David·Data AnalystDavid planifie le suivi, analyse les résultats et transforme les chiffres en tâches que votre équipe IA met réellement en production.
Des analyses qui changent le produit, pas seulement le tableau de bord.
Mixpanel et Amplitude partent du principe que quelqu’un a écrit les événements. Six mois plus tard, vous découvrez qu’il manque la moitié du funnel. David conçoit le schéma et Alex l’intègre dans la même tâche, afin que le suivi soit livré avec la fonctionnalité.
Le produit grossit, la facture augmente, la valeur non. David fonctionne dans Atoms sans compteur par événement pour les analyses dont la plupart des équipes produit ont réellement besoin pour prendre des décisions.
Hex et Mixpanel déposent des graphiques dans des messages qu’un mois plus tard personne ne peut relancer. Les analyses de David vivent dans des blocs Notebook que vous pouvez reproduire, auditer et remettre en question.
De votre premier prompt à un résultat livré — voici comment David fonctionne réellement.
David transforme « pourquoi le chiffre d’affaires a-t-il baissé ? » en une question analytique claire — pas en une demande de tableau de bord.
Exécutez l’analyse directement sur la base de données conçue par Bob dans votre application Atoms, sans export CSV.
Ce n’est pas juste « la conversion a baissé de 12 % » — David remonte jusqu’au segment, à la page, à l’appareil et au jour concernés.
Un titre en une phrase + un graphique + le SQL derrière — pour que l’insight soit reproductible, pas magique.
Les enseignements alimentent le backlog PM — votre feuille de route s’appuie sur les données, pas seulement sur l’intuition.
Transférer à EmmaConventions de nommage, propriétés et modèle d’identité conçus avant d’écrire la moindre ligne de code.
Les événements sont intégrés dans la base de code par Alex au cours de la même tâche, et non des semaines plus tard.
Analyses de blocs Notebook reproductibles que vous pouvez relancer, auditer et partager.
Hypothèse, métrique principale, garde-fous et taille d’échantillon définis avant la mise en ligne du test.
Tests d’acceptation qui correspondent directement aux user stories rédigées par Emma.
Des insights formulés comme des décisions, et non comme de simples graphiques que seule une équipe data peut lire.
Les résultats deviennent des tâches pour Emma ou Alex afin que les analyses modifient réellement le produit.
Les workflows conçus manuellement sont lents, manuels et très dépendants des outils. Survolez une carte pour voir pourquoi chaque gain compte.
Vous venez de Tableau ? Voici où David prend l’avantage.
Tableau vous donne un graphique ; à vous encore de comprendre ce qu'il signifie. David apporte la réponse — « le chiffre d'affaires a baissé de 12 % parce que le parcours d'inscription sur mobile s'est cassé mardi dernier » — avec le graphique comme preuve à l'appui.
ChatGPT peut analyser un CSV que vous collez. David interroge le modèle de données en direct que Bob a conçu dans votre application Atoms — l’analyse est donc toujours à jour et vous ne perdez pas de temps à exporter puis coller.
Les rapports Looker restent sur un tableau de bord que personne n’ouvre le lundi. David fait remonter directement à Emma des conclusions à forte confiance, afin que l’équipe PM priorise le prochain sprint en fonction de ce que disent vos données, et pas seulement de l’intuition.
| Fonctionnalité | Atoms Recommandé | Mixpanel |
|---|---|---|
| Résultat | Insight + cause | Tableau de bord |
| Intégré aux données de votre produit | Requête en direct, sans export | Configuration du connecteur |
| Les enseignements parviennent à l’équipe PM | Directement vers le backlog d’Emma | Vit sur un tableau de bord |
| Affiche le SQL derrière le constat | Reproductible par n’importe qui | Caché dans le classeur |
| Graphiques et visualisations | Généré automatiquement | Glisser-déposer |
David ne travaille pas seul. Voici comment se font les relais quand vous construisez avec l’équipe complète.
Les insights de David alimentent le prochain sprint d’Emma. L’équipe PM priorise en fonction de ce que disent vos données, pas seulement de l’intuition.
Voir comment Emma fonctionne
David indique à Adrian quels canaux convertissent réellement. Le budget publicitaire est réalloué plus vite vers les audiences gagnantes.
Voir comment Adrian fonctionne
David signale tôt à Bob les lacunes du modèle de données. Pas de « dette technique d’instrumentation » qui refait surface pendant une revue de direction.
Voir comment Bob fonctionneAnalyses concrètes menées par David qui conduisent à des modifications du produit.
Trouvez l’étape qui fait perdre le plus d’utilisateurs et le changement qui permettrait d’y remédier.
Concevez des expériences, exécutez-les avec Alex et interprétez le résultat avec des intervalles de confiance.
Comparez la rétention entre cohortes et mettez en évidence les premiers signaux qui prédisent les utilisateurs à long terme.
Voyez quelles fonctionnalités sont réellement utilisées et lesquelles peuvent être supprimées sans que les utilisateurs ne s’en aperçoivent.
Définissez et mesurez le moment d’activation, puis avancez-le plus tôt dans le parcours utilisateur.
Rédigez le plan de test et les spécifications de suivi avant le lancement afin de savoir quoi examiner dès le premier jour.
@David conçois le suivi pour le programme de parrainage défini par Emma. Définis le schéma d’événement, les propriétés et le modèle d’identité. Coordonne-toi avec Alex afin que les événements soient livrés le même jour que la fonctionnalité.
@David la rétention à la semaine 1 est passée de 38 % à 31 % après la refonte de l’onboarding. Exécute l’analyse de l’entonnoir dans un Notebook, identifie l’étape qui a posé problème et rédige le changement recommandé sous forme de tâche pour Emma.
@David planifie un test A/B pour la nouvelle page de tarification. Définis l’hypothèse, la métrique principale, les garde-fous et la taille de l’échantillon. Une fois qu’Alex a livré les deux variantes, conclus sur le résultat avec un intervalle de confiance.
@David examine les 90 derniers jours d’utilisation des fonctionnalités. Liste les 5 fonctionnalités les moins adoptées ainsi que le coût de leur maintenance. Dis-moi lesquelles nous pouvons supprimer sans que les utilisateurs s’en rendent compte.
Aucun agent ne travaille seul. Touchez n’importe quel coéquipier pour voir comment il gère sa partie de votre produit.
Arrêtez de vous noyer dans des tableaux de bord sur lesquels personne n’agit. Laissez David concevoir le suivi, mener des analyses et transformer les données en changements produit avec votre équipe IA dans Atoms.
