product-analytics
por alirezarezvaniproduct-analytics ayuda a los agentes a definir KPIs, elegir frameworks como AARRR, North Star o HEART, diseñar dashboards y analizar retención, cohortes, funnels y adopción de funciones en flujos de gestión de producto.
Esta skill obtiene 76/100, por lo que es una candidata sólida para usuarios del directorio que quieren que un agente estructure el trabajo de analítica de producto en torno a KPIs, dashboards, retención y adopción. Tiene activadores claros y referencias reutilizables, pero conviene prever cierta configuración y posibles vacíos de interpretación según los datos, ya que la guía de instalación y los ejemplos concretos de ejecución son limitados en la evidencia disponible.
- Alcance de activación claro: el frontmatter y la sección "When To Use" mencionan la definición de KPIs, el diseño de dashboards, el análisis de cohortes y retención, la adopción de funciones y la interpretación de funnels.
- Flujo de trabajo accionable: guía al agente en la selección de frameworks, la definición de KPIs según la etapa, la estructuración de dashboards por niveles, el análisis de cohortes y la interpretación.
- Materiales de apoyo útiles: las plantillas de dashboards, las referencias de frameworks de métricas y el script metrics_calculator.py ofrecen más utilidad que un prompt genérico de analítica de producto.
- No se muestra ningún comando de instalación ni README, por lo que es posible que los usuarios tengan que deducir cómo añadir la skill a partir de la estructura del repositorio.
- La guía operativa parece más sólida para definir métricas y diseñar dashboards que para ejecutar análisis de punta a punta; la calculadora en Python ayuda, pero la evidencia disponible no muestra ejemplos detallados de esquemas de datos ni orientación de validación.
Descripción general de product-analytics skill
Para qué sirve product-analytics
La skill product-analytics ayuda a un agente de IA a definir KPIs de producto, elegir marcos de métricas, diseñar dashboards e interpretar datos de retención, cohortes, funnels y adopción de funcionalidades. Está pensada para product managers, equipos de crecimiento, founders, analistas y equipos de producto asistidos por IA que necesitan una forma estructurada de pensar las métricas, no solo una sugerencia puntual de gráfico.
Úsala cuando estés planteando preguntas como: “¿Qué deberíamos medir en esta etapa del producto?”, “¿Esta funcionalidad realmente se está adoptando?”, “¿Qué vista de retención debería aparecer en el dashboard?” o “¿Cómo convertimos un objetivo North Star poco definido en métricas de entrada medibles?”
Trabajos de product analytics donde mejor encaja
Esta skill product-analytics es especialmente sólida para flujos de Product Management en los que el problema es en parte analítico y en parte orientado a la toma de decisiones. Encaja bien en casos como:
- Elegir entre los marcos AARRR, North Star y HEART
- Definir KPIs para productos pre-PMF, en crecimiento o maduros
- Crear estructuras de dashboards ejecutivos, de salud del producto o de adopción de funcionalidades
- Planificar análisis de retención por cohortes alrededor del registro, la activación o la exposición a una funcionalidad
- Interpretar movimientos de métricas en relación con lanzamientos de producto y etapa del ciclo de vida
Es menos útil si solo necesitas generación de SQL, modelado de warehouse o una configuración específica para una herramienta de BI. La skill ofrece razonamiento y plantillas de product analytics, no un stack completo de analytics engineering.
Qué hace práctica a esta skill
El repositorio incluye más que un único archivo de prompt. El archivo principal SKILL.md explica cuándo usar la skill y el flujo de trabajo. references/metrics-frameworks.md ofrece orientación práctica sobre los marcos AARRR, North Star y HEART. references/dashboard-templates.md proporciona estructuras de dashboard para vistas ejecutivas, de salud del producto y de adopción de funcionalidades. scripts/metrics_calculator.py añade una herramienta ligera de línea de comandos para cálculos de retención, cohortes y funnels a partir de datos CSV.
Esa combinación hace que la skill product-analytics sea útil tanto para la planificación como para un primer análisis exploratorio.
Cómo usar product-analytics skill
Instalación de product-analytics y primeros archivos que conviene leer
Para instalarla desde el repositorio de GitHub, usa el flujo de instalación desde GitHub de tu gestor de skills. Por ejemplo, si tu entorno admite npx skills add, el comando práctico es:
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill product-analytics
Después de instalarla, lee estos archivos en este orden:
SKILL.md— alcance, flujo de trabajo, orientación sobre KPIs y reglas de interpretaciónreferences/metrics-frameworks.md— AARRR, North Star, HEART y Goals-Signals-Metricsreferences/dashboard-templates.md— estructuras de dashboard y bloques de KPIsscripts/metrics_calculator.py— cálculos opcionales basados en CSV para retención, cohortes y funnels
Este orden de lectura importa porque la skill se apoya en marcos de trabajo. Si omites las referencias, el agente puede generar listas genéricas de KPIs en lugar de una guía analítica adecuada para la etapa del producto.
Inputs que mejoran el uso de product-analytics
Para obtener un uso sólido de product-analytics, dale al agente contexto del producto, etapa, segmentos de usuarios y la decisión que necesitas tomar. Prompt débil:
Help me create product metrics.
Mejor prompt:
Use the product-analytics skill. We are a B2B SaaS product in growth stage. Users sign up, invite teammates, create a project, and publish reports. Our suspected activation event is “created first project with at least one teammate.” We need a product health dashboard for the PM and leadership team. Define a North Star candidate, input metrics, activation and retention KPIs, and dashboard layers. Call out missing data and risks.
Para trabajos de retención o funnel, incluye los nombres de eventos, la base de la cohorte, la ventana temporal y los segmentos. Por ejemplo: una cohorte de registro frente a una cohorte de primer uso de funcionalidad responderán preguntas distintas.
Flujo de trabajo sugerido para análisis reales
Empieza pidiéndole a la skill que elija o compare marcos, no que salte directamente a las métricas. Una secuencia útil es:
- Definir la etapa del producto y el modelo de negocio
- Seleccionar el marco de métricas: AARRR para funnels de crecimiento, North Star para alineación estratégica, HEART para calidad de UX
- Identificar el primer momento de valor y el evento de activación
- Construir la jerarquía de métricas: North Star, métricas de entrada, guardrails, métricas diagnósticas
- Diseñar capas de dashboard según la audiencia
- Ejecutar o solicitar análisis de cohortes, retención, funnel o adopción de funcionalidades
- Traducir el movimiento de las métricas en decisiones, experimentos o brechas de instrumentación
Si tienes exports en CSV, revisa scripts/metrics_calculator.py antes de pedirle al agente que calcule retención o conversión de funnel. El script espera columnas claras de usuario, cohorte, actividad y funnel; los logs de eventos desordenados pueden requerir preprocesamiento.
Preguntas frecuentes sobre product-analytics skill
¿product-analytics es para Product Management o para data science?
La skill product-analytics está pensada principalmente para Product Management, estrategia de producto y planificación analítica. Ayuda a definir qué medir, por qué importa y cómo interpretar los cambios. Puede apoyar flujos de trabajo de analistas, especialmente al estructurar cohortes y funnels, pero no reemplaza un modelo de warehouse, una plataforma de experimentación ni un notebook estadístico.
Para product managers, el mayor beneficio es convertir objetivos vagos en KPIs adecuados para la etapa del producto y en requisitos de dashboard que los equipos de analítica o BI puedan implementar.
¿En qué mejora a un prompt común de analítica?
Un prompt genérico suele devolver una lista amplia de métricas: DAU, MAU, retención, conversión, churn, ingresos. Esta skill le da al agente un flujo de product analytics más definido: selección de marco, orientación de KPIs según la etapa, capas de dashboard, comparación de cohortes e interpretación de adopción de funcionalidades.
Las referencias incluidas también reducen la ambigüedad. En lugar de inventar un dashboard desde cero, el agente puede usar las plantillas ejecutivas, de salud del producto y de adopción de funcionalidades como punto de partida.
Cuándo no deberías usar esta skill
No uses product-analytics como herramienta principal cuando tu problema sea puramente técnico, como escribir SQL de producción, depurar SDKs de tracking, diseñar modelos dbt o configurar Amplitude, Mixpanel, Looker o GA4. Puede ayudarte a especificar las métricas y eventos que esas herramientas necesitan, pero no es una guía de implementación para proveedores.
También conviene evitarla cuando no tienes contexto del producto. Sin etapa del ciclo de vida, recorrido de usuario, eventos clave u objetivo de negocio, el resultado será más general y menos accionable.
Cómo mejorar product-analytics skill
Mejora los resultados de product-analytics con mejor contexto
La mejora más importante es aportar mejores inputs. Incluye:
- Tipo de producto: SaaS, marketplace, app de consumo, herramienta interna, producto de contenido
- Etapa: pre-PMF, crecimiento, maduro, recuperación, lanzamiento
- Recorrido principal del usuario: registro, onboarding, momento de valor, comportamiento repetido
- Modelo de negocio: suscripción, basado en uso, anuncios, comisión por transacción, ventas enterprise
- Preocupación actual: activación, retención, monetización, adopción, calidad, churn
- Datos disponibles: logs de eventos, campos de CRM, datos de facturación, encuestas, tickets de soporte
Esto permite que la skill product-analytics evite marcos mal alineados. Por ejemplo, HEART puede encajar con un problema de calidad de UX, mientras que AARRR suele ser mejor para diagnosticar un funnel desde adquisición hasta ingresos.
Vigila los errores habituales
Entre los resultados débiles habituales están el exceso de KPIs, métricas de vanidad sin decisiones asociadas, diseños de dashboard sin responsable y análisis de retención basados en una única captura. Pídele al agente que separe:
- Métricas ejecutivas de métricas diagnósticas
- Indicadores adelantados de resultados rezagados
- Señales a nivel de segmento de promedios agregados
- Exposición a una funcionalidad de adopción real de esa funcionalidad
- Primer uso de uso repetido o sostenido
Una buena respuesta de product analytics debería decirte qué decisión respalda cada métrica. Si una métrica no tiene responsable, umbral o ruta de acción, pide al agente que la revise.
Itera después del primer resultado
Después de la primera respuesta, mejórala con seguimientos concretos:
- “Reduce this to 5 executive metrics and 10 diagnostic metrics.”
- “Rewrite for a pre-PMF product with low traffic.”
- “Add instrumentation events needed to calculate each KPI.”
- “Separate dashboard views for PM, leadership, and growth team.”
- “Identify which metrics are guardrails versus success metrics.”
- “Turn this into an experiment readout template.”
Para trabajos respaldados por datos, combina el resultado basado en marcos con scripts/metrics_calculator.py del repositorio cuando corresponda, y luego pide a la skill que interprete los resultados en contexto en lugar de limitarse a repetir porcentajes.