ChatGPT 产品留存看板技能：按注册队列比较回访
EnglishChatGPT 安装步骤
- 从固定版本 GitHub 原文下载 workflows/product-manager-workflow/.claude/skills/analytics/SKILL.md。将它作为 analytics-metrics-kpi 的独立文本技能，保留名称、描述及正文。
- 在已启用技能和上传权限的 ChatGPT 工作区，打开「插件 → 技能 → 创建 → 从电脑上传」，选用文件选择器接受的技能包格式。也可在「使用编辑器创建」中录入原名称、描述和文本指令。
- 完成扫描后，确认 analytics-metrics-kpi 出现在已安装列表。在新对话输入 @ 并选择此技能，使用页面的虚构示例检查输出。
中文摘要
用获取、激活、参与、留存与收入框架组织产品指标。可从用户提供的汇总数设计留存队列报表，写清入组规则、回访事件、观测窗和不同读者看什么。
SKILL.md 中文导读
可复现示例
虚构工具 5 月第一周注册 80 人，其中 32 人第 7 天打开工作区。第二周注册 60 人，其中 30 人第 7 天打开。请制作留存队列表，解释百分比变化并指出需要核对的一项口径。工作步骤
- 确认队列起点、回访行为和统计窗，收集虚构或汇总人数。
- 逐队列计算留存，并注明样本和观察期。
- 决定高管总览与产品排查应显示的对照、细分和下一步。
验收方法
两行分别应为 40% 与 50%，差值为 10 个百分点。表应写清每行分母及回访事件。样例差异可当作调查线索，需先确认观测窗和来源是否一致。
GitHub 原文 · 更新日期
适用环境
需要有技能创建权限的合资格 ChatGPT 工作区，选择上传时还需相应权限。这份纯文本移植的安装路径按 OpenAI 文档核对，工作区运行待验证。
常见问题
留存按每周注册还是每天注册？
取决于产品回访节奏和样本量。选定队列粒度后写清固定规则，比较前确保每组都有完整的回访观测窗。