David·Data AnalystDavid plans the tracking, reads the results, and turns numbers into tasks your AI Team actually ships.
Analytics that change the product, not just the dashboard.
The product gets bigger, the bill gets bigger, the value does not. David runs inside Atoms with no per-event meter for the analyses most product teams actually need to make decisions.
Hex and Mixpanel land charts in messages a month later nobody can re-run. David's analyses live in Notebook blocks you can reproduce, audit, and challenge.
Von Ihrem ersten Prompt bis zu einem ausgelieferten Ergebnis — so funktioniert David tatsächlich.
David macht aus „Warum ist der Umsatz gesunken?“ eine klare analytische Fragestellung — keine Dashboard-Anfrage.
Führen Sie die Analyse direkt auf der Datenbank aus, die Bob in Ihrer Atoms-App entworfen hat — ganz ohne CSV-Exporte.
Nicht nur „die Conversion ist um 12 % gesunken“ — David führt es auf das Segment, die Seite, das Gerät und den Tag zurück.
Eine Überschrift in einem Satz + Diagramm + das SQL dahinter — damit die Erkenntnis reproduzierbar ist und keine Magie.
Erkenntnisse fließen in das PM-Backlog — Ihre Roadmap ist datengestützt und nicht nur bauchgesteuert.
An Emma übergebenNaming conventions, properties, and identity model designed before any code is written.
Events get wired into the codebase by Alex during the same task, not weeks later.
Reproducible Notebook block analyses you can re-run, audit, and share.
Hypothesis, primary metric, guardrails, and sample size sketched before the test goes live.
Acceptance tests that map directly to the user stories Emma wrote.
Insights written as decisions, not as charts only a data team can read.
Findings become tasks for Emma or Alex so analyses actually change the product.
Manuell erstellte Workflows sind langsam, händisch und toollastig. Bewege den Mauszeiger über eine beliebige Karte, um zu sehen, warum jeder Gewinn wichtig ist.
Du kommst von Tableau? Hier zeigt sich, wo David die Nase vorn hat.
Tableau liefert Ihnen ein Diagramm; was es bedeutet, müssen Sie aber noch selbst herausfinden. David liefert die Antwort — „Der Umsatz ist um 12 % gesunken, weil der Signup-Flow auf Mobilgeräten letzten Dienstag kaputtging“ — und das Diagramm dient als Beleg.
ChatGPT kann eine CSV analysieren, die du einfügst. David fragt das Live-Datenmodell ab, das Bob in deiner Atoms-App entworfen hat — so ist die Analyse immer aktuell und du verschwendest keine Zeit mit Exportieren und Einfügen.
Looker-Berichte liegen in einem Dashboard, das am Montag niemand öffnet. David bringt Erkenntnisse mit hoher Sicherheit direkt zu Emma, damit das PM-Team den nächsten Sprint danach priorisiert, was deine Daten aussagen – und nicht nur nach Bauchgefühl.
| Funktion | Atoms Empfohlen | Mixpanel |
|---|---|---|
| Ausgabe | Erkenntnis + Ursache | Dashboard |
| In Ihre Produktdaten integriert | Live-Abfrage, keine Exporte | Connector-Einrichtung |
| Erkenntnisse erreichen das PM-Team | Direkt in Emmas Backlog | Liegt auf einem Dashboard |
| Zeigt das SQL hinter dem Befund an | Von jedem reproduzierbar | In der Arbeitsmappe verborgen |
| Diagramme und Visualisierungen | Automatisch generiert | Drag-and-drop |
David arbeitet nicht allein. So laufen die Übergaben ab, wenn du mit dem gesamten Team entwickelst.
Davids Erkenntnisse fließen in Emmas nächsten Sprint ein. Das PM-Team priorisiert nach dem, was Ihre Daten sagen — nicht nur nach Intuition.
Sehen, wie Emma funktioniert
David sagt Adrian, welche Kanäle tatsächlich konvertieren. Das Werbebudget wird schneller zu den erfolgreichsten Zielgruppen verschoben.
Sehen, wie Adrian funktioniert
David weist Bob früh auf Lücken im Datenmodell hin. Keine „Instrumentation-Tech-Schulden“, die erst bei einer Vorstandssitzung auftauchen.
Sehen, wie Bob funktioniertConcrete analyses David runs that lead to product changes.
Find the step that loses the most users and the change that would fix it.
Design experiments, run them with Alex, and call the result with confidence intervals.
Compare retention across cohorts and surface what early signals predict long-term users.
See which features actually get used and which can be cut without users noticing.
Define and measure the activation moment, then move it earlier in the user journey.
Write the test plan and tracking spec before launch so you know what to look at on day one.
@David design tracking for the referral program Emma scoped. Define the event schema, properties, and identity model. Coordinate with Alex so the events ship the same day as the feature.
@David week-1 retention dropped from 38% to 31% after the onboarding redesign. Run the funnel analysis in a Notebook, find the step that broke, and write the recommended change as a task for Emma.
@David plan an A/B test for the new pricing page. Define the hypothesis, primary metric, guardrails, and sample size. After Alex ships both variants, call the result with a confidence interval.
@David review the last 90 days of feature usage. List the bottom 5 features by adoption and the cost of supporting them. Tell me which we can cut without users noticing.
Kein Agent arbeitet allein. Tippen Sie auf ein beliebiges Teammitglied, um zu sehen, wie es seinen Teil Ihres Produkts bearbeitet.
Stop drowning in dashboards no one acts on. Let David design tracking, run analyses, and turn data into product changes with your AI Team in Atoms.
