תובנות, לא דשבורדים
Tableau נותן לך גרף; אתה עדיין צריך להבין מה הוא אומר. David מספק את התשובה — "ההכנסות ירדו ב-12% כי תהליך ההרשמה במובייל נשבר ביום שלישי האחרון" — כשהגרף משמש כראיה תומכת.
David·Data Analystסוכן מנתח נתוני AI שהופך אירועים להחלטות
דוד מתכנן את המעקב, מנתח את התוצאות והופך מספרים למשימות שצוות ה-AI שלך באמת מוציא לפועל.
אנליטיקה שמשנה את המוצר, לא רק את לוח הבקרה.
מהימן על ידי בונים ב-
למה לוחות מחוונים לא משנים את המוצר
מעקב שאף אחד לא הטמיע
Mixpanel ו-Amplitude מניחים שמישהו כתב את האירועים. שישה חודשים אחר כך מגלים שחצי מהמשפך חסר. David מתכנן את הסכימה ו-Alex מחבר אותה באותה משימה, כך שהמעקב עולה לאוויר יחד עם הפיצ'ר.
תמחור לפי אירוע שגדל עם השימוש
המוצר גדל, החשבון גדל, והערך לא. David פועל בתוך Atoms בלי מונה לכל אירוע עבור הניתוחים שרוב צוותי המוצר באמת צריכים כדי לקבל החלטות.
צילומי מסך ב-Slack שאף אחד לא יכול לאמת
Hex ו-Mixpanel מציבים תרשימים בהודעות שאחרי חודש אף אחד כבר לא יכול להריץ מחדש. הניתוחים של David חיים בבלוקי Notebook שאפשר לשחזר, לבקר ולאתגר.
יום עם David
מהפרומפט הראשון שלך ועד לתוצאה שעלתה לאוויר — כך David באמת עובד.
- 01
האזן לשאלה העסקית
David הופך את השאלה "למה ההכנסות ירדו?" לשאלה אנליטית ברורה — לא לבקשה לדשבורד.
- 02
לבצע שאילתה על מודל הנתונים החי
הרץ את הניתוח על מסד הנתונים ש-Bob תכנן בתוך אפליקציית Atoms שלך — בלי ייצוא CSV.
- 03
זהו את הדפוס והעמיקו בסיבה
זה לא רק "ההמרה ירדה ב-12%" — David מאתר את זה עד לרמת הסגמנט, הדף, המכשיר והיום.
- 04
מסגר את הממצא באמצעות ראיות תומכות
כותרת במשפט אחד + תרשים + ה-SQL שמאחוריו — כך שהתובנה ניתנת לשחזור, לא קסם.
- 05
העבר את התובנה ל-Emma לספרינט הבא
הממצאים זורמים ל-backlog ה-PM — מפת הדרכים שלכם מבוססת על נתונים, לא רק על תחושת בטן.
העברה ל-Emma
כל מה ש-David צריך כדי לקבל החלטות מבוססות נתונים
תכנון סכימת אירועים
מוסכמות שמות, מאפיינים ומודל זהות שתוכננו לפני שנכתבת שורת קוד כלשהי.
העברת המעקב למהנדס
האירועים מחוברים לבסיס הקוד על ידי Alex במהלך אותה משימה, לא שבועות לאחר מכן.
ניתוחי Notebook
ניתוחי בלוקים ניתנים לשחזור ב-Notebook שאפשר להריץ מחדש, לבקר ולשתף.
תוכניות לבדיקות A/B
השערה, מדד עיקרי, מדדי הגנה וגודל מדגם מוגדרים בקווים כלליים לפני שהבדיקה עולה לאוויר.
מקרי בדיקה לפיצ'רים
בדיקות קבלה שממופות ישירות לסיפורי המשתמש ש-Emma כתבה.
ממצאים בשפה פשוטה
תובנות שנכתבות כהחלטות, ולא כתרשימים שרק צוות דאטה יכול לקרוא.
העברת פעולות להמשך
הממצאים הופכים למשימות עבור Emma או Alex כך שהניתוחים אכן משנים את המוצר.
מה משתנה כש־David נמצא בצוות שלך
תהליכי עבודה שנבנו ידנית הם איטיים, ידניים ומבוססי כלים רבים. רחפו מעל כל כרטיס כדי לראות למה כל תועלת חשובה.
למה builders בוחרים ב-David על פני כל השאר
השווה מול
מגיעים מ-Tableau? הנה התחומים שבהם David מובילה.
מחובר ישירות למוצר, לא העלאת CSV
ChatGPT יכול לנתח קובץ CSV שאתם מדביקים. David מבצע שאילתות על מודל הנתונים החי ש-Bob תכנן בתוך אפליקציית Atoms שלכם — כך שהניתוח תמיד עדכני ואתם לא מבזבזים זמן על ייצוא והדבקה.
הממצאים מניעים את הספרינט הבא
דוחות Looker יושבים על לוח מחוונים שאף אחד לא פותח ביום שני. David מציף תובנות ברמת ודאות גבוהה ישירות ל-Emma, כך שצוות ה-PM מתעדף את הספרינט הבא לפי מה שהנתונים שלכם אומרים, ולא רק לפי אינטואיציה.
Atoms מול מיקספאנל: השוו תכונות, תמחור ויכולות
| תכונה | Atoms מומלץ | מיקספאנל |
|---|---|---|
| פלט | תובנה + סיבה | לוח מחוונים |
| מחובר לנתוני המוצר שלך | שאילתה חיה, ללא ייצוא | הגדרת מחבר |
| הממצאים מגיעים לצוות ה-PM | ישירות ל-backlog של Emma | נמצא בלוח מחוונים |
| מציג את ה-SQL שמאחורי הממצא | ניתן לשחזור על ידי כל אחד | מוסתר בחוברת העבודה |
| תרשימים והמחשות חזותיות | נוצר אוטומטית | גרור ושחרר |
איך David עובד עם שאר צוות ה-AI שלך
David לא עובד לבד. כך נראות ההעברות כשבונים עם כל הצוות.
DavidEmma
התובנות של David מזינות את הספרינט הבא של Emma. צוות ה-PM מתעדף לפי מה שהנתונים שלכם אומרים, לא רק לפי אינטואיציה.
ראו איך Emma עובדDavidAdrian
David אומר ל-Adrian אילו ערוצים באמת ממירים. תקציב הפרסום עובר מהר יותר לקהלים המנצחים.
ראו איך Adrian עובדDavidBob
David מציף בפני Bob מוקדם פערים במודל הנתונים. אין "חוב טכני של instrumentation" שצץ פתאום במהלך סקירת דירקטוריון.
ראו איך Bob עובדמה דייוויד מנתח עבור צוותי מוצר
ניתוחים קונקרטיים שדיוויד מבצע ומובילים לשינויים במוצר.
- אבחון משפך
אבחון משפך
מצאו את השלב שבו הכי הרבה משתמשים נושרים ואת השינוי שיתקן זאת.
- תכננו מבחן A/B
תכנון וניתוח מבחני A/B
תכננו ניסויים, הריצו אותם עם Alex, וקבעו את התוצאה בעזרת רווחי סמך.
- נתחו שימור
קוהורטי שימור
השוו שימור בין קוהורטים והציגו אילו אותות מוקדמים מנבאים משתמשים לטווח ארוך.
- סקירת אימוץ
סקירת אימוץ פיצ'רים
ראו אילו פיצ'רים באמת נמצאים בשימוש ואילו אפשר להסיר בלי שהמשתמשים ישימו לב.
- חקרו הפעלה
מחקרי הפעלה
הגדירו ומדדו את רגע ההפעלה, ואז הקדימו אותו במסע המשתמש.
- תכננו השקה
תוכניות בדיקה לפני השקה
כתבו את תוכנית הבדיקה ומפרט המעקב לפני ההשקה כדי שתדעו על מה להסתכל ביום הראשון.
נסה את ההנחיות האלה עם דייוויד
עיצוב המעקב עבור פיצ'ר חדש
@David עצב את המעקב עבור תוכנית ההפניות ש-Emma הגדירה. הגדר את סכמת האירועים, המאפיינים ומודל הזהות. תאם עם Alex כך שהאירועים יושקו באותו יום כמו הפיצ'ר.
אבחון ירידה באקטיבציה
@David שימור שבוע 1 ירד מ-38% ל-31% לאחר העיצוב מחדש של תהליך ה-onboarding. הרץ את ניתוח המשפך ב-Notebook, מצא את השלב שנשבר, וכתוב את השינוי המומלץ כמשימה עבור Emma.
תכנון והכרזה על בדיקת A/B
@David תכנן בדיקת A/B עבור עמוד התמחור החדש. הגדר את ההשערה, המדד הראשי, מדדי ההגנה וגודל המדגם. לאחר ש-Alex ישיק את שתי הווריאציות, הכרז על התוצאה עם רווח סמך.
סקירת אימוץ פיצ'רים כדי לצמצם היקף
@David סקור את 90 הימים האחרונים של השימוש בפיצ'רים. פרט את 5 הפיצ'רים התחתונים לפי אימוץ ואת עלות התמיכה בהם. אמור לי אילו מהם אפשר להסיר מבלי שהמשתמשים ישימו לב.
הכירו את שאר צוות ה-AI של David
אף סוכן לא עובד לבד. הקש על כל חבר צוות כדי לראות איך הוא מטפל בחלק שלו במוצר שלך.
שאלות נפוצות
תנו לדוד לעבוד
הפסיקו לטבוע בלוחות מחוונים שאף אחד לא פועל לפיהם. תנו לדיוויד לתכנן מעקב, לבצע ניתוחים ולהפוך נתונים לשינויים במוצר עם צוות ה-AI שלכם ב-Atoms.
