بینش‌ها، نه داشبوردها
Tableau به شما نمودار می‌دهد؛ اما هنوز باید خودتان بفهمید معنایش چیست. دیوید پاسخ را آماده می‌کند — «درآمد ۱۲٪ کاهش یافت چون سه‌شنبه گذشته فرایند ثبت‌نام در موبایل از کار افتاد» — و نمودار را به‌عنوان شاهد پشتیبان ارائه می‌دهد.
David·Data AnalystAI Data Analyst Agent that turns events into decisions
David 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.
Why dashboards do not change the product
Per-event pricing that grows with usage
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.
Screenshots in Slack that nobody can verify
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.
یک روز با David
از اولین پرامپت شما تا نتیجه منتشرشده — اینجا می‌بینید David واقعاً چطور کار می‌کند.
- 01
پرسش کسب‌وکار را دریافت کنید
دیوید «چرا درآمد افت کرد؟» را به یک پرسش تحلیلی روشن تبدیل می‌کند — نه یک درخواست داشبورد.
- 02
از مدل داده زنده پرس‌وجو کنید
تحلیل را روی دیتابیسی اجرا کنید که Bob داخل اپلیکیشن Atoms شما طراحی کرده است — بدون خروجی CSV.
- 03
الگو را پیدا کنید و علت را عمیق‌تر بررسی کنید
فقط این نیست که «نرخ تبدیل ۱۲٪ افت کرده» — دیوید آن را تا سگمنت، صفحه، دستگاه و روز دقیق ردیابی می‌کند.
- 04
یافته را با شواهد پشتیبان چارچوب‌بندی کنید
تیتر یک‌جمله‌ای + نمودار + SQL پشت آن — تا بینش قابل بازتولید باشد، نه جادویی.
- 05
این بینش را برای اسپرینت بعدی به Emma بسپارید
یافته‌ها وارد بک‌لاگ محصول می‌شوند — نقشه راه شما داده‌محور است، نه صرفاً بر اساس حدس و شهود.
تحویل به Emma
Everything David needs to drive data decisions
Event schema design
Naming conventions, properties, and identity model designed before any code is written.
Tracking handoff to Engineer
Events get wired into the codebase by Alex during the same task, not weeks later.
Notebook analyses
Reproducible Notebook block analyses you can re-run, audit, and share.
A/B test plans
Hypothesis, primary metric, guardrails, and sample size sketched before the test goes live.
Test cases for features
Acceptance tests that map directly to the user stories Emma wrote.
Plain-language findings
Insights written as decisions, not as charts only a data team can read.
Action handoffs
Findings become tasks for Emma or Alex so analyses actually change the product.
وقتی David در تیم شماست چه چیزی تغییر می‌کند
گردش‌کارهای دست‌ساز کند، دستی و وابسته به ابزارهای زیادی هستند. نشانگر را روی هر کارت ببرید تا ببینید چرا هر بهبود اهمیت دارد.
چرا سازندگان David را به بقیه ترجیح می‌دهند
مقایسه با
از Tableau می‌آیید؟ اینجا می‌بینید David کجا جلوتر است.
مستقیماً به محصول متصل است، نه آپلود CSV
ChatGPT می‌تواند داده‌های CSVی را که جای‌گذاری می‌کنید تحلیل کند. دیوید از مدل دادهٔ زنده‌ای پرس‌وجو می‌گیرد که باب داخل برنامهٔ Atoms شما طراحی کرده است؛ بنابراین تحلیل همیشه به‌روز است و وقتتان صرف خروجی گرفتن و جای‌گذاری داده‌ها نمی‌شود.
یافته‌ها مسیر اسپرینت بعدی را تعیین می‌کنند
گزارش‌های Looker روی داشبوردی می‌مانند که دوشنبه‌ها کسی آن را باز نمی‌کند. David یافته‌های قابل‌اعتماد را مستقیم به Emma نشان می‌دهد تا تیم مدیریت محصول اسپرینت بعدی را بر اساس داده‌های شما اولویت‌بندی کند، نه فقط بر پایه حدس و شهود.
Atoms در برابر Mixpanel: مقایسه امکانات، قیمت‌گذاری و قابلیت‌ها
| ویژگی | Atoms پیشنهادی | Mixpanel |
|---|---|---|
| خروجی | بینش + علت | داشبورد |
| مستقیماً به داده‌های محصول شما متصل است | کوئری زنده، بدون خروجی گرفتن | راه‌اندازی کانکتور |
| یافته‌ها به تیم محصول می‌رسند | ارسال مستقیم به بک‌لاگ اِما | روی داشبورد قرار دارد |
| SQL پشت این یافته را نمایش می‌دهد | قابل بازتولید توسط همه | پنهان در کتاب‌کار |
| نمودارها و مصورسازی داده‌ها | تولیدشده خودکار | کشیدن و رها کردن |
David چطور با بقیه تیم هوش مصنوعی شما کار می‌کند
David به‌تنهایی کار نمی‌کند. اینجا می‌بینید وقتی با تیم کامل می‌سازید، تحویل کارها چگونه انجام می‌شود.
DavidEmma
بینش‌های دیوید ورودی اسپرینت بعدی اِما می‌شود. تیم مدیران محصول بر اساس داده‌های شما اولویت‌بندی می‌کند، نه فقط شهود.
ببینید چگونه Emma کار می‌کندDavidAdrian
دیوید به آدریان می‌گوید کدام کانال‌ها واقعاً تبدیل می‌کنند. بودجه تبلیغات سریع‌تر به سمت مخاطبان برنده منتقل می‌شود.
ببینید چگونه Adrian کار می‌کندDavidBob
دیوید شکاف‌های مدل داده را زود به باب گوشزد می‌کند. دیگر «بدهی فنی ابزارسنجی» وسط جلسه بازبینی هیئت‌مدیره رو نمی‌شود.
ببینید چگونه Bob کار می‌کندWhat David analyzes for product teams
Concrete analyses David runs that lead to product changes.
- Diagnose a funnel
Funnel diagnostics
Find the step that loses the most users and the change that would fix it.
- Plan an A/B test
A/B test design and read
Design experiments, run them with Alex, and call the result with confidence intervals.
- Analyze retention
Retention cohorts
Compare retention across cohorts and surface what early signals predict long-term users.
- Review adoption
Feature adoption review
See which features actually get used and which can be cut without users noticing.
- Study activation
Activation studies
Define and measure the activation moment, then move it earlier in the user journey.
- Plan a launch
Pre-launch test plans
Write the test plan and tracking spec before launch so you know what to look at on day one.
Try these prompts with David
Design tracking for a new feature
@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.
Diagnose a drop in activation
@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.
Plan and call an A/B test
@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.
Review feature adoption to cut scope
@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.
با بقیه تیم هوش مصنوعی David آشنا شوید
هیچ ایجنتی تنها کار نمی‌کند. روی هر هم‌تیمی بزنید تا ببینید بخش خودش از محصول شما را چطور انجام می‌دهد.
مورد اعتماد مشتریانی از
پرسش‌های متداول
Put David to work
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.
