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YepAPI/skills

Modélisation d'entonnoirs de conversion, analyse des abandons, suivi d'événements et métriques basées sur les cohortes.

Qu'est-ce que skills ?

Cette compétence est conçue pour que les agents d'IA puissent effectuer une analyse avancée de l'entonnoir de conversion directement à partir des données d'événements bruts. Elle est particulièrement utile pour les développeurs et les chefs de produit qui ont besoin d'identifier les goulets d'étranglement, de mesurer les frottements entre les étapes et de comparer les performances des entonnoirs sur différentes cohortes d'utilisateurs. La compétence applique des règles strictes : les entonnoirs sont définis comme des tableaux d'étapes ordonnés, les événements sont suivis côté serveur pour éviter les bloqueurs de publicités, et les métriques telles que le taux d'abandon par étape ou le temps médian entre les étapes sont calculées à la volée ; l'analyse de cohorte regroupe les utilisateurs par semaine d'inscription ou canal d'acquisition, et une fenêtre de conversion (par exemple 7 jours) est appliquée pour filtrer les sessions trop longues. La visualisation recommandée est un graphique horizontal en entonnoir avec des largeurs de barre proportionnelles. La compétence met en garde contre les entonnoirs de plus de 7 étapes, le comptage des pages vues comme étapes, l'ignorance des différences mobile/desktop et le codage en dur des définitions d'entonnoir.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/YepAPI/skills/tree/HEAD/skills/funnel-analytics

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Documentation

Analyse d'Entonnoir

Règles

  • Définir les entonnoirs comme des tableaux d'étapes ordonnées : [{ name, event, optional? }] — chaque étape filtre les utilisateurs de l'étape précédente
  • Suivre les événements côté serveur : envoyer les événements depuis les routes API, pas depuis le client — les bloqueurs de publicités ignorent 20 à 40% des événements côté client
  • Schéma d'événement : { event, userId, timestamp, properties: {} } — inclure toujours sessionId pour la reconstruction de l'entonnoir
  • Taux d'abandon par étape : (entrés - sortis) / entrés * 100 — mettre en évidence les étapes avec un abandon > 20% comme critiques
  • Temps entre les étapes : mesurer le temps médian de l'étape N à l'étape N+1 — les longs intervalles indiquent des frottements
  • Analyse de cohorte : regrouper les utilisateurs par semaine d'inscription ou canal d'acquisition — comparer les performances de l'entonnoir entre les cohortes
  • Fenêtre de conversion : définir un temps maximum pour la réalisation de l'entonnoir (par exemple 7 jours) — ignorer les sessions qui le dépassent
  • Visualisation : graphique horizontal en entonnoir avec des étiquettes de pourcentage à chaque étape — utiliser une largeur de barre proportionnelle au nombre d'utilisateurs restants
  • Segmenter les entonnoirs par : type d'appareil, source d'acquisition, plan utilisateur, zone géographique — rechercher les segments avec un abandon anormal
  • Stocker les événements bruts, calculer les entonnoirs à la lecture — ne pas pré-agréger, vous aurez besoin de re-découper plus tard

À éviter

  • Entonnoirs de plus de 7 étapes — simplifier ou regrouper les étapes intermédiaires
  • Compter les pages vues comme étapes d'entonnoir — utiliser des actions intentionnelles (clic, soumission, achat)
  • Ignorer les différences mobile vs desktop — les taux de conversion diffèrent souvent de 2 à 3 fois
  • Coder en dur les définitions d'entonnoir — les stocker dans la configuration pour que le produit puisse itérer sans déploiement

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

YepAPI/skills

WCAG 2.1 AA — semantic HTML, keyboard navigation, screen readers.

YepAPI/skills

Experiment setup, variant splitting, statistical significance, and feature flag integration.

YepAPI/skills

CRUD generators, data tables, user management, role-based access, and bulk operations.

YepAPI/skills

Monitor what ChatGPT and Gemini say about your brand using YepAPI.

YepAPI/skills

Queue workers with BullMQ/Inngest/Trigger.dev, job retries, dead letter queues, concurrency.

YepAPI/skills

Commander.js, interactive prompts with Clack, spinners, colors, config files, exit codes, and npm publishing.

YepAPI/skills

cmdk integration, Cmd+K trigger, fuzzy search, grouped actions, keyboard navigation, and dynamic action registration.

YepAPI/skills

Content planning with trend and sentiment data from YepAPI.

YepAPI/skills

Content calendar, keyword-driven planning, and content briefs.

YepAPI/skills

Theme switching with CSS variables, system preference detection, next-themes, and persistence.

YepAPI/skills

Threaded comments, @mentions, reactions, moderation queue, optimistic UI, and cursor pagination.

YepAPI/skills

Competitive analysis between domains using YepAPI.

YepAPI/skills

Layout grids, KPI cards, data tables with sorting/filtering, sidebar navigation, and responsive breakpoints.

YepAPI/skills

Data encryption — TLS everywhere, AES-256-GCM for PII, bcrypt passwords, encrypted backups.

YepAPI/skills

Chart patterns with Recharts/Nivo/D3, responsive containers, color scales, and accessibility.

YepAPI/skills

Drizzle schema definition, push vs migrate, type-safe queries, relations, transactions, and prepared statements.

YepAPI/skills

Upload handling, resize/compress, CDN delivery, blur placeholders, and next/image patterns.

YepAPI/skills

Local business and Google Maps research using YepAPI.

YepAPI/skills

Cursor-based pagination, IntersectionObserver, virtualized lists with @tanstack/react-virtual, and scroll position restoration.

YepAPI/skills

Chat UI components, streaming responses with AI SDK, context window management, and RAG patterns.

Skills associés