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.
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 EmmaNaming 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.
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 fonctionneConcrete 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.
Aucun agent ne travaille seul. Touchez n’importe quel coéquipier pour voir comment il gère sa partie de votre produit.
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.
