×

Агентная аналитика
для продактов

Мастер-класс · 90 минут

План

🎬
Вау-эффект — живое демо агентного анализа (20 мин)
🛠
Под капотом — как это работает (15 мин)
💻
Практика — 3 задания на ваших ноутбуках (40 мин)
❓
Q&A — вопросы и ссылки (10 мин)

Часть 1

🎬 Вау-эффект

Живое демо на реальном (ну, почти) продукте

Знакомьтесь: FitFlow

Мобильное фитнес-приложение по подписке

🏃
Видео-тренировки: йога, HIIT, силовые, кардио, медитации
📱
iOS, Android, Web
💰
trial → monthly → annual
🇷🇺
Рынок: Россия, 2025

Данные

📊 events.csv

107 000 событий
3 000 пользователей
12 месяцев

💬 feedback.csv

1 100 отзывов
На русском языке
С рейтингами 1-5

Что сейчас произойдёт

1
Загружаем данные в AI-агент
2
Агент сам изучает структуру данных
3
Строит воронки, считает retention
4
Формулирует гипотезы об оттоке
5
Проверяет гипотезы кодом + статтестами
6
Кластеризует текстовые отзывы
7
Выдаёт рекомендации с цифрами

📺 Демо

Переключаемся на экран с агентом

Часть 2

🛠 Под капотом

Чем агент отличается от чат-бота

Обычный промптинг vs Агент

Чат-бот Агент
Код Пишет, но не запускает Пишет и выполняет
Данные «Расскажи про данные» Загружает, парсит, считает
Итерация Один вопрос — один ответ Цепочка шагов, уточнения
Ошибки Галлюцинирует Видит ошибку → чинит → повторяет
Результат Текст Цифры, графики, код

Как работает агент

Контекст → задаёшь роль, описываешь продукт, метрики

Инструменты → Python, файлы, браузер, API

Цикл → думает → пишет код → выполняет → анализирует результат → повторяет

По сути, это junior-аналитик, которому не нужно спать

Секрет успеха: контекст

❌ Плохо

«Проанализируй данные»

✅ Хорошо

«Ты — продуктовый аналитик FitFlow. Приложение фитнес по подписке, Россия, 2025. Файл events.csv — 107K событий. Найди причины оттока и дай рекомендации.»

3 принципа

1
Контекст решает
Чем лучше описал продукт и цели — тем точнее анализ
2
Итерация, не одноразовый запрос
Хороший анализ — это диалог из 5–15 сообщений
3
Доверяй, но проверяй
Агент может ошибиться — всегда проси показать данные

Часть 3

💻 Практика

Ваша очередь!

Что вам нужно

1
Скачайте и распакуйте fitflow-workshop.zip с сайта
2
Откройте папку в VS Code с Qwen Code
3
Зайдите на страницу промптов — копируйте и вставляйте

Инструмент

Qwen Code

Расширение для VS Code

Бесплатный AI-агент от Alibaba Cloud

Инструкция по установке — на сайте мастер-класса

3 задания

1
Разведочный анализ (10 мин)
Воронка, отток, тренировки
2
Гипотезы и проверка (15 мин)
Онбординг vs отток, каналы, когорты
3
Анализ фидбека (15 мин)
Кластеризация отзывов, связь с поведением

⭐ Бонус: записка для product review

Промпты-приёмы

🔍 Нужна детализация → «Разбей это ещё по платформам»
🤔 Непонятный вывод → «Объясни проще, как будто я не аналитик»
🔎 Хочешь проверить → «Покажи первые 10 строк, которые ты использовал»
📈 Красивый отчёт → «Оформи как слайд — заголовок, ключевая цифра, вывод»
🧠 Просить думать → «Прежде чем считать — какой подход ты выберешь и почему?»

🚀 Поехали!

Откройте страницу промптов и начинайте

У вас 40 минут. Поднимайте руку, если что-то не работает.

✅ Чекпоинт: Задание 1

Сверьте свои результаты с ожидаемыми

Воронка онбординга:

Регистрация → 100% → Профиль 100% → Цели ~71% → Завершён ~60%

По платформам: iOS ~69%   Android ~51%   Web ~53%

Отток: общий churn ~44%

«Стена 3-го дня»: ~38% всех отмен — в первые 4 дня

✅ Чекпоинт: Задание 2

Сверьте свои результаты с ожидаемыми

Онбординг vs отток:

Без онбординга — churn ~89%

С онбордингом — churn ~63%

Разница ~26 п.п., p < 0.001

Каналы: organic и referral — лучшая конверсия в онбординг

Платные каналы (TikTok Ads, Instagram Ads) — худшая

✅ Чекпоинт: Задание 3

Сверьте свои результаты с ожидаемыми

Топ кластеров отзывов:

🔴 Баги и краши — рейтинг ~1.9

🔴 Цена и подписка — рейтинг ~2.0

🟡 Интерфейс и UX — рейтинг ~2.5

🟡 Мало контента — рейтинг ~3.2

🟢 Похвала тренерам — рейтинг ~4.4

🟢 Общая похвала — рейтинг ~4.0

❓ Вопросы?

Все материалы:

working-in-it.github.io/agentic-analytics-workshop

Спасибо! 👋

Три принципа на вынос:

Контекст · Итерация · Проверка