analytics-tracking

Visão geral

O que a skill analytics-tracking faz

A skill analytics-tracking ajuda você a desenhar, implementar e auditar o tracking de analytics para confiar nos dados e tomar melhores decisões de marketing e produto. Ela foca em:

• Traduzir perguntas de negócio em eventos mensuráveis
• Criar convenções claras de nomeação de eventos e parâmetros
• Implementar tracking em Google Analytics 4 (GA4) e Google Tag Manager (GTM)
• Estruturar parâmetros UTM e campanhas para ter atribuição clara
• Montar planos de tracking que alimentam relatórios e análises de performance

Em vez de apenas coletar cliques e page views aleatórios, analytics-tracking mantém o foco em eventos que respondem à pergunta: “Isso está funcionando?” para seu site, produto e campanhas.

Para quem esta skill é indicada

Use analytics-tracking quando você for:

• Um(a) marketing manager que precisa de tracking de conversão confiável para campanhas
• Um(a) product manager que quer entender uso de features e ativação
• Um(a) founder ou growth lead tentando medir se experimentos estão funcionando
• Um(a) developer responsável pela implementação de eventos no front-end ou via tag managers
• Um(a) analyst que precisa de dados de eventos limpos e consistentes para dashboards e relatórios

Ela é especialmente útil se você trabalha bastante no ecossistema Google: GA4, GTM, Google Ads, Google Sheets ou planos de tracking em Google Docs.

Problemas que a skill analytics-tracking resolve

Esta skill foi criada para situações em que você ou seu time dizem coisas como:

• “Configuramos o GA4, mas não confiamos nos números.”
• “Nossos eventos estão bagunçados e inconsistentes.”
• “Não sabemos o que rastrear para essa nova feature ou funil.”
• “As UTMs estão todas diferentes; não conseguimos ver quais canais realmente funcionam.”
• “O GTM está disparando, mas não temos certeza se os eventos estão configurados corretamente.”

Usando as referências do repositório, a skill ajuda você a:

• Fazer uma avaliação inicial da sua configuração atual de tracking
• Aplicar o princípio “track for decisions, not data”
• Criar ou refinar um plano de tracking com nomes de eventos, triggers e parâmetros claros
• Implementar eventos no GA4 usando gtag.js ou GTM
• Usar uma event library robusta, adaptada ao seu modelo de negócio (site de marketing, SaaS, ecommerce etc.)

Quando analytics-tracking é — e não é — uma boa escolha

Use analytics-tracking quando:

• Você precisa configurar ou melhorar o tracking em GA4 + GTM
• Você está desenhando ou auditando event tracking, conversions ou attribution
• Você está definindo UTM strategies ou padronizando nomes de campanhas
• Você está mapeando eventos de product analytics (por exemplo, signups, uso de features, upgrades)

Ela não é a ferramenta principal quando:

• Você só precisa de ajuda com desenho e medição de A/B tests (nesse caso, use a skill separada ab-test-setup)
• Você está fazendo modelagem avançada de data warehouse ou questões apenas de BI (a skill foca em instrumentação e implementação, não em modelagem SQL)

Se a pergunta central é “Como medimos isso?” ou “Como sabemos se isso está funcionando?”, analytics-tracking é a escolha certa.

Arquivos de referência principais no repositório

A skill analytics-tracking se baseia em várias referências focadas:

• SKILL.md – Definição de comportamento principal, incluindo passos de avaliação inicial e princípios centrais
• references/event-library.md – Uma event library estruturada por contexto (site de marketing, produto, monetização, ecommerce, B2B/SaaS)
• references/ga4-implementation.md – Guia detalhado de configuração e implementação do GA4
• references/gtm-implementation.md – Guia detalhado de estrutura e implementação no Google Tag Manager
• evals/evals.json – Cenários de exemplo e respostas esperadas seguindo boas práticas (por exemplo, planos de tracking para SaaS, convenções de UTM)

Esses arquivos permitem que a skill saia do conselho genérico e ofereça orientação específica e pronta para implementação.

Como usar

Instalação e configuração

1. Instale a skill analytics-tracking

Use o Skills CLI para adicionar a skill a partir do repositório coreyhaines31/marketingskills:

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

Isso importa a configuração de analytics-tracking, prompts de avaliação e referências para que seu agente consiga fornecer respostas detalhadas e focadas em implementação.

2. Revise as referências incluídas

Após a instalação, abra estes arquivos no seu ambiente para ter contexto:

• SKILL.md – Entenda o escopo, as premissas e os princípios centrais
• references/event-library.md – Explore eventos e parâmetros recomendados
• references/ga4-implementation.md – Veja como configurar GA4, eventos customizados, conversions e debugging
• references/gtm-implementation.md – Aprenda sobre estrutura de container, triggers, variables e uso de data layer
• evals/evals.json – Veja prompts de exemplo e formatos de saída esperados (por exemplo, planos de tracking)

Use esses arquivos como templates e trilhos de segurança, não como checklists para copiar e colar. Adapte tudo ao seu produto, requisitos de compliance e stack técnico.

Fluxos de trabalho típicos que esta skill suporta

1. Criar um plano de tracking do zero

Quando você pedir algo ao agente como:

“Help me set up analytics tracking for our B2B SaaS product in GA4 and GTM. We need to track signups, feature usage, and upgrade events.”

A skill analytics-tracking vai:

1. Buscar contexto de marketing de produto

   • Se .agents/product-marketing-context.md (ou o antigo .claude/product-marketing-context.md) existir, ela vai ler primeiro esse arquivo para evitar repetir perguntas.

2. Aplicar o princípio “track for decisions, not data”

   • Esclarecer quais decisões você quer informar (por exemplo, “Quais features geram mais upgrades?” ou “Quais canais geram mais trial signups?”).

3. Definir eventos principais e convenções de nomeação

   • Usar a convenção de nome de evento object_action (por exemplo, signup_completed, feature_used, plan_upgraded).
   • Puxar de references/event-library.md eventos específicos para SaaS, como:
     • signup_completed
     • trial_started
     • feature_used
     • plan_upgraded
     • subscription_canceled

4. Produzir um plano de tracking estruturado

   • Gerar a saída em um formato tipo tabela (próprio para Google Sheets ou Docs) com:
     • Nome do evento
     • Trigger (qual ação do usuário dispara o evento)
     • Parâmetros (por exemplo, plan_name, feature_name, pricing_page_variant)
     • Objetivo/decisão que o evento apoia

5. Fornecer detalhes de implementação em GA4

   • Sugerir configuração de eventos no GA4, incluindo parâmetros recomendados e quando marcar eventos como conversions.

6. Fornecer padrões de data layer para GTM

   • Mostrar exemplos de dataLayer.push para o seu front-end, que você pode repassar aos developers, e como conectar esses eventos a GA4 Event tags no GTM.

Esse fluxo é ideal ao lançar um novo produto, redesenhar o funil ou limpar tracking legado.

2. Auditar implementações existentes de GA4 e GTM

Se você perguntar algo como:

“Our GA4 data doesn’t look right. Can you help us audit our tracking?”

A skill vai orientar você a:

• Revisar data streams e enhanced measurement atuais (references/ga4-implementation.md)
• Checar conversion settings, custom dimensions e audiences para encontrar erros de configuração
• Inspecionar a container structure, tag naming, triggers e variables do GTM (references/gtm-implementation.md)
• Validar eventos no DebugView do GA4 e no modo Preview do GTM
• Comparar sua lista atual de eventos com a event library para encontrar gaps ou duplicidades

Depois disso, você pode priorizar correções, como consolidar eventos, renomear parâmetros ou padronizar triggers.

3. Configurar parâmetros UTM e estrutura de atribuição

Quando você perguntar algo como:

“What UTM parameters should we use for Google Ads, Meta, LinkedIn, and our newsletter?”

Com base na orientação em evals/evals.json, analytics-tracking vai:

• Recomendar uma UTM strategy consistente (por exemplo, utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_term, utm_content)
• Sugerir valores adequados por canal, como:
  • utm_source: google, meta, linkedin, newsletter
  • utm_medium: cpc, paid_social, email, social
• Ajudar a padronizar campaign naming entre plataformas para relatórios limpos no GA4
• Mostrar como conferir se as UTMs estão sendo capturadas corretamente no GA4

Depois, você pode documentar essas convenções em um Google Sheet ou playbook interno para o seu time.

4. Documentar o tracking para repassar a developers

Se você precisa transformar estratégia em instruções de implementação, analytics-tracking pode:

• Pegar seu plano de tracking e gerar:
  • Especificações de data layer para GTM (por exemplo, dataLayer.push({ event: 'feature_used', feature_name: 'bulk_import' }))
  • Notas sobre onde adicionar essas chamadas no seu frontend code
  • Orientação para criar GA4 Event tags e triggers correspondentes no GTM

Isso é útil para frontend developers que precisam de nomes de eventos, parâmetros e condições de disparo exatos.

Boas práticas para obter bons resultados

• Dê contexto primeiro: Informe seu tipo de produto (SaaS, ecommerce, marketplace), principais objetivos e ferramentas atuais (apenas GA4, GA4 + GTM, Segment etc.).
• Deixe claras as decisões: Especifique o que você quer descobrir (por exemplo, “Qual canal gera mais signups?” ou “A feature X aumenta a retenção?”).
• Mencione restrições: Se você tiver requisitos de privacidade ou compliance, avise para manter o plano de tracking realista.
• Itere: Comece com um conjunto pequeno de eventos core e depois peça para a skill refinar ou expandir conforme você implementa e aprende.

FAQ

Quando devo usar a skill analytics-tracking em vez de ab-test-setup?

Use analytics-tracking quando você estiver:

• Desenhando ou corrigindo sua fundação de tracking (events, conversions, UTMs, setup de GA4/GTM)
• Tentando responder à pergunta: “Como medimos esta feature, página ou campanha?”

Use ab-test-setup quando sua principal preocupação for:

• Estruturar A/B tests, variantes de teste e métricas de experimento
• Garantir que seus experimentos sejam medidos de forma limpa e estatisticamente correta

Na prática, você costuma usar analytics-tracking para montar o tracking de base e depois adicionar a medição de A/B tests por cima.

Em quais ferramentas a analytics-tracking é focada?

Com base nas referências do repositório, analytics-tracking é otimizada para o Google analytics stack:

• Google Analytics 4 (GA4) – configuração, eventos customizados, conversions, audiences, debugging
• Google Tag Manager (GTM) – container structure, triggers, variables, padrões de data layer
• Integração com Google Ads – via linking com o GA4 e importação de conversions (como descrito no guia de implementação do GA4)

Ela também cobre contextos de analytics mais amplos como Mixpanel ou Segment em nível conceitual (events, properties, tracking plans), mas os detalhes mais concretos de implementação são para GA4 + GTM.

Esta skill pode ajudar em detalhes de implementação no front-end?

Sim, até um nível prático. A skill pode:

• Sugerir nomes de eventos e parâmetros adequados para tracking no front-end
• Fornecer exemplos de padrões de dataLayer.push para GTM
• Explicar onde os eventos normalmente disparam (por exemplo, cliques em botões, envios de formulários, page loads)

Para código muito específico de framework (como React hooks ou componentes Vue), você ainda vai precisar de apoio de developers, mas analytics-tracking oferece um blueprint claro do que precisa ser implementado e de como os eventos devem se comportar.

Quão detalhados são os guias de GA4 e GTM?

As referências de GA4 e GTM são bem detalhadas e cobrem:

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

  • Data streams e enhanced measurement
  • Eventos recomendados (incluindo ecommerce)
  • Conversions, event parameters, custom dimensions/metrics
  • Criação de audiences e ferramentas de debugging
  • Considerações de qualidade de dados e integração com Google Ads

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

  • Tags, triggers e variables
  • Convenções de nomeação de containers
  • Padrões de data layer
  • Setups comuns de GA4 e pixel tags
  • Preview/debugging, workspaces e versioning

A skill usa esses materiais para oferecer orientação pronta para implementação, não só conselhos de alto nível.

A analytics-tracking vai dizer exatamente quais eventos devo rastrear no meu negócio?

Ela fornece pontos de partida fortes e opinativos usando a event library e boas práticas, especialmente para sites de marketing, produtos SaaS e ecommerce. Mas ainda vai fazer perguntas de esclarecimento sobre seu:

• Modelo de negócio e pricing
• Ações principais de conversão
• Principais canais de aquisição
• Jornadas e features essenciais para o usuário

Isso garante que o plano de tracking reflita as decisões reais do seu negócio, em vez de ser apenas uma lista genérica de eventos.

Como posso usar esta skill com Google Sheets ou Docs?

Muitos times documentam seus planos de tracking em Google Sheets ou Google Docs. Com analytics-tracking, você pode:

• Pedir um plano de tracking formatado em tabela para colar direto em uma planilha
• Gerar dicionários de parâmetros e convenções de nomeação adequados para documentação interna
• Iterar nesse plano com o agente conforme você refina sua implementação de analytics

Isso cria uma fonte de verdade viva e compartilhada entre marketers, product managers, analysts e developers.

E se meu analytics “não estiver funcionando” ou os eventos não estiverem disparando?

Você pode descrever os sintomas (por exemplo, eventos não aparecem no GA4, contagem de conversions errada, preview do GTM sem exibir tags), e analytics-tracking vai guiá-lo por:

• Checar o Preview do GTM para ver o disparo das tags
• Verificar eventos e parâmetros no dataLayer
• Usar o DebugView e relatórios em tempo real do GA4
• Confirmar se as conversions estão corretamente definidas e recebendo dados

Depois, a skill sugere passos concretos de debugging e revisões de configuração com base nos guias de referência de GA4 e GTM.