PostHog

アナリティクス

NeotaskはPostHogのプロダクトアナリティクスを会話的にします — OpenClawがファネル、リテンション、フィーチャーフラグの質問に即座に答える。

できること

ファネルとコンバージョンの分析

任意のイベントシーケンスのステップバイステップのコンバージョン率を求める。どのステップで最もユーザーを失うか特定し、プロパティ別に分類する — プランタイプ、国、デバイス、またはカスタム特性。

リテンションとコホートのクエリ

任意のコホートのN日リテンション曲線を取得。「オンボーディングを完了したユーザーは30日でどのくらいリテンションする？」と聞いてPostHogのコホートデータに裏付けられた平易な言葉の答えを得る。

フィーチャーフラグと実験のステータス

どのフィーチャーフラグがアクティブか、各フラグのロールアウト率、現在の実験結果がどうなっているかを確認する — 統計的有意性を含む。

ユーザーパスの探索

主要なイベントの後にユーザーが通常何をするか確認する — 「'Project Created'の後に最もユーザーが何をするか？」— 手動でPathsインサイトを構築せずにランク付けされたパスのサマリーを取得する。

イベントとプロパティのスキーマ

キャプチャされたすべてのイベント、そのボリューム、保有するプロパティを一覧表示する。アナリティクスを汚染する前に重要なプロパティが欠落している高ボリュームイベントを特定する。

試してみよう

  • 「今月のサインアップから最初のプロジェクト作成までのコンバージョン率はどれくらい？」
  • 「2月にアクティベートしたユーザーの30日リテンションを表示して」
  • 「現在ユーザーの50%以上にロールアウトされているフィーチャーフラグはどれ？」
  • 「ペイウォールに達した後にユーザーが最もよくすることは何？」
  • 「新しいオンボーディングフローのA/Bテスト結果は統計的に有意？」
  • 「無料と有料ユーザーのリテンションはどう異なる？」
  • 「過去7日間のボリュームによるトップ10イベントを一覧表示して」
  • 「'Subscription Upgraded'イベントはどんなプロパティをキャプチャしている？」

    • プロのヒント

  • 正確なクエリのためにPostHogの正確な名前（例：'project created'）でイベントを参照する — Neotaskがファジーマッチを見つけた場合は確認する。
  • 一文で分類を求める：「国別に分類したサインアップから支払いまでのファネル」が一つのOpenClawクエリとして実行される。
  • フィーチャーフラグのチェックとリテンションを組み合わせる：「新しいダッシュボードフラグは30日リテンションに影響する？」で実験の露出と結果が自動的にリンクされる。
  • PostHogをSegmentと並行して使う — Neotaskは両方のツールのイベントスキーマを相関させて計測のギャップをキャッチできる。
  • Neotaskに勝者を判断するのに十分なデータを持つ実験にフラグを立てさせる — サンプルサイズと有意性を評価してくれる。

    • Works Well With