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ShunsukeHayashi

growth-analytics-and-dashboard-management

by ShunsukeHayashi

🀖 First open-source, economically-governed, beginner-friendly autonomous development framework built on Issue-Driven Development | 超初心者でも䜿える自埋型開発フレヌムワヌク

⭐ 13🍎 8📅 2026幎1月24日
agentic-aiagentsaiautomationautonomousclaude-codegithub-actionsissue-driven-development
GitHubで芋るManusで実行

SKILL.md

name: Growth Analytics and Dashboard Management description: KPI framework setup, dashboard design, cohort analysis, and data-driven decision making. Use when analyzing growth metrics, building KPI dashboards, or implementing analytics systems. allowed-tools: Read, Write, WebFetch, Bash

📊 Growth Analytics and Dashboard Management

Version: 2.0.0 Last Updated: 2025-11-22 Priority: ⭐⭐⭐⭐ (P1 Level - Business) Purpose: KPIフレヌムワヌク、ダッシュボヌド蚭蚈、デヌタドリブン意思決定

📋 抂芁

20以䞊のメトリクスによるKPIフレヌムワヌク、ダッシュボヌド蚭蚈、 コホヌト分析、予枬分析を通じたグロヌス支揎を提䟛したす。

🎯 P0: 呌び出しトリガヌ

トリガヌ䟋
メトリクス分析"analyze our growth metrics"
CAC/LTV"what's our CAC/LTV?"
ダッシュボヌド"build a KPI dashboard"
デヌタ分析"data-driven decisions"
コホヌト"cohort analysis"

🔧 P1: KPIカテゎリ䞀芧

5カテゎリ・20+メトリクス

カテゎリメトリクス優先床枬定頻床
AcquisitionCAC, Traffic, Conversion高週次
ActivationTime-to-Value, Onboarding Rate高週次
RevenueMRR, ARPU, LTV高月次
RetentionChurn, NRR, DAU/MAU高月次
ReferralNPS, Viral Coefficient䞭四半期

🚀 P2: ダッシュボヌド蚭蚈

Dashboard Types

Type察象曎新頻床メトリクス数
Executive経営局週次5-7
ProductPM/開発日次10-15
Marketingマヌケ日次8-12
Sales営業リアルタむム6-10

Pattern 1: Executive Dashboard

┌─────────────────────────────────────────────┐
│              Executive Dashboard             │
├─────────────┬─────────────┬──────────────────
│    MRR      │   Churn     │     NPS         │
│   Â¥XXX侇    │    2.1%     │      42         │
│   ↑12% MoM  │   ↓0.3%     │    ↑5 pts       │
├─────────────┌─────────────┌──────────────────
│    CAC      │    LTV      │   LTV/CAC       │
│   ¥8,500    │   ¥85,000   │     10.0x       │
│   ↓5%       │   ↑8%       │    ↑1.2x        │
└─────────────┮─────────────┮─────────────────┘

Pattern 2: Product Dashboard

Metrics:
  - DAU/MAU (Stickiness)
  - Feature Adoption Rate
  - Time-in-App
  - Error Rate
  - Page Load Time
  - User Journey Completion

⚡ P3: 分析手法

Cohort Analysis

月Week 1Week 2Week 3Week 4
Jan100%65%52%48%
Feb100%68%55%51%
Mar100%72%58%54%

解釈: リテンション改善トレンド+6% W4

Funnel Analysis

Awareness  : 10,000 (100%)
    ↓
Interest   :  3,000 (30%)   ← Drop: 70%
    ↓
Evaluation :  1,200 (12%)   ← Drop: 60%
    ↓
Trial      :    600 (6%)    ← Drop: 50%
    ↓
Purchase   :    300 (3%)    ← Drop: 50%

改善ポむント: Interest→Evaluation (60% drop)

A/B Testing Framework

芁玠内容
仮説「CTA色倉曎で+10% CVR」
サンプルサむズ1,000 per variant
期間2週間
成功基準p < 0.05, +5% CVR

📊 PDCA サむクル

4週間スプリント

週フェヌズアクション
Week 1PlanKPI蚭定、仮説立案
Week 2Do斜策実行、デヌタ収集
Week 3Check分析、結果評䟡
Week 4Act改善、次サむクル準備

🛡 予枬分析

Churn Prediction

リスクスコア = 
  ログむン頻床䜎䞋 × 0.3 +
  機胜利甚枛少 × 0.25 +
  サポヌト問い合わせ × 0.2 +
  契玄曎新近接 × 0.15 +
  決枈倱敗履歎 × 0.1
スコアリスクアクション
0-30䜎通垞察応
31-60䞭プロアクティブ連絡
61-100高緊急介入

Revenue Forecasting

予枬MRR = 
  珟圚MRR × (1 - Churn%) +
  New MRR (リヌド × CVR × ARPU) +
  Expansion MRR (アップセル察象 × Rate)

✅ 成功基準

メトリクス目暙枬定
LTV/CAC>3.0x月次
Churn<5%月次
NPS>40四半期
DAU/MAU>30%週次

🔗 関連Skills

  • Market Research: 垂堎デヌタ収集
  • Sales CRM: 営業メトリクス
  • Content Marketing: マヌケティングKPI
  • Business Strategy: 戊略立案ずの連携

スコア

総合スコア

75/100

リポゞトリの品質指暙に基づく評䟡

✓SKILL.md

SKILL.mdファむルが含たれおいる

+20
✓LICENSE

ラむセンスが蚭定されおいる

+10
✓説明文

100文字以䞊の説明がある

+10
○人気

GitHub Stars 100以䞊

0/15
✓最近の掻動

1ヶ月以内に曎新

+10
○フォヌク

10回以䞊フォヌクされおいる

0/5
✓Issue管理

オヌプンIssueが50未満

+5
✓蚀語

プログラミング蚀語が蚭定されおいる

+5
✓タグ

1぀以䞊のタグが蚭定されおいる

+5

レビュヌ

💬

レビュヌ機胜は近日公開予定です