Простыми словами: агент берет данные из аналитики, таблиц или базы, сравнивает периоды, ищет аномалии, объясняет возможные причины и превращает наблюдения в вопросы или задачи для команды. Например: почему упала активация, где ломается воронка, какой сегмент перестал возвращаться, какие события перестали приходить после релиза.
Хороший агент не должен делать выводы только по скриншоту dashboard. Ему нужен каталог метрик: как считается activation, retention, ARPU, churn, conversion, DAU, WAU, trial-to-paid и другие показатели. Если формула неизвестна, агент должен запросить определение, а не придумывать его.
Отдельная важная часть - схема событий. Агент должен понимать, какие события есть в продукте, какие свойства у событий, где пользователь, сессия, тариф, платформа, источник, версия приложения и эксперимент. Без event taxonomy он легко сравнит несравнимые данные.
Для расчетов лучше использовать SQL, Python, dataframe или проверяемые API-запросы, а не свободный текст модели. В хорошем результате видны фильтры, период, сегмент, формула, источник данных, confidence score и ограничения анализа. Это позволяет аналитику быстро проверить вывод.
Запускать такого агента лучше с безопасных сценариев: ежедневная сводка по ключевым метрикам, поиск аномалий, объяснение изменений, подготовка вопросов к аналитику, проверка корректности событий после релиза. Автоматические изменения в трекинге, отчетах или продуктовых решениях должны проходить через approval.
Примеры
- После релиза упала конверсия в регистрацию. Агент сравнивает воронку до и после релиза, находит шаг с просадкой и показывает сегменты, где изменение сильнее всего.
- PM спрашивает, почему снизился retention на 7 день. Агент строит когорты, сравнивает платформы, источники трафика и версии приложения, затем формулирует гипотезы для проверки.
- В dashboard резко выросло событие purchase_failed. Агент проверяет период, платежный метод, страну, версию приложения и готовит задачу инженерам с ссылками на данные.
- Аналитик просит проверить tracking после новой фичи. Агент сверяет event taxonomy, находит события без обязательных свойств и список экранов, где нет нужного события.
- Если агент не знает формулу метрики, он не делает вывод, а просит definition и показывает, какие поля нужны для корректного расчета.
Где используется
- анализ продуктовых метрик
- поиск аномалий в данных
- анализ воронок
- cohort и retention analysis
- проверка tracking и event taxonomy
- подготовка отчетов для PM
- объяснение изменения метрик
- сегментация пользователей
- анализ экспериментов
- проверка SQL и формул
- поиск проблем после релиза
- создание задач по аналитическим находкам
Связанные термины
Частые вопросы
Что делает ИИ-агент для продуктовой аналитики?
Он анализирует метрики, события, воронки, когорты и dashboards, находит аномалии, объясняет изменения и готовит вопросы, гипотезы или задачи для продуктовой команды.
Может ли агент заменить продуктового аналитика?
Нет. Он ускоряет первичный анализ, подготовку запросов и поиск аномалий, но формулы метрик, интерпретацию причин и продуктовые решения должен проверять человек.
Какие данные нужны для такого агента?
Нужны каталог метрик, схема событий, доступ к аналитике или базе, описания экспериментов, продуктовые релизы, dashboards, правила сегментации и примеры корректных SQL-запросов.
Где агент чаще всего ошибается?
В неясных формулах метрик, сломанном tracking, смешанных сегментах, сезонности, неполных событиях, разных таймзонах, изменениях продукта и выводах о причине без достаточных данных.
Как проверять качество ответов агента?
Проверяйте SQL, период, фильтры, сегменты, формулы, источники данных, воспроизводимость расчета, confidence score и количество выводов, которые аналитик потом исправил.
