Insikter, inte dashboards
Tableau ger dig ett diagram; du måste fortfarande lista ut vad det betyder. David levererar svaret — "intäkterna föll 12 % eftersom signup-flödet på mobilen gick sönder i tisdags" — med diagrammet som stödjande bevis.
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.
Betrodd av builders på
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.
En dag med David
Från din första prompt till ett levererat resultat — så här fungerar David faktiskt.
- 01
Lyssna efter affärsfrågan
David gör "varför sjönk intäkterna?" till en tydlig analytisk fråga — inte en förfrågan om en dashboard.
- 02
Fråga den live-datamodellen
Kör analysen direkt mot databasen som Bob designade i din Atoms-app — inga CSV-exporter behövs.
- 03
Upptäck mönstret och gå på djupet med orsaken
Inte bara ”konverteringen sjönk med 12 %” — David spårar det till segmentet, sidan, enheten och dagen.
- 04
Sätt fyndet i kontext med stödjande bevis
En rubrik på en mening + diagram + SQL:en bakom — så att insikten går att återskapa, inte är magi.
- 05
Lämna insikten till Emma för nästa sprint
Insikter flödar in i PM-backloggen — din roadmap är datainformerad, inte bara magkänslostyrd.
Lämna över till 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.
Vad som förändras när David är med i ditt team
Manuellt byggda arbetsflöden är långsamma, manuella och kräver många verktyg. Hovra över valfritt kort för att se varför varje förbättring spelar roll.
Varför builders väljer David framför resten
Jämför mot
Kommer du från Tableau? Här är det som gör att David ligger före.
Inbyggt i produkten, inte en CSV-uppladdning
ChatGPT kan analysera en CSV som du klistrar in. David frågar den live-datamodell som Bob har byggt i din Atoms-app — så analysen är alltid färsk och du slipper slösa tid på att exportera och klistra in.
Insikter driver nästa sprint
Looker-rapporter ligger på en dashboard som ingen öppnar på måndagen. David lyfter fram insikter med hög säkerhet direkt till Emma, så att PM-teamet prioriterar nästa sprint utifrån vad er data säger, inte bara magkänsla.
Atoms vs Mixpanel: jämför funktioner, prissättning och möjligheter
| Funktion | Atoms Rekommenderad | Mixpanel |
|---|---|---|
| Utdata | Insikt + orsak | Instrumentpanel |
| Integrerat i din produktdata | Livefråga, inga exporter | Konfiguration av anslutning |
| Insikter når PM-teamet | Direkt till Emmas backlog | Finns på en dashboard |
| Visar SQL:en bakom insikten | Kan reproduceras av vem som helst | Dolt i arbetsboken |
| Diagram och visualiseringar | Autogenererad | Dra och släpp |
Hur David arbetar med resten av ditt AI-team
David arbetar inte ensam. Så här landar överlämningarna när du bygger med hela teamet.
DavidEmma
Davids insikter matar Emmas nästa sprint. PM-teamet prioriterar utifrån vad din data säger, inte bara intuition.
Se hur Emma fungerarDavidAdrian
David berättar för Adrian vilka kanaler som faktiskt konverterar. Annonsbudgeten flyttas snabbare till de målgrupper som presterar bäst.
Se hur Adrian fungerarDavidBob
David uppmärksammar Bob tidigt på luckor i datamodellen. Ingen "instrumentation tech debt" som dyker upp under en styrelsegranskning.
Se hur Bob fungerarWhat 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.
Möt resten av Davids AI-team
Ingen agent arbetar ensam. Tryck på valfri teammedlem för att se hur de hanterar sin del av din produkt.
Vanliga frågor
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.
