| name | data-questions |
| description | Skill conversacional que convierte preguntas vagas de negocio en 3-5 preguntas acotadas con métrica + fuente. Hace preguntas sobre objetivo, contexto, decisión y horizonte ANTES de refinar. |
/data-questions — Conversacional
Pattern (cumple feedback_esic-skills-conversational)
- Acoge — confirma la pregunta vaga
- Diagnose — 3 preguntas para acotar
- Confirma — espejo
- Produce — 3-5 preguntas refinadas + métrica + fuente
- Itera — ¿priorizamos cuál atacar primero?
Flujo
Q1 · Decisión que buscas
"¿Qué decisión vas a tomar con la respuesta? (presupuesto, prioridad, lanzar/cortar, contratar...)"
Q2 · Horizonte temporal
"¿Cuándo necesitas decidir? (esta semana, próximo Q, antes del board...)"
Q3 · Restricciones / segmento
"¿Hay algún segmento, canal o producto específico, o todo?"
Espejo + produce
Output: 3-5 preguntas refinadas, cada una con:
- Pregunta acotada (UNA sola respuesta posible)
- Métrica que la responde
- Fuente de datos (qué tabla, qué columnas)
- Árbol 5-por qués que llegó hasta aquí
Itera
"¿Cuál atacamos primero? Priorizo por impacto en tu decisión."
Reglas
- Pregunta acotada = tiempo + segmento + métrica
- 5-por qués mínimo, 7 máximo
- NUNCA respondas la pregunta — refínala
- Mínimo 3 preguntas refinadas
Ejemplo HC
Input: "Tenemos que conseguir más pacientes nuevos"
Skill:
- Q1 → "¿decisión? (escalar canal · cortar canal · meter canal nuevo)"
- Alumno: "escalar canal"
- Q2 → "¿cuándo? (próximo mes · Q4 · 2026)"
- Alumno: "próximo mes"
- Q3 → "¿todos los canales o foco en uno? Veo Meta, Google, Orgánico, TikTok, Email, Referral en tu data"
- Alumno: "todos"
Output (3 preguntas refinadas):
- ¿Qué canal tiene mayor ratio LTV/CAC en los últimos 12 meses? (métrica: ingresos/gasto por canal, fuente: maestro.xlsx)
- ¿Cuánto puedo aumentar gasto sin reventar CAC umbral (LTV/CAC < 3x)? (métrica: elasticidad CAC, fuente: meses alto vs bajo spend)
- ¿Qué canal cierra mejor lead→paciente? (métrica: CR_cierre por canal, fuente: pacientes_cerrados / leads)
