대시보드가 아니라 인사이트
Tableau는 차트를 보여줄 뿐, 그것이 무엇을 의미하는지는 여전히 직접 파악해야 합니다. David는 "지난 화요일 모바일 가입 플로우가 깨져서 매출이 12% 감소했다"라는 답을 차트를 뒷받침 증거로 함께 제공합니다.
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.
다음 회사의 빌더들이 신뢰합니다
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.
David와 함께하는 하루
첫 번째 프롬프트부터 출시된 결과물까지 — David가 실제로 어떻게 작동하는지 보여드립니다.
- 01
비즈니스 질문에 귀 기울이기
David는 "왜 매출이 떨어졌지?"를 대시보드 요청이 아닌 명확한 분석 질문으로 바꿉니다.
- 02
라이브 데이터 모델 쿼리
Atoms 앱 안에서 Bob이 설계한 데이터베이스에 바로 분석을 실행하세요 — CSV 내보내기는 필요 없습니다.
- 03
패턴을 포착하고 원인을 깊이 파고들기
단순히 "전환율이 12% 떨어졌다"에 그치지 않습니다. David는 그 원인을 세그먼트, 페이지, 기기, 날짜까지 추적합니다.
- 04
뒷받침하는 증거와 함께 인사이트를 제시하세요
한 문장 헤드라인 + 차트 + 그 뒤의 SQL — 그래서 이 인사이트는 마법이 아니라 재현 가능합니다.
- 05
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.
David가 팀에 합류하면 무엇이 달라지는가
수작업 워크플로는 느리고, 수동적이며, 여러 도구에 크게 의존합니다. 각 카드에 마우스를 올려 각 향상이 왜 중요한지 확인하세요.
빌더들이 다른 옵션이 아닌 David을 선택하는 이유
비교
Tableau에서 넘어오셨나요? 여기서부터 David가 앞서갑니다.
CSV 업로드가 아니라 제품에 직접 연결됨
ChatGPT는 붙여 넣은 CSV를 분석할 수 있습니다. David는 Bob이 귀하의 Atoms 앱 안에서 설계한 라이브 데이터 모델을 조회하므로, 분석은 항상 최신 상태를 유지하고 내보내기와 붙여넣기에 시간을 낭비하지 않아도 됩니다.
인사이트가 다음 스프린트를 이끕니다
Looker 리포트는 월요일에도 아무도 열어보지 않는 대시보드에 놓여 있습니다. David는 신뢰도 높은 인사이트를 Emma에게 직접 전달하므로, PM 팀은 단순한 직감이 아니라 데이터가 말해주는 내용을 바탕으로 다음 스프린트의 우선순위를 정합니다.
Atoms 대 Mixpanel: 기능, 가격 및 성능 비교
| 기능 | Atoms 추천 | Mixpanel |
|---|---|---|
| 출력 | 인사이트 + 원인 | 대시보드 |
| 제품 데이터에 직접 연결됨 | 실시간 쿼리, 내보내기 없음 | 커넥터 설정 |
| 인사이트가 PM 팀에 전달됩니다 | Emma의 백로그로 바로 보내기 | 대시보드에 있음 |
| 발견 결과의 근거가 되는 SQL을 보여줍니다 | 누구나 재현 가능 | 워크북에 숨겨짐 |
| 차트와 시각화 | 자동 생성 | 드래그 앤 드롭 |
David이(가) AI 팀의 나머지 구성원과 어떻게 협업하는지
David은(는) 혼자 일하지 않습니다. 전체 팀과 함께 빌드할 때 핸드오프가 어떻게 이루어지는지 소개합니다.
DavidEmma
David의 인사이트는 Emma의 다음 스프린트에 반영됩니다. PM 팀은 단순한 직감이 아니라 데이터가 말해 주는 내용을 바탕으로 우선순위를 정합니다.
어떻게 되는지 보기 Emma 작동 방식DavidAdrian
David는 어떤 채널이 실제로 전환되는지 Adrian에게 알려줍니다. 광고 예산은 성과가 좋은 오디언스로 더 빠르게 이동합니다.
어떻게 되는지 보기 Adrian 작동 방식DavidBob
David는 데이터 모델의 빈틈을 초기에 Bob에게 알려줍니다. 이사회 검토 중에 "계측 기술 부채"가 드러나는 일은 없습니다.
어떻게 되는지 보기 Bob 작동 방식What 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.
David의 나머지 AI 팀 만나보기
어떤 에이전트도 혼자 일하지 않습니다. 팀원을 탭하면 제품의 각 부분을 어떻게 처리하는지 볼 수 있습니다.
자주 묻는 질문
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.
