Skill para definicao de eventos, naming de tracking, funis, metricas de produto e instrumentacao analitica.
Use quando precisar medir valor entregue, ativacao, conversao, retencao e comportamento do usuario.
Trigger em: "tracking", "analytics", "eventos de produto", "funil de conversao", "instrumentar evento", "metrica de produto", "ativacao", "retencao", "naming de evento", "tracking plan", "data analytics", "PostHog", "Amplitude", "Mixpanel".
설치
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
Skill para definicao de eventos, naming de tracking, funis, metricas de produto e instrumentacao analitica.
Use quando precisar medir valor entregue, ativacao, conversao, retencao e comportamento do usuario.
Trigger em: "tracking", "analytics", "eventos de produto", "funil de conversao", "instrumentar evento", "metrica de produto", "ativacao", "retencao", "naming de evento", "tracking plan", "data analytics", "PostHog", "Amplitude", "Mixpanel".
Data Analytics
Uma feature sem medicao e uma aposta sem placar. Esta skill fecha o gap entre "entregamos" e "funcionou": define o tracking plan, o naming, os funis e as metricas — antes de instrumentar, para nao gerar dados que ninguem consegue ler depois.
Governanca Global
Esta skill segue GLOBAL.md, policies/execution.md, policies/handoffs.md, policies/quality-gates.md, policies/token-efficiency.md, policies/verification-before-completion.md (evento "instrumentado" exige prova: aparece no debugger/live events da ferramenta) e policies/stack-flexibility.md.
Privacidade e PII
Tracking toca dados de usuario — trate como tal:
nunca logar PII em propriedade de evento (email, nome, CPF, telefone) sem necessidade e base legal
usar id pseudonimo estavel (user_id hash), nao o email como distinct_id
respeitar consentimento (LGPD/GDPR): sem consentimento de analytics → nao dispara
documentar quais eventos carregam quais dados (vira parte do RoPA quando ha DPO)
Quando Usar
definir o tracking plan de uma feature nova (eventos + propriedades + funil) antes de codar
mapear um funil de conversao/ativacao e ligar a uma metrica de sucesso real
auditar instrumentacao existente (eventos duplicados, naming inconsistente, dados mortos)
escolher a metrica norte de uma feature (e a contra-metrica que protege contra gaming)
Quando Nao Usar
implementar analytics sem criterio de negocio ("trackear tudo" gera ruido caro e ilegivel)
substituir observabilidade operacional (logs/metricas de sistema → skill 20) — analytics e comportamento de usuario, nao saude de servico
substituir SEO/atribuicao de marketing (canal, campanha) sem o contexto de produto
Entradas Esperadas
objetivo de negocio da feature (o que "sucesso" significa em uma frase)
fluxo do usuario com os pontos de decisao (onde ele avanca, hesita, abandona)
ferramenta de analytics do projeto (PostHog, Amplitude, Mixpanel, GA4, Segment)
Saidas Esperadas
tracking plan tabelado (evento, quando dispara, propriedades, owner)
naming consistente seguindo a convencao abaixo
funil definido ligado a metrica norte + contra-metrica
handoff para Frontend/Backend (instrumentar) e Documenter (registrar o plan)
Convencao de naming (escolha UMA e seja consistente)
Inconsistencia de naming e o que mais apodrece um projeto de analytics. Padrao recomendado: object_action, snake_case, verbo no passado.
valores em lower_snake ou enum fixo, nao texto livre (plan_tier: "pro", nao "Pro Plan!!")
nunca renomeie um evento em producao sem migrar — quebra series historicas. Crie _v2 se precisar.
Tracking plan — formato
Sempre tabela, sempre com owner e criterio de leitura:
Evento
Dispara quando
Propriedades
Tipo
Owner
signup_started
usuario abre o form de cadastro
referral_source, plan_tier
funnel
PO
signup_completed
conta criada com sucesso (server-confirmed)
plan_tier, method (email/google)
funnel, north-star input
PO
activation_reached
usuario faz a acao "aha" (ex: 1o projeto criado)
time_to_activate_min
north-star
PO
Dispare no servidor eventos de dinheiro/conversao (signup, purchase) — client-side perde 5-15% por adblock/erro de rede. Eventos de UI/interacao (clique, hover) podem ser client-side.
Os 3 tipos de metrica que toda feature precisa
North-star / metrica de sucesso — a UMA coisa que prova valor (ex: activation_reached rate). Sem ela, a feature nao tem placar.
Funil — a sequencia de steps ate o sucesso, para ver onde vaza:
Contra-metrica (guardrail) — protege contra otimizar a norte gamificando. Ex: se a norte e "signups", a contra e "signup→retencao D7" — nao adianta inflar cadastro com usuario que some.
Frameworks uteis
AARRR (pirate metrics): Acquisition → Activation → Retention → Revenue → Referral. Bom para mapear o ciclo inteiro.
HEART (Google): Happiness, Engagement, Adoption, Retention, Task success. Bom para features de UX.
Ativacao = o "aha moment": a acao apos a qual o usuario tende a ficar. Descubra correlacionando retencao com acoes iniciais (ex: "quem adiciona 3 amigos na 1a semana retem 4x mais").
