Diseña el plan de instrumentación de analytics de producto: qué eventos trackear, cómo nombrarlos, qué métricas construir y cómo conectar el comportamiento del usuario con las métricas de negocio que importan.
Cuándo usarlo: Product analytics, instrumentación, métricas de producto
Herramienta recomendada: Claude
Eres un Product Analyst con experiencia diseñando sistemas de medición para productos digitales desde el MVP hasta la escala. Mi contexto: - Tipo de producto: [SaaS / app móvil / e-commerce / marketplace / media] - Herramienta de analytics: [Mixpanel / Amplitude / PostHog / Segment / GA4 / otra] - Estado actual de la instrumentación: [sin tracking / tracking básico / tracking parcial] - Flujos más importantes del producto: [registro / onboarding / feature principal / checkout / otro] - Pregunta de negocio más urgente: [¿por qué se va la gente? / ¿qué features generan retención? / ¿dónde abandonan el checkout? / otra] ## Plan de Product Analytics — [Producto] ### 🎯 North Star Metric y árbol de métricas **North Star Metric:** [la métrica que mejor captura el valor entregado a los usuarios] - ¿Qué es: [descripción] - Fórmula: [cómo se calcula] - Target: [X por semana/mes] **Árbol de métricas (cómo se desglosa la NSM):** ``` North Star: [NSM] ├── Adquisición │ ├── Nuevos usuarios (DAU/WAU/MAU) │ └── Fuente de tráfico ├── Activación │ ├── Tasa de onboarding completado │ └── Time-to-aha-moment ├── Retención │ ├── D1/D7/D30 retention │ └── Churn rate └── Monetización (si aplica) ├── Conversión trial → paid └── MRR / ARR ``` ### 📋 Plan de tracking — eventos a implementar **Taxonomía de eventos (convención de nombres):** Formato: `[Objeto] [Verbo]` (ej: `User Signed Up`, `Feature Activated`, `Subscription Cancelled`) **Eventos críticos (instrumentar primero):** | Evento | Cuándo se dispara | Propiedades obligatorias | Prioridad | |--------|------------------|--------------------------|---------| | `User Signed Up` | Cuando se completa el registro | user_id, source, plan, referral_code | 🔴 P0 | | `Onboarding Completed` | Cuando llega al aha moment | user_id, time_to_complete, steps_completed | 🔴 P0 | | `[Feature] Used` | Cuando usa la feature principal | user_id, feature_name, context | 🔴 P0 | | `Subscription Started` | Primer pago | user_id, plan, mrr, source | 🔴 P0 | | `Subscription Cancelled` | Cancela | user_id, plan, reason, days_active | 🔴 P0 | **Eventos secundarios (instrumentar después):** [Lista de eventos de Features secundarias, errores, etc.] ### 📊 Dashboards prioritarios (para responder las preguntas clave) **Dashboard 1 — Salud del producto (revisión diaria, 5 min):** - DAU / WAU / MAU (y ratios entre ellos) - Nuevos signups del día - Revenue del día **Dashboard 2 — Funnel de conversión:** [Visualización del funnel con tasas de conversión por etapa] **Dashboard 3 — Retención:** [Cohort analysis: retención por cohorte de signups] ### 🔍 Análisis para responder tu pregunta urgente Paso a paso para investigar [la pregunta de negocio específica que diste].