К основному содержанию
скилл CX Codex

data-and-funnel-analytics — скилл для Claude Code: установка

Помогает составить план разметки GA4 и GTM, разобрать воронку конверсий и рассчитать продуктовые метрики удержания.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add manojbajaj95/claude-gtm-plugin --skill data-and-funnel-analytics -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает data-and-funnel-analytics

Скилл даёт правила для разметки сквозной аналитики и интерпретации данных. Он регламентирует формат событий в нижнем регистре через object_action, задаёт схемы свойств для маркетинговых и продуктовых действий, а также формирует готовый код для gtag.js и dataLayer. Для оценки качества входящего трафика скилл сопоставляет показатели отказов и глубины прокрутки со встроенными бенчмарками.

В модель заложены алгоритмы расчёта продуктовых показателей: вычисление North Star Metric, удержания пользователей по когортам D1 и D30, а также соотношения LTV к CAC. При разметке ссылок скилл требует полностью исключать UTM-метки из внутренних переходов, иначе ломается фиксация сессий в GA4.

При работе агент читает контекст проекта из strategy/brand.md и сохраняет отчёты в папку content/<platform>/drafts/. Проведение сплит-тестов скилл перенаправляет в смежный модуль ab-test-setup. Передавать персональные данные в событиях запрещено: правила требуют использовать только хешированные идентификаторы.

Какие задачи решает

  • Спроектировать схему трекинга событий для GA4 и Google Tag Manager
  • Найти точки оттока пользователей в воронке конверсий
  • Рассчитать когортное удержание D1, D7 и D30
  • Разметить входящий трафик UTM-параметрами без искажения сессий

Примеры запросов агенту

  • Составь схему событий GA4 для страницы оформления заказа
  • Разбери, почему падает конверсия на этапе онбординга
  • Рассчитай показатели удержания D1, D7 и D30 для нашей когорты

Как установить data-and-funnel-analytics

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add manojbajaj95/claude-gtm-plugin --skill data-and-funnel-analytics -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/data-and-funnel-analytics/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/data-and-funnel-analytics/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о data-and-funnel-analytics

Как установить data-and-funnel-analytics в Claude Code?

Выполните в терминале команду npx skills add manojbajaj95/claude-gtm-plugin --skill data-and-funnel-analytics -a claude-code. Конфигурация запишется по пути ~/.claude/skills/data-and-funnel-analytics/SKILL.md.

Для чего нужен скилл data-and-funnel-analytics?

Скилл помогает внедрять аналитическую разметку в GA4 и GTM, проверять вовлечённость и находить сбои в воронках конверсии. Он также рассчитывает метрики удержания пользователей и юнит-экономику.

Подходит ли скилл для запуска A/B-тестов?

Нет, настройка экспериментов вынесена в смежный скилл ab-test-setup. Этот модуль отвечает за фиксацию событий, аналитику воронок и когортные отчёты.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: data-and-funnel-analytics
description: Analytics tracking, interpretation, funnel analysis, product metrics, and ROI measurement. Use when setting up GA4/GTM tracking, interpreting analytics data, analyzing conversion funnels, calculating ROI, or measuring product engagement. Triggers on "analytics," "GA4," "Google Analytics," "conversion tracking," "event tracking," "UTM parameters," "tag manager," "GTM," "tracking plan," "funnel analysis," "conversion rates," "user flow," "cohort analysis," "retention," "product metrics," "North Star metric," "ROI," "break-even," "payback period," "investment analysis," "validate my funnel," "why isn't my funnel converting," or "executive financial report." For A/B test setup, see ab-test-setup.
---

# Data & Funnel Analytics

## Workspace Context

Read bootstrap context before asking questions: `strategy/brand.md` for brand, audience, offer, channels, tools, constraints, and metrics; `about/me.md` for personal voice; `content/ideas.md` and `content/calendar.md` for content planning. Use legacy product-marketing context files only as fallback. Save generated drafts to `content/<platform>/drafts/YYYY-MM-DD_short-topic-slug.md`, and route durable learnings back to `strategy/brand.md`, `about/me.md`, or `content/ideas.md`.

## Operating Contract

This skill is self-contained for its frontmatter scope: use its local instructions, references, scripts, and assets as the playbook; ask only for missing task-specific inputs; hand off to adjacent skills instead of expanding scope; and return an actionable artifact, decision, plan, draft, or diagnostic.



End-to-end analytics: set up tracking, interpret data, analyze funnels, measure product engagement, validate conversion paths, and calculate ROI.

**Principle:** Track for decisions, not data — every event should inform an action.

---

## Analytics Tracking

### Event Naming Convention

Format: `object_action` in lowercase snake_case.

```
signup_completed | cta_hero_clicked | checkout_started | onboarding_step_completed
```

Rules: Specific over vague (`cta_hero_clicked` not `button_clicked`), past tense for completed actions, context in properties not event name.

### Tracking Plan

| Category | Event | Key Properties |
|----------|-------|---------------|
| **Marketing** | `page_view` | page_title, page_location, referrer |
| | `cta_clicked` | button_text, location, page |
| | `form_submitted` | form_type, page |
| | `signup_completed` | method, plan |
| **Product** | `onboarding_step_completed` | step_number, step_name |
| | `feature_used` | feature_name, context |
| | `trial_started` | plan, source |
| | `purchase_completed` | plan, value, currency |
| **E-commerce** | `product_viewed` | product_id, category, price |
| | `product_added_to_cart` | product_id, price, quantity |
| | `checkout_started` | cart_value, items_count |

### Standard Properties

- **User context:** user_id, user_type (free/paid/admin), plan_type
- **Attribution:** source, medium, campaign, content, term (UTM params)
- **Page:** page_title, page_location, content_group
- **PII hygiene:** Never send email, name, or phone as event properties. Use hashed user IDs only.

### GA4 Implementation

```javascript
// gtag.js custom event
gtag('event', 'signup_completed', {
  'method': 'email',
  'plan': 'free',
  'user_id': userId
});

// GTM dataLayer
dataLayer.push({
  'event': 'signup_completed',
  'method': 'email',
  'plan': 'free'
});
```

**Enhanced Measurement** (enable in GA4): page_view, scroll, outbound_click, site_search, video_engagement, file_download.

**Conversions:** Admin → Events → Toggle "Mark as conversion." Counting: once per session (form submit) or every time (purchase).

### UTM Parameters

Convention: `utm_source={channel}&utm_medium={cpc|email|organic|social}&utm_campaign={id}&utm_content={variant}&utm_term={keyword}`

- Apply to ALL paid and email links
- Never use on internal links (breaks session attribution)
- Lowercase, hyphens not spaces
- Document in a UTM tracking sheet

### Privacy & Compliance

- GDPR/CCPA: Implement consent management, block GA4 until consent granted
- GA4 data retention: 14 months max (Admin → Data Settings)
- IP anonymization enabled

---

## Analytics Interpretation

### GA4 Benchmarks

| Metric | Good | Warning | Poor | Action When Poor |
|--------|------|---------|------|------------------|
| Avg Time on Page | >3 min | 1–3 min | <1 min | Improve content depth |
| Bounce Rate | <40% | 40–70% | >70% | Add internal links, improve intro |
| Engagement Rate | >60% | 30–60% | <30% | Review content quality |
| Scroll Depth | >75% | 50–75% | <50% | Add visual breaks |
| Pages/Session | >2.5 | 1.5–2.5 | <1.5 | Improve internal linking |

### Google Search Console Benchmarks

| Metric | Good | Warning | Poor | Action When Poor |
|--------|------|---------|------|------------------|
| CTR | >5% | 2–5% | <2% | Improve title/meta description |
| Avg Position | 1–3 | 4–10 | >10 | Strengthen content, build links |
| Impressions | Growing | Stable | Declining | Refresh content |

### Traffic Quality Matrix

```
                    High Engagement
                          │
           ┌──────────────┼──────────────┐
           │  HIDDEN GEM  │   STAR       │
           │  Low traffic  │   High traffic│
           │  → Promote   │   → Maintain  │
Low ───────┼──────────────┼──────────────┼─── High
Traffic    │  UNDERPERFORM│   LEAKY      │   Traffic
           │  Low traffic  │   High traffic│
           │  → Rework    │   → Optimize  │
           └──────────────┼──────────────┘
                          │
                    Low Engagement
```

### Anomaly Detection

| Metric | Significant Change | Alert Level |
|--------|-------------------|-------------|
| Traffic | ±30% WoW | HIGH |
| CTR | ±1pp WoW | MEDIUM |
| Position | ±5 positions | HIGH |
| Bounce Rate | ±10pp WoW | MEDIUM |

---

## Product Analytics

### North Star Metric

The ONE metric that represents customer value:

| Company | North Star |
|---------|-----------|
| Slack | Weekly Active Users |
| Airbnb | Nights Booked |
| Spotify | Time Listening |
| Shopify | GMV |

Criteria: Represents customer value, correlates with revenue, measurable frequently, rallies the team.

### Key Metrics by Stage

| Stage | Metrics |
|-------|---------|
| **Acquisition** | Traffic sources, CPC, visitor → signup rate |
| **Activation** | Signup → first core action, time to value, onboarding completion |
| **Retention** | DAU/MAU (stickiness), D1/D7/D30 retention, churn rate |
| **Revenue** | MRR/ARR, ARPU, LTV, LTV:CAC ratio |
| **Referral** | Viral coefficient, referral signups, NPS |

### Retention Benchmarks

| Timeframe | Good | Bad |
|-----------|------|-----|
| D1 | 60–80% | <40% |
| D7 | 40–60% | <10% |
| D30 | 30–50% | <2% |

Good = flattening curve. Bad = steep drop-off.

### Dashboard Design

- **Executive:** North Star Metric (big number), revenue (MRR/ARR), key trends
- **Product:** Active users, feature usage, retention cohorts, funnels
- **Marketing:** Traffic sources, conversion rates, CPA, ROI by channel

---

## Funnel Analysis

### Core Workflow

1. Load and merge user journey data
2. Define funnel steps and calculate step-by-step conversion rates
3. Segment by user attributes (device, cohort, plan)
4. Visualize bottlenecks
5. Generate optimization recommendations

### Common Funnel Types

| Funnel | Steps |
|--------|-------|
| **E-commerce** | Promotion → Search → Product View → Add to Cart → Purchase |
| **SaaS Signup** | Landing Page → Sign Up → Email Verify → Onboarding Complete |
| **Content** | Article View → Comment → Share → Subscribe |

### Analysis Patterns

- **Bottleneck identification** — Steps with highest drop-off rates
- **Segment comparison** — Conversion across user groups
- **Temporal analysis** — Conversion over time
- **A/B testing** — Compare funnel variations

See `examples/` for Python implementations with Plotly visualizations.

---

## Funnel Validation (DotCom Secrets)

Score existing funnels against Russell Brunson's framework: **Hook → Story → Offer**.

### Scoring Dimensions

| Dimension | Weight | What It Measures |
|-----------|--------|------------------|
| Hook Strength | 2x | Stops the scroll, grabs attention |
| Story Connection | 1.5x | Creates emotional connection and belief |
| Offer Clarity | 2x | Clear, compelling, irresistible |
| Value Ladder Fit | 1x | Fits the ascension path |
| Traffic Match | 1.5x | Matched to traffic temperature |
| Conversion Path | 1x | Next step obvious and frictionless |

### Rating Scale

| Score | Verdict |
|-------|---------|
| 85–100 | Conversion Machine — Ready to scale |
| 70–84 | Strong Funnel — Fix weak points, then scale |
| 55–69 | Leaky Funnel — Fix before scaling traffic |
| 40–54 | Broken Funnel — Rebuild key components |
| 0–39 | Non-Functional — Start over |

### Traffic Temperature

| Temperature | They Know | Appropriate Funnel |
|-------------|-----------|-------------------|
| Cold | Nothing about you | Lead funnel, value-first content |
| Warm | Problem + your solution | Tripwire, webinar, challenge |
| Hot | Ready to buy | Sales page, order form, call booking |

For complete scoring criteria and examples, see [references/full-guide.md](references/full-guide.md).

---

## ROI Analysis

### Core Metrics

**ROI:** `(Net Profit / Total Investment) × 100%`
- ✅ INVEST: ROI > 100% (realistic case)
- ⚠️ REVIEW: ROI 50–100%
- ❌ REJECT: ROI < 50%

**Break-Even:** `Investment / Monthly Net Profit`
- ✅ INVEST: Break-even < 50% of realistic target
- ❌ REJECT: Break-even > 70%

**Payback Period:** `Investment / Monthly Net Profit`
- ✅ INVEST: < 12 months
- ⚠️ REVIEW: 12–24 months
- ❌ REJECT: > 24 months

### 3-Scenario Analysis

Always model Best / Realistic / Worst:

| Case | Assumptions | Revenue | Profit | ROI | Assessment |
|------|------------|---------|--------|-----|------------|
| **Worst** | Pessimistic | | | | Risk level |
| **Realistic** | Expected | | | | Target |
| **Best** | Optimistic | | | | Upside |

**Decision rule:** If worst-case ROI ≥ 0%, investment is low-risk.

### Executive Summary Template

```
[Investment] achieves [ROI%] ROI at [conversion/growth rate].
Break-even occurs at [threshold], with payback in [months].
Investment is [recommended/not recommended] because [reason].
```

For detailed formulas (NPV, LTV, CAC, sensitivity analysis), see [references/roi-reference.md](references/roi-reference.md).

---

## Validation & QA

### Before Launch
- [ ] Events fire in GA4 DebugView
- [ ] Properties have expected values
- [ ] No duplicate events
- [ ] Conversions marked correctly
- [ ] UTM parameters captured on landing

### Ongoing
- **Weekly:** Check for sudden drops in key events (>20% change = investigate)
- **Monthly:** Audit for new pages/features without tracking
- **Quarterly:** Full tracking plan review — remove stale events, add missing ones

---

## Tools

| Category | Tools |
|----------|-------|
| **Event Tracking** | Mixpanel, Amplitude, PostHog (open-source) |
| **Session Recording** | FullStory, LogRocket, Hotjar |
| **A/B Testing** | Optimizely, VWO |
| **Web Analytics** | GA4, Google Search Console |
| **Tag Management** | Google Tag Manager |

---

## Related Skills

- **ab-test-setup** — A/B test measurement and setup
- **seo-and-aeo-strategy** — Measuring SEO/AEO performance
- **conversion-rate-optimization** — Optimizing conversion after funnel analysis
- **executive-dashboard-generator** — Building dashboards from analytics data

© manojbajaj95 · MIT · manojbajaj95/claude-gtm-plugin

Похожие скиллы

Всё по теме «Маркетинг и контент» →
seo-audit coreyhaines31 Скилл проводит технический и on-page аудит сайта: краулинг, индексация, Core Web Vitals, метатеги, hreflang. Пригодится, когда трафик упал или страницы застряли на второй выдаче. CX Codex +1 237 600установок programmatic-seo coreyhaines31 Скилл помогает планировать генерацию сотен посадочных страниц на базе шаблонов и структурированных данных. Позволяет избежать санкций поисковиков за пустой контент. CX Codex +1 149 700установок copy-editing coreyhaines31 Правит уже написанный маркетинговый текст: убирает речевые штампы, чистит формулировки и обновляет устаревшие страницы. Для нового текста с нуля не подходит. CX Codex +1 149 100установок marketing-ideas coreyhaines31 Скилл помогает подобрать маркетинговые идеи для SaaS или другого программного продукта с учётом этапа развития и доступных ресурсов. Пригодится, когда непонятно, с какого канала начать. CX Codex +1 146 900установок sales-enablement coreyhaines31 Скилл для ИИ-агента, который собирает презентации, one-pager'ы, скрипты демо и документы для отработки возражений. Пригодится, когда команда продаж просит материалы, а не очередную презентацию о продукте. CX Codex +1 118 800установок revops coreyhaines31 Скилл помогает проектировать RevOps: вести лидов по этапам, считать скоринг и выстраивать передачу из маркетинга в продажи. Нужен для CRM-процессов. CX Codex +1 113 500установок

Из того же набора11

market-research-analysis Считает TAM, SAM и SOM, разбирает конкурентов и собирает отчёт в стиле консалтинга. Пригодится перед запуском продукта или при оценке рынка. CX Codex +1 871установок social-media-management Скилл для планирования и переупаковки постов под LinkedIn, X, Instagram, TikTok и другие площадки. Пригодится, когда нужно вести контент-план без таблиц в голове. CX Codex +1 498установок marketing-campaign-management Скилл для планирования маркетинговых кампаний: воронка, контент, психология покупателя и набор из 140 тактик. Пригодится, когда нужен план запуска, а не общие советы. CX Codex +1 385установок conversion-rate-optimization Анализирует конверсию посадочных страниц и форм сбора заявок, находит барьеры и готовит гипотезы для A/B-тестов. Пригодится при слабом потоке лидов. CX Codex +1 350установок copywriting-core Скилл для написания и редактуры текстов: лендинги, письма, заголовки, CTA. Работает по позиционированию и языку клиентов. CX Codex +1 345установок growth-strategy Скилл помогает спроектировать продуктовые петли роста, настроить метрики PLG и рассчитать юнит-экономику. Пригодится при переходе от линейных воронок к самоподдерживающимся циклам привлечения. CX Codex +1 337установок lead-generation-and-demand Скилл-плейбук по B2B-лидогенерации: ICP, воронка, каналы, скоринг лидов и расчёт CAC. Пригодится, когда строишь систему привлечения клиентов с нуля. CX Codex +1 333установок go-to-market-strategy Ведёт от выбора GTM-модели до дня запуска: позиционирование, каналы, таймлайн на шесть недель и пакет материалов. CX Codex +1 328установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой