo analytics-tracking es (y no es) una buena opción

Usa analytics-tracking cuando:

• Necesites configurar o mejorar el tracking de GA4 + GTM
• Estés diseñando o auditando event tracking, conversions o attribution
• Estés definiendo UTM strategies o estandarizando el nombre de campañas
• Estés trazando product analytics events (por ejemplo, registros, uso de funcionalidades, upgrades)

No es la herramienta principal cuando:

• Solo necesitas ayuda con A/B test design and measurement (usa la skill ab-test-setup para eso)
• Estás haciendo modelado avanzado en el data warehouse o preguntas solo de BI (la skill se centra en instrumentación e implementación, no en modelado SQL)

Si la pregunta central es «¿Cómo medimos esto?» o «¿Cómo sabemos si esto está funcionando?», analytics-tracking es la opción adecuada.

Archivos de referencia clave en el repositorio

La skill analytics-tracking se apoya en varias referencias específicas:

• SKILL.md – Definición principal del comportamiento, incluidos los pasos de evaluación inicial y los principios clave
• references/event-library.md – Una event library estructurada por contexto (sitio de marketing, producto, monetización, ecommerce, B2B/SaaS)
• references/ga4-implementation.md – Guía detallada de configuración e implementación de GA4
• references/gtm-implementation.md – Guía detallada de estructura e implementación de Google Tag Manager
• evals/evals.json – Escenarios de ejemplo y respuestas esperadas según buenas prácticas (por ejemplo, tracking plans para SaaS, convenciones de UTMs)

Estos archivos permiten que la skill pase de consejos genéricos a recomendaciones específicas listas para implementar.

Cómo usarla

Instalación y configuración

1. Instala la skill analytics-tracking

Utiliza el Skills CLI para añadir la skill desde el repositorio coreyhaines31/marketingskills:

npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill analytics-tracking

Esto descargará la configuración de analytics-tracking, los evaluation prompts y las referencias, para que tu agente pueda dar respuestas detalladas y enfocadas en la implementación.

2. Revisa las referencias incluidas

Después de la instalación, abre estos archivos en tu entorno para obtener contexto:

• SKILL.md – Entiende el alcance, los supuestos y los principios clave
• references/event-library.md – Revisa los eventos y parámetros recomendados
• references/ga4-implementation.md – Consulta cómo configurar GA4, eventos personalizados, conversions y debugging
• references/gtm-implementation.md – Aprende sobre la estructura del container, triggers, variables y uso de la data layer
• evals/evals.json – Mira prompts de ejemplo y formatos de salida esperados (por ejemplo, tracking plans)

Úsalos como plantillas y límites, no como checklists para copiar y pegar. Adáptalos a tu producto, requisitos de cumplimiento y stack tecnológico.

Flujos de trabajo típicos que soporta esta skill

1. Diseñar un tracking plan desde cero

Cuando le pidas al agente algo como:

«Ayúdame a configurar el analytics tracking para nuestro producto B2B SaaS en GA4 y GTM. Necesitamos trackear registros, uso de funcionalidades y eventos de upgrade».

La skill analytics-tracking hará lo siguiente:

1. Comprobar el contexto de marketing de producto

   • Si existe .agents/product-marketing-context.md (o la versión anterior .claude/product-marketing-context.md), lo leerá primero para evitar preguntas repetidas.

2. Aplicar el principio “track for decisions, not data”

   • Aclarar qué decisiones quieres informar (por ejemplo, «¿Qué funcionalidades impulsan los upgrades?» o «¿Qué canales generan trial signups?»).

3. Definir eventos clave y convenciones de nombres

   • Usar la convención de nombres de eventos object_action (por ejemplo, signup_completed, feature_used, plan_upgraded).
   • Tomar ejemplos de references/event-library.md para eventos específicos de SaaS como:
     • signup_completed
     • trial_started
     • feature_used
     • plan_upgraded
     • subscription_canceled

4. Producir un tracking plan estructurado

   • Generar una salida en formato tipo tabla (apta para Google Sheets o Docs) con:
     • Nombre del evento
     • Trigger (qué acción del usuario lo dispara)
     • Parámetros (por ejemplo, plan_name, feature_name, pricing_page_variant)
     • Propósito/decisión que el evento soporta

5. Aportar detalles de implementación en GA4

   • Sugerir la configuración de eventos en GA4, incluidos parámetros recomendados y cuándo marcarlos como conversions.

6. Proporcionar patrones de data layer para GTM

   • Mostrar ejemplos de snippets dataLayer.push para tu front end, que puedas pasar a los developers, y cómo conectarlos con GA4 Event tags en GTM.

Este flujo de trabajo es ideal cuando lanzas un nuevo producto, rediseñas tu funnel o limpias un tracking heredado.

2. Auditar implementaciones existentes de GA4 y GTM

Si preguntas algo como:

«Nuestros datos de GA4 no tienen buena pinta. ¿Puedes ayudarnos a auditar nuestro tracking?»

La skill te guiará para:

• Revisar los data streams y la enhanced measurement actuales (references/ga4-implementation.md)
• Comprobar conversion settings, custom dimensions y audiences para detectar errores de configuración
• Inspeccionar en GTM la estructura del container, el tag naming, los triggers y las variables (references/gtm-implementation.md)
• Validar eventos en DebugView y en el modo Preview de GTM
• Comparar tu lista actual de eventos con la event library para detectar huecos o duplicidades

A partir de ahí podrás priorizar correcciones, como consolidar eventos, renombrar parámetros o estandarizar triggers.

3. Configurar UTM parameters y estructura de atribución

Cuando preguntes algo como:

«¿Qué UTM parameters deberíamos usar para Google Ads, Meta, LinkedIn y nuestra newsletter?»

Basándose en la evaluación de evals/evals.json, analytics-tracking:

• Recomendará una UTM strategy consistente (por ejemplo, utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_term, utm_content)
• Sugerirá valores adecuados por canal, como:
  • utm_source: google, meta, linkedin, newsletter
  • utm_medium: cpc, paid_social, email, social
• Ayudará a estandarizar la nomenclatura de campañas entre plataformas para obtener informes limpios en GA4
• Mostrará cómo comprobar que las UTMs se están capturando correctamente en GA4

Después podrás documentar estas convenciones en una hoja de Google o en un playbook interno para tu equipo.

4. Documentar el tracking para pasarlo a developers

Si necesitas convertir la estrategia en instrucciones de implementación, analytics-tracking puede:

• Tomar tu tracking plan y generar:
  • GTM data layer specs (por ejemplo, dataLayer.push({ event: 'feature_used', feature_name: 'bulk_import' }))
  • Notas sobre dónde añadir estas llamadas en tu frontend code
  • Guía para crear las GA4 Event tags y triggers correspondientes en GTM

Esto es útil para developers de front end que necesitan nombres de eventos, parámetros y condiciones de disparo exactos.

Mejores prácticas para obtener buenos resultados

• Aporta contexto desde el principio: Indica tu tipo de producto (SaaS, ecommerce, marketplace), objetivos principales y herramientas actuales (solo GA4, GA4 + GTM, Segment, etc.).
• Aclara las decisiones: Especifica qué quieres aprender (por ejemplo, «¿Qué canal genera más signups?» o «¿La funcionalidad X aumenta la retención?»).
• Menciona las limitaciones: Si tienes requisitos de privacidad o cumplimiento, indícalos para que el tracking plan sea realista.
• Itera: Empieza con un conjunto pequeño de eventos clave y luego pide a la skill que los refine o amplíe a medida que implementas y aprendes.

FAQ

¿Cuándo debería usar la skill analytics-tracking en lugar de ab-test-setup?

Usa analytics-tracking cuando estés:

• Diseñando o corrigiendo tu base de tracking (events, conversions, UTMs, configuración de GA4/GTM)
• Intentando responder a «¿Cómo medimos esta funcionalidad, página o campaña?»

Usa ab-test-setup cuando tu preocupación principal sea:

• Estructurar A/B tests, variantes de test y métricas de experimento
• Asegurarte de que tus experimentos se miden de forma limpia y estadísticamente sólida

En la práctica, a menudo usarás analytics-tracking para establecer el tracking de base y luego añadir la medición de A/B tests encima.

¿En qué herramientas se centra analytics-tracking?

Según las referencias del repositorio, analytics-tracking está optimizada para el Google analytics stack:

• Google Analytics 4 (GA4) – configuración, eventos personalizados, conversions, audiences, debugging
• Google Tag Manager (GTM) – estructura del container, triggers, variables, patrones de data layer
• Google Ads integration – mediante linking con GA4 e importación de conversions (según la guía de implementación de GA4)

También soporta contextos de analítica más amplios como Mixpanel o Segment a nivel conceptual (eventos, properties, tracking plans), pero los detalles de implementación más concretos son para GA4 + GTM.

¿Esta skill puede ayudar con detalles de implementación en el front end?

Sí, hasta un punto práctico. La skill puede:

• Sugerir event names y parameters adecuados para tracking en el front end
• Proporcionar patrones de dataLayer.push para GTM
• Explicar dónde suelen dispararse los eventos (por ejemplo, clics en botones, envíos de formularios, cargas de página)

Para código muy específico de un framework (por ejemplo, React hooks, componentes de Vue), probablemente seguirás necesitando la aportación de un developer, pero analytics-tracking proporciona un blueprint claro de lo que hay que implementar y cómo debe comportarse.

¿Qué nivel de detalle tienen las guías de GA4 y GTM?

Las referencias de GA4 y GTM son bastante detalladas y cubren:

• Para GA4 (references/ga4-implementation.md):

  • Data streams y enhanced measurement
  • Eventos recomendados (incluido ecommerce)
  • Conversions, event parameters, custom dimensions/metrics
  • Creación de audiences y herramientas de debugging
  • Consideraciones de calidad de datos e integración con Google Ads

• Para GTM (references/gtm-implementation.md):

  • Tags, triggers y variables
  • Convenciones de nombres para el container
  • Patrones de data layer
  • Setups habituales de GA4 y píxeles
  • Preview/debugging, workspaces y versioning

La skill utiliza esto para ofrecer orientación lista para implementar, no solo consejos de alto nivel.

¿Analytics-tracking me dirá exactamente qué eventos trackear para mi negocio?

Te dará puntos de partida sólidos y con opinión usando la event library y buenas prácticas, especialmente para sitios de marketing, productos SaaS y ecommerce. Sin embargo, seguirá haciendo preguntas de aclaración sobre tu:

• Modelo de negocio y pricing
• Acciones de conversión principales
• Canales de adquisición clave
• Principales journeys y funcionalidades del usuario

Así se asegura de que el tracking plan se alinee con tus decisiones reales y no sea una lista genérica de eventos.

¿Cómo puedo usar esta skill con Google Sheets o Docs?

Muchos equipos documentan sus tracking plans en Google Sheets o Google Docs. Con analytics-tracking puedes:

• Pedir un tracking plan formateado como tabla para pegarlo directamente en una hoja
• Generar diccionarios de parámetros y convenciones de nombres adecuados para documentación interna
• Iterar sobre ese plan con el agente a medida que ajustas tu implementación de analítica

Esto crea una fuente compartida y viva de la verdad entre marketers, product managers, analysts y developers.

¿Qué pasa si mi analítica “no funciona” o los eventos no se disparan?

Puedes describir los síntomas (por ejemplo, eventos que no aparecen en GA4, conteos de conversion desajustados, el preview de GTM no muestra tags) y analytics-tracking te guiará para:

• Revisar en GTM el Preview para ver el firing de tags
• Verificar los eventos y parámetros de la dataLayer
• Usar DebugView y los informes en tiempo real de GA4
• Confirmar que las conversions están bien definidas y reciben datos

Después sugerirá pasos concretos de debugging y comprobaciones de configuración basados en las guías de referencia de GA4 y GTM.