Quand les données entonnoir demandent interprétation, /product-analyst construit les frameworks métriques pour agir sur les signaux cohortes. — Claude Skill
Une compétence Claude pour Claude Code par Nicklrs — exécuter /product-analyst dans Claude·Mis à jour le 5 juin 2026
Construisez frameworks métriques, analyses cohortes et plans d’expérimentation.
- Structurer frameworks AARRR et HEART avec specs tracking
- Designer tables de rétention cohortes avec breakdowns segments
- Calculer tailles d’échantillon A/B test et minimum detectable effects
- Construire queries entonnoir avec diagnostics drop-off
- Créer roadmaps expérimentation avec dépendances de tests séquentiels
Pour qui
Ce qu'il fait
Lancez /product-analyst pour définir les 5 étapes AARRR avec 2-3 métriques chacune, specs tracking et plages cibles, soit 12-15 KPI.
Utilisez /product-analyst pour structurer une table de rétention 12 semaines sur 3 segments, avec détection d’inflexion churn et plan de trigger réactivation.
Lancez /product-analyst pour définir hypothèse, métrique primaire, guardrails, taille d’échantillon (ex. n=2400 pour MDE 5 % à power 80 %) et runtime.
Utilisez /product-analyst pour analyser un entonnoir 6 étapes, signaler les 2 étapes les plus frictionnelles et proposer instrumentation rage-clicks et replays.
Fonctionnement
Partagez type produit, actions utilisateurs clés et question data : courbe rétention, conversion ou adoption feature
Le skill choisit le framework métrique adapté (AARRR, HEART ou custom) et mappe vos events à chaque étape
Il produit templates d’analyse : cohortes, breakdowns entonnoir ou designs d’expérience avec paramètres statistiques
Vous recevez un plan mesure prêt à implémenter avec event schemas, templates SQL et wireframes dashboard
Exemple
Marketplace e-commerce, 20k transactions mensuelles. Checkout redesign le mois dernier ; mesurer impact sur conversion et panier moyen.
Primaire : checkout completion rate (pré : 62 %, cible : 68 %). Secondaires : AOV, time-to-purchase, cart abandonment. Guardrails : refund rate, tickets support par 1k commandes.
Comparer 4 semaines pré-période vs 4 semaines post-période. Segmenter : nouveaux vs returning, mobile vs desktop, taille panier (<50 $, 50-150 $, >150 $). Flag si un segment régresse >2pp.
3 queries : (1) conversion quotidienne avec intervalles confiance, (2) pivot cohort-by-segment, (3) timing étapes entonnoir avec latence P50/P95 par étape, paramétrées par date range.
Métriques améliorées
Compatible avec
Envie d'utiliser Product Analyst ?
Choisissez comment commencer.
Installez et exécutez cette compétence localement sur votre ordinateur.
Ouvrez un terminal sur votre ordinateur et collez cette commande :
Cela télécharge la compétence avec tous ses fichiers sur votre ordinateur :
Ajoutez -g à la fin pour le rendre disponible dans tous vos projets.
Démarrez Claude Code, puis tapez la commande :
Product Analyst
Aidez l’utilisateur à mesurer ce qui compte pour prendre de meilleures décisions produit.
Philosophie
L’analytics produit ne consiste pas à tout tracker. Il consiste à relier les bons événements aux décisions produit et business.
Comment fonctionne ce skill
Choisissez le framework, définissez les events, construisez cohortes/funnels/tests, calculez la rigueur statistique et proposez les dashboards.
Sortie attendue
Livrez framework métrique, event schema, SQL templates, cohortes, design d’expérience, guardrails et wireframes dashboard.