"產(chǎn)品分析服務(wù)【PostHog】"是一個(gè)專門用于產(chǎn)品分析的平臺(tái)，它集成了會(huì)話重播、功能標(biāo)志、A/B 測(cè)試和調(diào)查等多種功能，旨在幫助企業(yè)和開發(fā)者更深入地理解用戶行為，優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)，提高轉(zhuǎn)化率和用戶留存率。PostHog 通過自動(dòng)捕獲用戶事件和配置自定義事件，提供了比傳統(tǒng)分析工具（如Google Analytics）更豐富的數(shù)據(jù)收集能力，幫助團(tuán)隊(duì)從數(shù)據(jù)中洞察產(chǎn)品使用情況和用戶行為模式。

1. 查找一系列操作中的流失率
過濾
按人員屬性、群組或群組或事件屬性為單個(gè)步驟（或整個(gè)渠道）設(shè)置過濾器
圖形類型
跟蹤用戶各個(gè)步驟之間的進(jìn)度、每個(gè)步驟之間的轉(zhuǎn)化時(shí)間以及渠道的轉(zhuǎn)化率隨時(shí)間的變化情況
步驟排序
選擇一系列連續(xù)的步驟、嚴(yán)格的順序或任何可實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化的步驟順序
精細(xì)控制
設(shè)置轉(zhuǎn)化窗口限制，添加排除步驟，設(shè)置歸因類型，并查看各步驟之間的相對(duì)轉(zhuǎn)化率

2. 使用圖形、表格、圖表、地圖等可視化用戶數(shù)據(jù)
趨勢(shì)
繪制隨時(shí)間變化的任何事件，例如正在使用的功能。您甚至可以進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算和多個(gè)系列。
高級(jí)過濾
應(yīng)用您需要的任意數(shù)量的過濾器，或使用高級(jí)邏輯按任何事件、用戶或組屬性進(jìn)行細(xì)分。
明細(xì)表
按任何事件屬性來分解您的趨勢(shì)。
采樣
只需單擊一下即可加速跨大型數(shù)據(jù)集的長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的查詢。

3. 用戶路徑
設(shè)置起點(diǎn)和終點(diǎn)以查看用戶如何瀏覽您的產(chǎn)品、網(wǎng)站或轉(zhuǎn)化渠道。
步驟見解
查看每一步中誰退出、誰完成或未完成某個(gè)步驟以及退出率。
通配符組
將相似的步驟分組為一個(gè)大步驟（其中任何一組事件都可以觸發(fā)一個(gè)步驟）。
排除事件
防止特定事件出現(xiàn)在路徑中。
精細(xì)控制
可視化任意頁面瀏覽量、屏幕瀏覽量或事件序列，最多 20 個(gè)步驟。

4. 相關(guān)性分析
在分析漏斗時(shí)，相關(guān)性分析會(huì)突出顯示重要事件或?qū)傩裕@些事件或?qū)傩钥赡苡兄诖_定某人轉(zhuǎn)化或流失的可能性。

5. 保留
查看有多少用戶在首次訪問您的網(wǎng)站或產(chǎn)品后在接下來的幾天內(nèi)返回。

6. 粘性
了解用戶在一段時(shí)間內(nèi)執(zhí)行特定事件的次數(shù)。

7. 生命周期
了解活躍用戶的分布情況，重點(diǎn)關(guān)注那些最近停止活躍的用戶或剛剛首次活躍的用戶。

8. 儀表板
儀表板過濾
通過任何內(nèi)容（事件屬性、人員屬性、群組）過濾儀表板上已保存的見解，即使功能標(biāo)志在用戶會(huì)話期間處于活動(dòng)狀態(tài)。
可嵌入且具有自動(dòng)刷新功能的儀表板
嵌入儀表板 iframe 并始終擁有近乎實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù) - 非常適合在電視上顯示 KPI。
通過 Slack 或電子郵件每周更新
以任意頻率通過電子郵件將儀表板更新發(fā)送到 Slack 頻道或發(fā)送給同事。
訪問限制
使用基于角色的權(quán)限或使用私人項(xiàng)目來限制儀表板訪問。
可定制的布局
配置每行或每列顯示多少個(gè)見解。

9. 霍格QL
通過我們的 SQL 轉(zhuǎn)換層 HogQL 直接查詢存儲(chǔ)在 PostHog 中的數(shù)據(jù)。
故障
按多列對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組
篩選器
在幾乎所有存在數(shù)據(jù)的地方使用過濾器，例如在儀表板、數(shù)據(jù)系列、細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)、漏斗數(shù)據(jù)和活動(dòng)選項(xiàng)卡中
聚合
count，，，，，min還有約max90sum多個(gè)avg

1. 豐富的數(shù)據(jù)收集能力：比Google Analytics多收集30%的數(shù)據(jù)，通過JS代碼片段自動(dòng)捕獲事件，并支持配置自定義事件，確保數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性。

2. 強(qiáng)大的分析工具：提供會(huì)話重播、轉(zhuǎn)化率分析、用戶路徑追蹤、相關(guān)性分析、保留分析、粘性分析、生命周期分析等多種工具，幫助團(tuán)隊(duì)從多個(gè)維度深入理解用戶行為。

3. 高度自定義和靈活性：支持精細(xì)控制設(shè)置，如轉(zhuǎn)化窗口限制、排除步驟、歸因類型等，滿足不同場(chǎng)景下的分析需求。

4. 實(shí)時(shí)性和可視化：提供圖形、表格、圖表、地圖等多種可視化方式，展示用戶數(shù)據(jù)趨勢(shì)，支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新，幫助團(tuán)隊(duì)快速響應(yīng)市場(chǎng)變化。

5. 易用性和集成性：界面友好，易于上手，同時(shí)支持霍格QL（HogQL），允許用戶通過SQL轉(zhuǎn)換層直接查詢數(shù)據(jù)，提高了分析的靈活性和深度。

1. 自動(dòng)化報(bào)告和通知：通過API接口，可以自動(dòng)將分析數(shù)據(jù)整合到報(bào)告系統(tǒng)中，或者通過Slack、電子郵件等渠道發(fā)送關(guān)鍵指標(biāo)更新，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和快速響應(yīng)。
2. 自定義集成：對(duì)于有特殊需求的企業(yè)或開發(fā)者，可以通過API接口將PostHog與其他系統(tǒng)（如CRM、ERP等）進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的無縫對(duì)接和統(tǒng)一分析。
3. 高級(jí)數(shù)據(jù)分析：對(duì)于需要深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的場(chǎng)景，可以利用霍格QL（HogQL）通過API接口直接查詢存儲(chǔ)在PostHog中的數(shù)據(jù)，進(jìn)行更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和建模。
4. 自定義應(yīng)用擴(kuò)展：開發(fā)者可以利用PostHog的API接口開發(fā)自定義應(yīng)用或插件，擴(kuò)展PostHog的功能，滿足特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的分析需求。