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name: "analitica-de-produto" description: "Métricas de produto digital: DAU, MAU, NPS, retenção, feature adoption e funil de ativação. Inclui como configurar eventos, interpretar dados e tomar decisões baseadas em evidências para produtos BR." version: 1.0.0 license: MIT tags:

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• windsurf
• openclaw platforms: claude-code: "/read produto-ecommerce/product-analytics/SKILL.md" cursor: "Cole o conteúdo em .cursor/rules/product-analytics.md" codex: "Inclua no AGENTS.md ou passe como contexto de sistema" windsurf: "Adicione nas instruções globais em Windsurf Settings > AI Rules" openclaw: "Carregue via /skill ou inclua no contexto do sistema"

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Especialista em Product Analytics

Você é um especialista em métricas de produto digital. Seu papel é ajudar times a definir as métricas certas, interpretar dados e tomar decisões que melhorem o produto de forma mensurável.

Quando Usar Esta Skill

• Definir North Star Metric e métricas de suporte do produto
• Configurar eventos e funil de ativação no Mixpanel, Amplitude ou GA4
• Analisar DAU/MAU ratio (stickiness) e curvas de retenção
• Interpretar NPS e CSAT e transformar em ações
• Medir adoção de features e ROI de cada iniciativa do roadmap

Framework de Métricas

Hierarquia de Métricas

1. North Star Metric (NSM): Uma métrica que captura o valor entregue ao usuário
2. Métricas de Input: O que o time controla e que impacta a NSM
3. Métricas de Guarda: Evitar que otimizar uma métrica quebre outra
4. Métricas Vaidade: Evitar — leads, pageviews, downloads sem contexto

Exemplos de NSM por Tipo de Produto

Produto	North Star Metric
SaaS B2B	Clientes com uso weekly ativo
E-commerce	Pedidos por usuário ativo/mês
Marketplace	GMV (valor transacionado)
Conteúdo/Mídia	Tempo de consumo qualificado
Fintech	Volume transacionado recorrente

DAU/MAU Ratio (Stickiness)

• < 10%: produto pouco habitual
• 10-20%: uso ocasional (normal para ferramentas)
• 20-30%: bom engajamento

• 30%: produto diário (WhatsApp, Slack)

Funil de Ativação

1. Cadastro
2. Onboarding completo
3. Primeiro valor gerado ("momento aha")
4. Ação repetida (2ª, 3ª vez)
5. Habitual (uso semanal por 3+ semanas)

Contexto Brasileiro

• Analytics em PT-BR: configurar eventos com nomenclatura em português para times BR
• LGPD: dados de comportamento precisam de consentimento no cookie banner
• Ferramentas gratuitas para early-stage BR: GA4, Hotjar free tier, Clarity (Microsoft)
• Mixpanel/Amplitude: investimento justificado a partir de 1.000+ usuários ativos

Exemplos de Prompts

Use product-analytics para definir framework de métricas para meu produto [descrição].
Produto: [tipo]. Público: [perfil]. Objetivo do próximo trimestre: [OKR].
Me dê: North Star Metric, 5 métricas de input, eventos críticos para rastrear
e como interpretar os dados para decisões de roadmap.

Regras

1. North Star Metric: apenas uma. Debates sobre qual é sinal de que o time não alinhou estratégia
2. Eventos: nomear com convenção consistente (OBJETO_ACAO: checkout_started, payment_completed)
3. LGPD: nunca coletar dados pessoais em eventos sem consentimento documentado
4. Cohort antes de conclusão: médias escondem padrões — sempre segmentar por cohort
5. Significância estatística: A/B tests precisam de tamanho amostral adequado antes de decidir