product-analytics

Visão geral da product-analytics skill

Para que serve a product-analytics

A product-analytics skill ajuda um agente de IA a definir KPIs de produto, escolher frameworks de métricas, desenhar dashboards e interpretar dados de retenção, coortes, funis e adoção de funcionalidades. Ela foi criada para product managers, times de growth, founders, analistas e equipes de produto assistidas por IA que precisam de raciocínio estruturado sobre métricas, não apenas de uma sugestão pontual de gráfico.

Use esta skill quando estiver fazendo perguntas como: “O que devemos medir nesta fase do produto?”, “Esta funcionalidade está sendo adotada de verdade?”, “Qual visão de retenção deve entrar no dashboard?” ou “Como transformamos uma North Star vaga em métricas de entrada mensuráveis?”

Trabalhos de product analytics em que ela funciona melhor

Esta product-analytics skill é mais forte em fluxos de Product Management nos quais o problema é em parte analítico e em parte orientado à decisão. Bons casos de uso incluem:

• Escolher entre os frameworks AARRR, North Star e HEART
• Definir KPIs para produtos em pre-PMF, em crescimento ou maduros
• Criar estruturas de dashboards executivos, de saúde do produto ou de adoção de funcionalidades
• Planejar análises de retenção por coorte com base em signup, ativação ou exposição a funcionalidades
• Interpretar movimentações de métricas em relação a lançamentos de produto e estágio do ciclo de vida

Ela é menos útil se você precisa apenas de geração de SQL, modelagem de data warehouse ou configuração específica de uma ferramenta de BI. A skill oferece raciocínio e templates de product analytics, não uma stack completa de analytics engineering.

O que torna esta skill prática

O repositório inclui mais do que um único arquivo de prompt. O SKILL.md principal explica quando usar a skill e qual fluxo seguir. references/metrics-frameworks.md traz orientações utilizáveis para AARRR, North Star e HEART. references/dashboard-templates.md oferece layouts de dashboards para visões executivas, de saúde do produto e de adoção de funcionalidades. scripts/metrics_calculator.py adiciona um auxiliar leve de linha de comando para cálculos de retenção, coortes e funis a partir de dados em CSV.

Essa combinação torna a product-analytics skill útil tanto para planejamento quanto para uma primeira análise.

Como usar a product-analytics skill

Instalação da product-analytics e primeiros arquivos para ler

Para instalar a partir do repositório no GitHub, use o fluxo de instalação via GitHub do seu gerenciador de skills. Por exemplo, se o seu ambiente oferece suporte a npx skills add, o comando prático é:

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

Depois da instalação, leia estes arquivos nesta ordem:

1. SKILL.md — escopo, fluxo de trabalho, orientação de KPIs e regras de interpretação
2. references/metrics-frameworks.md — AARRR, North Star, HEART e Goals-Signals-Metrics
3. references/dashboard-templates.md — estruturas de dashboard e blocos de KPIs
4. scripts/metrics_calculator.py — cálculos opcionais com base em CSV para retenção, coortes e funis

Esse caminho de leitura é importante porque a skill é orientada por frameworks. Se você pular as referências, o agente pode produzir listas genéricas de KPIs em vez de uma orientação analítica adequada ao estágio do produto.

Entradas que melhoram o uso da product-analytics

Para um bom uso da product-analytics, forneça ao agente o contexto do produto, o estágio, os segmentos de usuários e a decisão que você precisa tomar. Prompt fraco:

Help me create product metrics.

Prompt melhor:

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 trabalhos de retenção ou funil, inclua os nomes dos eventos, a base da coorte, a janela de tempo e os segmentos. Por exemplo: uma coorte por signup e uma coorte por primeiro uso de funcionalidade respondem a perguntas diferentes.

Fluxo sugerido para uma análise real

Comece pedindo à skill para escolher ou comparar frameworks, em vez de ir direto para as métricas. Uma sequência útil é:

1. Definir o estágio do produto e o modelo de negócio
2. Selecionar o framework de métricas: AARRR para funis de crescimento, North Star para alinhamento estratégico, HEART para qualidade de UX
3. Identificar o primeiro momento de valor e o evento de ativação
4. Construir a hierarquia de métricas: North Star, métricas de entrada, guardrails e métricas diagnósticas
5. Desenhar camadas de dashboard para cada público
6. Executar ou solicitar análises de coorte, retenção, funil ou adoção de funcionalidades
7. Traduzir a movimentação das métricas em decisões, experimentos ou lacunas de instrumentação

Se você tiver exports em CSV, inspecione scripts/metrics_calculator.py antes de pedir ao agente para calcular retenção ou conversão de funil. O script espera colunas claras de usuário, coorte, atividade e funil; logs de eventos desorganizados podem exigir pré-processamento.

FAQ da product-analytics skill

A product-analytics é para Product Management ou ciência de dados?

A product-analytics skill é voltada principalmente para Product Management, estratégia de produto e planejamento analítico. Ela ajuda a definir o que medir, por que isso importa e como interpretar movimentos nas métricas. Pode apoiar fluxos de analistas, especialmente na estruturação de coortes e funis, mas não substitui um modelo de data warehouse, uma plataforma de experimentação ou um notebook estatístico.

Para product managers, o maior benefício é transformar objetivos vagos em KPIs sensíveis ao estágio do produto e em requisitos de dashboard que analistas ou equipes de BI possam implementar.

Como isso é melhor do que um prompt comum de analytics?

Um prompt genérico costuma retornar uma lista ampla de métricas: DAU, MAU, retenção, conversão, churn, receita. Esta skill dá ao agente um fluxo de product analytics mais opinativo: seleção de framework, orientação de KPIs por estágio, camadas de dashboard, comparação de coortes e interpretação de adoção de funcionalidades.

As referências incluídas também reduzem ambiguidades. Em vez de inventar um dashboard do zero, o agente pode usar templates executivos, de saúde do produto e de adoção de funcionalidades como pontos de partida.

Quando eu não devo usar esta skill?

Não use product-analytics como ferramenta principal quando seu problema for puramente técnico, como escrever SQL de produção, depurar SDKs de tracking, desenhar modelos dbt ou configurar Amplitude, Mixpanel, Looker ou GA4. Ela pode ajudar a especificar as métricas e eventos de que essas ferramentas precisam, mas não é um guia de implementação de fornecedores.

Também evite usá-la quando você não tiver contexto de produto. Sem estágio do ciclo de vida, jornada do usuário, eventos principais ou objetivo de negócio, a saída será mais genérica e menos acionável.

Como melhorar a product-analytics skill

Melhore os resultados da product-analytics com mais contexto

A melhoria mais importante é fornecer uma entrada melhor. Inclua:

• Tipo de produto: SaaS, marketplace, aplicativo consumer, ferramenta interna, produto de conteúdo
• Estágio: pre-PMF, crescimento, maduro, turnaround, lançamento
• Jornada principal do usuário: signup, onboarding, momento de valor, comportamento recorrente
• Modelo de negócio: assinatura, uso, anúncios, taxa por transação, vendas enterprise
• Preocupação atual: ativação, retenção, monetização, adoção, qualidade, churn
• Dados disponíveis: logs de eventos, campos de CRM, dados de cobrança, pesquisas, tickets de suporte

Isso permite que a product-analytics skill evite frameworks desalinhados. Por exemplo, HEART pode ser adequado para um problema de qualidade de UX, enquanto AARRR é melhor para diagnosticar um funil de aquisição até receita.

Fique atento aos modos de falha mais comuns

Saídas fracas comuns incluem KPIs demais, métricas de vaidade sem decisões associadas, desenhos de dashboard sem owner e análises de retenção baseadas em um único retrato. Pressione o agente a separar:

• Métricas executivas de métricas diagnósticas
• Indicadores antecedentes de resultados defasados
• Sinais por segmento de médias agregadas
• Exposição à funcionalidade de adoção real da funcionalidade
• Primeiro uso de uso recorrente ou sustentado

Uma boa resposta de product analytics deve dizer qual decisão cada métrica apoia. Se uma métrica não tiver owner, limite ou caminho de ação, peça ao agente para revisar.

Itere depois da primeira saída

Depois da primeira resposta, melhore o resultado com follow-ups direcionados:

• “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 trabalhos apoiados em dados, combine a saída do framework com o scripts/metrics_calculator.py do repositório quando fizer sentido. Depois, peça à skill para interpretar os resultados no contexto, em vez de apenas repetir percentuais.