Insight, bukan dasbor
Tableau memberi Anda grafik; Anda tetap harus mencari tahu artinya. David memberikan jawabannya — "pendapatan turun 12% karena alur pendaftaran di mobile rusak Selasa lalu" — dengan grafik sebagai bukti pendukung.
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.
Dipercaya oleh builder di
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.
Sehari bersama David
Dari prompt pertama Anda hingga hasil yang dirilis — berikut cara David benar-benar bekerja.
- 01
Dengarkan pertanyaan bisnisnya
David mengubah "kenapa pendapatan turun?" menjadi pertanyaan analitis yang jelas — bukan permintaan dashboard.
- 02
Kueri model data live
Jalankan analisis langsung pada database yang dirancang Bob di dalam aplikasi Atoms Anda — tanpa ekspor CSV.
- 03
Temukan polanya dan gali penyebabnya
Bukan sekadar "konversi turun 12%" — David menelusurinya hingga ke segmen, halaman, perangkat, dan harinya.
- 04
Bingkai temuan dengan bukti pendukung
Judul satu kalimat + grafik + SQL di baliknya — sehingga insight-nya dapat direproduksi, bukan sulap.
- 05
Serahkan insight ini ke Emma untuk sprint berikutnya
Temuan mengalir ke backlog PM — roadmap Anda didasarkan pada data, bukan sekadar firasat.
Serahkan ke 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.
Apa yang berubah ketika David ada di tim Anda
Workflow yang dibuat manual itu lambat, serba manual, dan bergantung pada banyak alat. Arahkan kursor ke kartu mana pun untuk melihat mengapa tiap peningkatan itu penting.
Mengapa para builder memilih David dibanding yang lain
Bandingkan vs
Beralih dari Tableau? Berikut bagian di mana David lebih unggul.
Terhubung langsung ke produk, bukan unggahan CSV
ChatGPT dapat menganalisis CSV yang Anda tempelkan. David melakukan kueri ke model data live yang dirancang Bob di dalam aplikasi Atoms Anda — jadi analisisnya selalu terbaru dan Anda tidak membuang waktu untuk mengekspor lalu menempel.
Temuan mendorong sprint berikutnya
Laporan Looker hanya berada di dashboard yang tidak dibuka siapa pun pada hari Senin. David menyampaikan temuan dengan tingkat keyakinan tinggi langsung kepada Emma, sehingga tim PM memprioritaskan sprint berikutnya berdasarkan apa yang dikatakan data Anda, bukan sekadar intuisi.
Atoms vs Mixpanel: bandingkan fitur, harga, dan kemampuan
| Fitur | Atoms Direkomendasikan | Mixpanel |
|---|---|---|
| Output | Insight + penyebab | Dasbor |
| Terhubung ke data produk Anda | Query langsung, tanpa ekspor | Pengaturan konektor |
| Temuan sampai ke tim PM | Langsung ke backlog Emma | Ada di dashboard |
| Menampilkan SQL di balik temuan | Dapat direproduksi oleh siapa saja | Tersembunyi di workbook |
| Bagan dan visualisasi | Dibuat otomatis | Seret dan lepas |
Cara David bekerja dengan anggota lain di tim AI Anda
David tidak bekerja sendirian. Berikut cara handoff berjalan saat Anda membangun bersama tim lengkap.
DavidEmma
Insight dari David menjadi masukan untuk sprint Emma berikutnya. Tim PM memprioritaskan berdasarkan apa yang dikatakan data Anda, bukan hanya intuisi.
Lihat bagaimana Emma bekerjaDavidAdrian
David memberi tahu Adrian saluran mana yang benar-benar menghasilkan konversi. Anggaran iklan lebih cepat dialihkan ke audiens yang menang.
Lihat bagaimana Adrian bekerjaDavidBob
David menandai celah pada model data kepada Bob sejak awal. Tidak ada "utang teknis instrumentasi" yang baru muncul saat tinjauan dewan.
Lihat bagaimana Bob bekerjaWhat 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.
Kenali anggota lain dari tim AI David
Tidak ada agen yang bekerja sendiri. Ketuk anggota tim mana pun untuk melihat bagaimana mereka menangani bagian produk Anda.
Pertanyaan Umum
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.
