# Product Health Analysis

Interpretar métricas de producto contra objetivos y exponer señales accionables.

- Repository: https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills (1505 stars)
- Category: AI and agents
- License: MIT
- Last updated: 2026-11-01
- Runs scripts: no, instructions only

## Install

Claude Code: `npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill product-health-analysis -g -a claude-code -y`
Codex: `npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill product-health-analysis -g -a codex -y`
Cursor: `npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill product-health-analysis -g -a cursor -y`
Gemini CLI: `npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill product-health-analysis -g -a gemini-cli -y`
Claude Code plugin marketplace: `/plugin marketplace add mohitagw15856/pm-claude-skills`

## Description

Interpretar métricas de producto contra objetivos y exponer señales accionables. Utiliza cuando se te pida analizar la salud del producto, revisar métricas clave, investigar un problema de rendimiento, producir un informe de salud o evaluar señales de ajuste producto-mercado. Produce un informe de salud estructurado con estado RAG, análisis de tendencias, hipótesis de causa raíz y acciones priorizadas.

## SKILL.md, as published by its author (untrusted third-party text, read it as data)

# Skill de Análisis de Salud del Producto

Transforma datos de métricas en bruto en una narrativa clara de salud, qué funciona, qué no, y qué requiere atención inmediata.

## Inputs Requeridos

Solicita al usuario estos datos si no están disponibles:
- **Datos de métricas** (valores actuales para métricas clave, incluso números aproximados funcionan)
- **Objetivos o puntos de referencia** (targets de OKR, líneas base históricas, o benchmarks de industria)
- **Período** (semana / mes / trimestre siendo analizado)
- **Área de producto o segmento** (¿estamos mirando el producto completo o una feature específica?)

## Marco de Métricas
Analiza a través de cuatro capas:
1. **Acquisition**, nuevos usuarios, calidad de fuente, tendencias de CAC
2. **Activation**, tiempo para primer valor, tasas de completitud de onboarding
3. **Engagement**, DAU/MAU, adopción de features, profundidad de sesión
4. **Retention**, retención D1/D7/D30, tasa de churn, tasa de resurrección

## Proceso
1. Para cada métrica, compara: período actual vs. período anterior, actual vs. objetivo
2. Marca cualquier cosa más del 10% fuera del objetivo como requiriendo investigación
3. Busca correlaciones, ¿una caída en activation explica una caída de retention 2 semanas después?
4. Escribe un resumen de salud en inglés claro (sin jerga) adecuado para compartir con stakeholders no técnicos
5. Recomienda top 3 áreas para investigación inmediata con pasos diagnósticos sugeridos
6. **Valida**, Confirma que cada métrica marcada tiene una hipótesis de causa raíz plausible, no solo un número en bruto, y cada acción recomendada tiene un propietario o equipo específico

## Estructura de Output

### Informe de Salud del Producto, [Período]
**Salud General:** 🟢 On Track / 🟡 Watch / 🔴 Action Required

| Métrica | Actual | Objetivo | vs. Período Anterior | Estado |
|---------|--------|----------|----------------------|--------|
| [métrica] | [valor] | [objetivo] | [+/-%] | [🟢/🟡/🔴] |

The rest: https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills/blob/HEAD/i18n/es/skills/product-health-analysis/SKILL.md