David·Data AnalystDavid planuje śledzenie, analizuje wyniki i zamienia liczby w zadania, które Twój zespół AI faktycznie realizuje.
Analityka, która zmienia produkt, a nie tylko pulpit nawigacyjny.
Mixpanel i Amplitude zakładają, że ktoś zapisał zdarzenia. Sześć miesięcy później okazuje się, że brakuje połowy lejka. David projektuje schemat, a Alex podłącza go w ramach tego samego zadania, więc śledzenie trafia do wdrożenia razem z funkcją.
Produkt staje się większy, rachunek rośnie, a wartość nie. David działa wewnątrz Atoms bez rozliczania za każde zdarzenie dla analiz, których większość zespołów produktowych faktycznie potrzebuje do podejmowania decyzji.
Hex i Mixpanel wrzucają wykresy do wiadomości, których miesiąc później nikt nie może ponownie uruchomić. Analizy Davida żyją w blokach Notebook, które można odtworzyć, audytować i podważać.
Od pierwszego promptu po gotowy do wdrożenia rezultat — tak naprawdę działa David.
David zamienia pytanie „dlaczego przychody spadły?” w jasne pytanie analityczne — a nie prośbę o dashboard.
Uruchom analizę na bazie danych zaprojektowanej przez Boba w aplikacji Atoms — bez eksportu CSV.
To nie tylko „konwersja spadła o 12%” — David wskazuje segment, stronę, urządzenie i dzień, których to dotyczy.
Jednozdaniowy nagłówek + wykres + stojący za nim SQL — dzięki temu insight jest odtwarzalny, a nie magiczny.
Wnioski trafiają do backlogu PM — Twoja roadmapa opiera się na danych, a nie tylko na przeczuciu.
Przekazanie do EmmaKonwencje nazewnictwa, właściwości i model tożsamości zaprojektowane przed napisaniem jakiegokolwiek kodu.
Alex wdraża zdarzenia do bazy kodu w ramach tego samego zadania, a nie tygodnie później.
Odtwarzalne analizy bloków w Notebooku, które można ponownie uruchamiać, audytować i udostępniać.
Hipoteza, główna metryka, wskaźniki ochronne i wielkość próby są szkicowane przed uruchomieniem testu.
Testy akceptacyjne, które bezpośrednio odpowiadają historiom użytkowników napisanym przez Emmę.
Wnioski zapisywane jako decyzje, a nie jako wykresy, które potrafi odczytać tylko zespół danych.
Wnioski stają się zadaniami dla Emmy lub Alexa, dzięki czemu analizy faktycznie zmieniają produkt.
Ręcznie składane przepływy pracy są wolne, ręczne i wymagają wielu narzędzi. Najedź na dowolną kartę, aby zobaczyć, dlaczego każda korzyść ma znaczenie.
Przechodzisz z Tableau? Oto, w czym David wyprzedza konkurencję.
Tableau daje Ci wykres, ale nadal musisz samodzielnie ustalić, co on oznacza. David dostarcza odpowiedź — „przychód spadł o 12%, ponieważ w zeszły wtorek zepsuł się proces rejestracji na mobile” — a wykres służy jako dowód potwierdzający.
ChatGPT może analizować wklejony plik CSV. David odpytuje model danych na żywo zaprojektowany przez Boba w Twojej aplikacji Atoms — dzięki temu analiza jest zawsze aktualna i nie tracisz czasu na eksportowanie i wklejanie.
Raporty Looker trafiają na pulpit, którego nikt nie otwiera w poniedziałek. David przekazuje Emmie bezpośrednio ustalenia o wysokim poziomie pewności, dzięki czemu zespół PM ustala priorytety kolejnego sprintu na podstawie tego, co mówią dane, a nie wyłącznie intuicji.
| Funkcja | Atoms Zalecane | Mixpanel |
|---|---|---|
| Dane wyjściowe | Wniosek + przyczyna | Panel |
| Połączone z danymi Twojego produktu | Zapytanie na żywo, bez eksportu | Konfiguracja konektora |
| Wnioski trafiają do zespołu PM | Bezpośrednio do backlogu Emmy | Znajduje się na pulpicie |
| Pokazuje SQL stojący za wynikiem | Możliwe do odtworzenia przez każdego | Ukryte w skoroszycie |
| Wykresy i wizualizacje | Wygenerowane automatycznie | Przeciągnij i upuść |
David nie działa w pojedynkę. Oto jak wyglądają przekazania, gdy tworzysz z pełnym zespołem.
Wnioski Davida zasilają kolejny sprint Emmy. Zespół PM ustala priorytety na podstawie tego, co mówi twoja analiza danych, a nie tylko intuicji.
Zobacz, jak Emma działa
David mówi Adrianowi, które kanały faktycznie konwertują. Budżet reklamowy szybciej trafia do najlepiej działających grup odbiorców.
Zobacz, jak Adrian działa
David wcześnie sygnalizuje Bobowi luki w modelu danych. Żaden „dług techniczny instrumentacji” nie wypływa podczas przeglądu rady.
Zobacz, jak Bob działaKonkretne analizy, które David przeprowadza i które prowadzą do zmian w produkcie.
Znajdź etap, na którym odpada najwięcej użytkowników, oraz zmianę, która to naprawi.
Projektuj eksperymenty, uruchamiaj je z Alexem i interpretuj wyniki z użyciem przedziałów ufności.
Porównuj retencję między kohortami i odkrywaj, które wczesne sygnały przewidują długoterminowych użytkowników.
Sprawdź, które funkcje są faktycznie używane i które można usunąć, a użytkownicy tego nie zauważą.
Zdefiniuj i zmierz moment aktywacji, a następnie przesuń go na wcześniejszy etap ścieżki użytkownika.
Przygotuj plan testów i specyfikację śledzenia przed wdrożeniem, aby już pierwszego dnia wiedzieć, na co zwracać uwagę.
@David zaprojektuj śledzenie dla programu poleceń, który opisała Emma. Zdefiniuj schemat zdarzeń, właściwości i model tożsamości. Skoordynuj działania z Alexem, aby zdarzenia zostały wdrożone tego samego dnia co funkcja.
@David retencja w 1. tygodniu spadła z 38% do 31% po przeprojektowaniu onboardingu. Przeprowadź analizę lejka w Notebook, znajdź krok, który się zepsuł, i zapisz zalecaną zmianę jako zadanie dla Emmy.
@David zaplanuj test A/B dla nowej strony cennika. Zdefiniuj hipotezę, główną metrykę, wskaźniki ochronne i wielkość próby. Po tym, jak Alex wdroży oba warianty, określ wynik z przedziałem ufności.
@David przejrzyj wykorzystanie funkcji z ostatnich 90 dni. Wypisz 5 funkcji o najniższej adopcji oraz koszt ich utrzymania. Powiedz mi, które możemy usunąć, aby użytkownicy tego nie zauważyli.
Żaden agent nie pracuje sam. Kliknij dowolnego członka zespołu, aby zobaczyć, jak zajmuje się swoją częścią Twojego produktu.
Przestań tonąć w dashboardach, na podstawie których nikt nie podejmuje działań. Pozwól Davidowi zaprojektować śledzenie, przeprowadzać analizy i przekładać dane na zmiany w produkcie razem z Twoim zespołem AI w Atoms.
