product-analytics

Présentation de la skill product-analytics

À quoi sert product-analytics

La skill product-analytics aide un agent IA à définir des KPI produit, choisir des cadres de métriques, concevoir des tableaux de bord et interpréter les données de rétention, de cohortes, de funnels et d’adoption de fonctionnalités. Elle est pensée pour les product managers, les équipes growth, les fondateurs, les analystes et les équipes produit assistées par IA qui ont besoin d’un raisonnement structuré sur les métriques, plutôt que d’une simple suggestion de graphique ponctuelle.

Utilisez-la lorsque vous posez des questions comme : « Que devons-nous mesurer à ce stade du produit ? », « Cette fonctionnalité est-elle réellement adoptée ? », « Quelle vue de rétention faut-il afficher dans le dashboard ? » ou « Comment transformer un objectif North Star flou en métriques d’entrée mesurables ? »

Les cas d’usage product analytics les plus adaptés

Cette skill product-analytics est particulièrement utile pour les workflows de Product Management où le problème est à la fois analytique et orienté décision. Elle convient bien pour :

• Choisir entre les frameworks AARRR, North Star et HEART
• Définir des KPI pour des produits en pré-PMF, en croissance ou matures
• Structurer des dashboards exécutifs, de santé produit ou d’adoption de fonctionnalités
• Planifier une analyse de rétention par cohortes autour de l’inscription, de l’activation ou de l’exposition à une fonctionnalité
• Interpréter l’évolution des métriques au regard des lancements produit et du stade de cycle de vie

Elle est moins pertinente si vous avez uniquement besoin de générer du SQL, de modéliser un entrepôt de données ou de configurer un outil BI précis. La skill fournit un raisonnement et des modèles de product analytics, pas une stack complète d’analytics engineering.

Ce qui rend cette skill concrètement utile

Le repository ne se limite pas à un simple fichier de prompt. Le fichier central SKILL.md explique quand utiliser la skill et décrit le workflow. references/metrics-frameworks.md donne des repères directement exploitables sur AARRR, North Star et HEART. references/dashboard-templates.md propose des structures de dashboards pour les vues exécutives, santé produit et adoption de fonctionnalités. scripts/metrics_calculator.py ajoute un assistant léger en ligne de commande pour calculer rétention, cohortes et funnels à partir de données CSV.

Cette combinaison rend la skill product-analytics utile à la fois pour la planification et pour une première analyse exploratoire.

Comment utiliser la skill product-analytics

Installation de product-analytics et premiers fichiers à lire

Pour l’installer depuis le repository GitHub, utilisez le flux d’installation GitHub de votre gestionnaire de skills. Par exemple, si votre environnement prend en charge npx skills add, la commande pratique est :

npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill product-analytics

Après l’installation, lisez ces fichiers dans cet ordre :

1. SKILL.md — périmètre, workflow, repères KPI et règles d’interprétation
2. references/metrics-frameworks.md — AARRR, North Star, HEART et Goals-Signals-Metrics
3. references/dashboard-templates.md — structures de dashboards et blocs de KPI
4. scripts/metrics_calculator.py — calculs optionnels sur CSV pour la rétention, les cohortes et les funnels

Cet ordre de lecture est important, car la skill repose sur des frameworks. Si vous sautez les références, l’agent risque de produire des listes de KPI génériques au lieu de recommandations analytiques adaptées au stade du produit.

Les entrées qui améliorent l’usage de product-analytics

Pour tirer pleinement parti de product-analytics, donnez à l’agent le contexte produit, le stade, les segments utilisateurs et la décision à prendre. Prompt faible :

Help me create product metrics.

Meilleur 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.

Pour un travail sur la rétention ou les funnels, incluez les noms d’événements, la base de cohorte, la fenêtre temporelle et les segments. Exemple : une cohorte basée sur l’inscription et une cohorte basée sur la première utilisation d’une fonctionnalité répondront à des questions différentes.

Workflow recommandé pour une analyse réelle

Commencez par demander à la skill de choisir ou de comparer des frameworks, plutôt que de passer directement aux métriques. Une séquence utile consiste à :

1. Définir le stade du produit et le modèle économique
2. Sélectionner le framework de métriques : AARRR pour les funnels de croissance, North Star pour l’alignement stratégique, HEART pour la qualité UX
3. Identifier le premier moment de valeur et l’événement d’activation
4. Construire la hiérarchie des métriques : North Star, métriques d’entrée, garde-fous, métriques de diagnostic
5. Concevoir les couches de dashboard selon l’audience
6. Lancer ou demander une analyse de cohortes, de rétention, de funnel ou d’adoption de fonctionnalités
7. Traduire les mouvements de métriques en décisions, expériences ou manques d’instrumentation

Si vous avez des exports CSV, examinez scripts/metrics_calculator.py avant de demander à l’agent de calculer la rétention ou la conversion de funnel. Le script attend des colonnes claires pour les utilisateurs, les cohortes, l’activité et les étapes de funnel ; des logs d’événements désordonnés peuvent nécessiter un prétraitement.

FAQ de la skill product-analytics

product-analytics s’adresse-t-elle au Product Management ou à la data science ?

La skill product-analytics est d’abord conçue pour le Product Management, la stratégie produit et la planification analytics. Elle aide à définir quoi mesurer, pourquoi ces mesures comptent et comment interpréter leurs évolutions. Elle peut soutenir des workflows d’analystes, notamment pour cadrer des analyses de cohortes et de funnels, mais elle ne remplace pas un modèle d’entrepôt de données, une plateforme d’expérimentation ou un notebook statistique.

Pour les product managers, le principal bénéfice est de transformer des objectifs flous en KPI adaptés au stade du produit et en exigences de dashboard que les analystes ou les équipes BI peuvent implémenter.

En quoi est-ce mieux qu’un prompt analytics ordinaire ?

Un prompt générique renvoie souvent une longue liste de métriques : DAU, MAU, rétention, conversion, churn, chiffre d’affaires. Cette skill donne à l’agent un workflow de product analytics plus affirmé : sélection de framework, repères KPI selon le stade, structuration en couches de dashboard, comparaison de cohortes et interprétation de l’adoption de fonctionnalités.

Les références incluses réduisent aussi l’ambiguïté. Au lieu d’inventer un dashboard à partir de zéro, l’agent peut utiliser les modèles exécutif, santé produit et adoption de fonctionnalités comme points de départ.

Quand ne faut-il pas utiliser cette skill ?

N’utilisez pas product-analytics comme outil principal lorsque votre problème est purement technique, par exemple écrire du SQL de production, déboguer des SDK de tracking, concevoir des modèles dbt ou configurer Amplitude, Mixpanel, Looker ou GA4. Elle peut aider à spécifier les métriques et les événements nécessaires à ces outils, mais ce n’est pas un guide d’implémentation fournisseur.

Évitez aussi de l’utiliser sans contexte produit. Sans stade de cycle de vie, parcours utilisateur, événements clés ou objectif business, le résultat restera général et moins actionnable.

Comment améliorer la skill product-analytics

Améliorer les résultats de product-analytics avec un contexte plus solide

La meilleure amélioration consiste à fournir de meilleures entrées. Incluez :

• Type de produit : SaaS, marketplace, application grand public, outil interne, produit de contenu
• Stade : pré-PMF, croissance, maturité, redressement, lancement
• Parcours utilisateur clé : inscription, onboarding, moment de valeur, comportement récurrent
• Modèle économique : abonnement, facturation à l’usage, publicité, commission transactionnelle, ventes enterprise
• Préoccupation actuelle : activation, rétention, monétisation, adoption, qualité, churn
• Données disponibles : logs d’événements, champs CRM, données de facturation, enquêtes, tickets support

Cela permet à la skill product-analytics d’éviter les frameworks mal adaptés. Par exemple, HEART peut convenir à un problème de qualité UX, tandis qu’AARRR est plus pertinent pour diagnostiquer un funnel allant de l’acquisition au revenu.

Surveiller les écueils fréquents

Les sorties faibles contiennent souvent trop de KPI, des vanity metrics sans décision associée, des dashboards sans propriétaire et des analyses de rétention basées sur un simple instantané. Demandez à l’agent de distinguer :

• Les métriques exécutives des métriques de diagnostic
• Les indicateurs avancés des résultats retardés
• Le signal par segment des moyennes agrégées
• L’exposition à une fonctionnalité de sa véritable adoption
• La première utilisation d’un usage répété ou durable

Une bonne réponse de product analytics doit indiquer quelle décision chaque métrique soutient. Si une métrique n’a pas de propriétaire, de seuil ou de chemin d’action, demandez à l’agent de la retravailler.

Itérer après la première sortie

Après la première réponse, améliorez-la avec des relances ciblées :

• “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.”

Pour un travail appuyé par des données, combinez la sortie fondée sur les frameworks avec le fichier scripts/metrics_calculator.py du repository lorsque c’est pertinent, puis demandez à la skill d’interpréter les résultats dans leur contexte plutôt que de simplement reformuler des pourcentages.