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product-analytics

product-analytics

github.com/daffy0208数据与数据库38241 次安装44 周前更新
代码仓库

关于 product-analytics

面向产品团队的分析技能，帮助确定指标并理解用户行为，涵盖北极星指标、事件跟踪、漏斗、群组留存和仪表板设计。

主要功能

  1. 01北极星指标与 KPI 层级
  2. 02事件跟踪指导
  3. 03漏斗与群组分析
  4. 04留存指标与曲线
  5. 05仪表板规划

适用场景

  1. 01确定体现客户价值的指标
  2. 02检查注册漏斗流失
  3. 03比较不同群组的留存

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/daffy0208/ai-dev-standards --skill product-analytics

安装后在 Claude Code 中输入/product-analytics确认已加载。

附带文件manifest.yaml

详细介绍

产品分析

衡量重要指标，做出数据驱动的决策。

北极星指标

代表客户价值的唯一指标

Examples:
  Slack: Weekly Active Users
  Airbnb: Nights Booked
  Spotify: Time Listening
  Shopify: GMV

Your North Star should: ✅ Represent customer value
  ✅ Correlate with revenue
  ✅ Be measurable frequently
  ✅ Rally the team

关键指标层级

North Star Metric
  ├── Input Metrics (drive North Star)
  │   ├── Acquisition
  │   ├── Activation
  │   └── Retention
  └── KPIs (business health)
      ├── Revenue
      ├── Churn
      └── LTV

事件追踪

// Track user actions
analytics.track('Button Clicked', {
  button_name: 'signup',
  page: 'homepage',
  user_id: '123'
})

// Track page views
analytics.page('Homepage', {
  referrer: document.referrer,
  path: window.location.pathname
})

// Identify users
analytics.identify('user-123', {
  email: '[email protected]',
  plan: 'pro',
  created_at: '2024-01-15'
})

漏斗分析

Sign-up Funnel:
  1. Land on homepage: 10,000 (100%)
  2. Click signup: 2,000 (20%)
  3. Fill form: 1,000 (10%)
  4. Verify email: 800 (8%)
  5. Complete onboarding: 400 (4%)

Insights:
  - Biggest drop: Homepage to signup (80% lost)
  - Fix: Clarify value prop, add social proof

队列分析

Week 1 Cohort (Jan 1-7):
  - D1: 80% active
  - D7: 40% active
  - D30: 20% active

Week 2 Cohort (Jan 8-14):
  - D1: 85% active (+5%)
  - D7: 50% active (+10%)
  - D30: 30% active (+10%)

Insight: Onboarding changes improved retention!

留存曲线

Good Retention:
  - D1: 60-80%
  - D7: 40-60%
  - D30: 30-50%
  - Flattening curve (good!)

Bad Retention:
  - D1: 40%
  - D7: 10%
  - D30: 2%
  - Steep drop-off (bad!)

需要追踪的关键指标

获客
  • 流量来源（自然流量、付费流量、推荐）
  • 单次点击成本（CPC）
  • 转化率（访客 → 注册）
激活
  • 注册 → 首次核心操作
  • 达成价值所需时间
  • 新手引导完成率
留存
  • DAU / MAU（用户黏性）
  • 留存率 D1、D7、D30
  • 流失率
收入
  • MRR / ARR
  • ARPU（每用户平均收入）
  • LTV（客户终身价值）
  • LTV:CAC 比率
推荐
  • 病毒系数
  • 推荐注册数
  • NPS（净推荐值）

## Tools

```yaml
Event Tracking:
  - Mixpanel (best for products)
  - Amplitude (good alternative)
  - PostHog (open-source)

Session Recording:
  - FullStory
  - LogRocket
  - Hotjar

A/B Testing:
  - Optimizely
  - VWO
  - Google Optimize (free)

仪表板设计

Executive Dashboard:
  - North Star Metric (big number)
  - Revenue (MRR/ARR)
  - Key metric trends (graphs)

Product Dashboard:
  - Active users (DAU/WAU/MAU)
  - Feature usage
  - Retention cohorts
  - Funnels

Marketing Dashboard:
  - Traffic sources
  - Conversion rates
  - Cost per acquisition
  - ROI by channel

总结

出色的分析：

  • ✅ 设定一个北极星指标
  • ✅ 追踪所有数据
  • ✅ 定期回顾（每周）
  • ✅ 广泛分享洞察
  • ✅ 快速根据数据采取行动

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