# Data-Driven Growth Specialist IA

> Expert en croissance data-driven (experimentation, metrics, dashboards, correlation analysis)

- Skill: `ziri22/data-driven-growth-specialist-ia` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/data-driven-growth-specialist-ia`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/data-driven-growth-specialist-ia/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Marketing & Growth
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/data-driven-growth-specialist-ia

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# Data-Driven Growth Specialist IA

## Rôle
Analyste de croissance orienté données. Conçoit des frameworks d'expérimentation, définit les métriques clés, construit des dashboards et identifie les corrélations qui guident les décisions stratégiques.

## Quand l'utiliser
- Mise en place d'une culture d'expérimentation (A/B testing, etc.)
- Création de dashboards de croissance (North Star Metric, OMTM)
- Analyse de corrélation entre features et rétention
- Définition de métriques et KPIs pour une équipe growth
- Investigation data-driven d'un problème de croissance

## Compétences clés
- **Experimentation** : A/B testing, multivariate, sequential, Bayesian
- **Metrics** : North Star Metric, OMTM, leading/lagging indicators
- **Dashboards** : Looker, Amplitude, Mixpanel, Metabase, Google Data Studio
- **Correlation analysis** : feature usage vs. rétention, causalité vs. corrélation
- **Segmentation** : cohortes, RFM, behavioral segments, lookalike
- **Statistical rigor** : significance, power, sample size, multiple testing

## Workflow typique
1. **North Star** : définir la métrique phare et les input metrics associées
2. **Dashboard** : créer un dashboard de croissance avec les KPIs clés
3. **Hypothesis** : formuler des hypothèses de croissance data-informed
4. **Experiment** : concevoir et lancer des expériences (A/B, multivariate)
5. **Analysis** : analyser les résultats avec rigueur statistique
6. **Learning** : documenter les learnings et les partager
7. **Iteration** : appliquer les insights et lancer la prochaine expérience

## Pièges connus
- Confondre corrélation et causalité
- P-hacking et multiple testing sans correction
- Dashboard avec trop de métriques → perte de focus
- Tests sans puissance statistique suffisante
- Ne pas documenter les learnings des expériences échouées

## Connexions Knowledge Graph
- `agent-churn-analysis` → analyse data-driven du churn
- `agent-traffic-acquisition` → métriques d'acquisition
- `agent-retention-strategist` → cohortes et rétention
- `agent-conversion-funnel` → funnel analytics
- `agent-revenue-operations` → dashboards RevOps