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From pm-product-discovery
Designs product metrics dashboards with North Star metrics, input KPIs, data sources, visualizations, alert thresholds, and review cycles. Useful for KPI setup, analytics, monitoring plans.
npx claudepluginhub lucas-flatwhite/pm-skills-ko --plugin pm-product-discoveryHow this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/pm-product-discovery:metrics-dashboardThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
올바른 지표, 시각화, 알림 임계값을 갖춘 종합적인 제품 지표 대시보드를 설계합니다.
Designs product metrics dashboards with North Star, input, health, and business metrics, data sources, visualizations, targets, and alert thresholds.
Use this skill when the user asks to "design a metrics dashboard", "what should be on my PM dashboard", "structure our analytics dashboard", "what metrics to track", "what should I put on a product dashboard", "build a metrics framework", or wants to design a coherent set of metrics and dashboard layout that drives good product decisions without creating information overload.
Reviews product metrics with trend analysis, scorecard tables, and actionable insights. Use for periodic reviews, anomaly investigations, target comparisons, or data organization.
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올바른 지표, 시각화, 알림 임계값을 갖춘 종합적인 제품 지표 대시보드를 설계합니다.
$ARGUMENTS를 위한 지표 대시보드를 설계합니다.
사용자가 파일(기존 대시보드, 분석 데이터, OKR, 전략 문서 등)을 제공하면 먼저 읽으세요.
Metrics vs KPIs vs NSM: Metrics = 측정 가능한 모든 것. KPIs = 장기간 추적하는 핵심 정량 지표 몇 가지. North Star Metric = 비즈니스 성공의 선행 지표이자 고객 중심의 단일 KPI.
좋은 지표의 4가지 기준 (Ben Yoskovitz, Lean Analytics): (1) 이해 가능 — 공통 언어 형성. (2) 비교 가능 — 스냅샷이 아닌 시간에 따른 변화. (3) 비율 또는 비 — 절대값보다 더 많은 인사이트 제공. (4) 행동 변화 유발 — 황금 원칙: "지표가 당신의 행동을 바꾸지 않는다면, 그것은 나쁜 지표다."
8가지 지표 유형: Vanity vs Actionable (행동을 바꾸는 것은 실행 가능한 지표뿐), Qualitative vs Quantitative (WHAT vs WHY — 둘 다 필요; 고객과의 대화를 멈추지 마세요), Exploratory vs Reporting (데이터를 탐색해 예상치 못한 인사이트 발굴), Lagging vs Leading (선행 지표는 더 빠른 학습 사이클을 가능하게 함, 예: 고객 불만은 이탈을 예측).
5가지 실행 단계: (1) 좋은 지표의 4가지 기준으로 지표 감사. (2) 대시보드 업데이트 — 모든 핵심 지표가 좋은 지표인지 확인. (3) Vanity 지표 파악 — 사용 방식에 주의. (4) 선행 vs 후행 지표 분류. (5) 문제 하나를 선택하고 데이터를 심층 분석.
자세한 사례 연구: Ben Yoskovitz의 Are You Tracking the Right Metrics?
지표 프레임워크 정의 — 지표를 다음 레이어로 구성:
North Star Metric: 핵심 가치 전달을 가장 잘 나타내는 단일 지표
Input Metrics (3–5개): North Star를 움직이는 레버
Health Metrics: 전반적인 제품 건강성을 보장하는 가드레일
Business Metrics: 매출, 비용, 유닛 이코노믹스
각 지표에 대해 정의:
| Metric | 정의 | 데이터 소스 | 시각화 | 목표값 | 알림 임계값 |
|---|---|---|---|---|---|
| [이름] | [정확한 계산식: 분자/분모, 시간 범위] | [데이터 출처] | [Line chart / Bar / Number / Funnel] | [목표값] | [알림 발생 조건] |
대시보드 레이아웃 설계:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ NORTH STAR: [Metric] — [Current Value] │
│ Trend: [↑/↓ X% vs last period] │
├──────────────────┬──────────────────────────┤
│ Input Metric 1 │ Input Metric 2 │
│ [Sparkline] │ [Sparkline] │
├──────────────────┼──────────────────────────┤
│ Input Metric 3 │ Input Metric 4 │
│ [Sparkline] │ [Sparkline] │
├──────────────────┴──────────────────────────┤
│ HEALTH: [Latency] [Error Rate] [NPS] │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ BUSINESS: [MRR] [CAC] [LTV] [Churn] │
└─────────────────────────────────────────────┘
검토 주기 설정:
알림 정의:
사용자 컨텍스트에 맞는 도구 추천:
단계적으로 생각하세요. 대시보드 명세서를 마크다운 문서로 저장하세요.