Heap

分析

Neotask 透過對話解鎖 Heap 的追溯事件數據--Neotask 無需預先儀器化即可查詢您的完整用戶歷史。

追溯查詢任何用戶互動--無需預先事件追蹤
呈現自動捕獲事件的轉換漏斗與流失點
使用白話描述分析用戶分部與行為群組

您可以做什麼

追溯事件查詢

由於 Heap 自動捕獲所有互動，詢問在您定義正式事件之前發生的點擊、表單提交或頁面瀏覽。Neotask 可以追溯查詢原始事件流。

漏斗建立與分析

用自然語言描述漏斗--「從著陸頁瀏覽到帳號建立到首次購買」--Neotask 會組裝並針對您的 Heap 數據執行它。

分部與群組探索

按行為定義用戶分部（「點擊了定價 CTA 但未轉換的用戶」），並詢問其數量、屬性或後續行動。

會話與用戶回放連結

尋找符合特定行為標準的用戶或會話，並取得其 Heap 會話回放連結以進行定性跟進。

數據定義審計

列出您定義的事件和虛擬事件，查看重複項或差距，並了解哪些自動捕獲的互動可以提升為命名事件。

試著提問

「過去 30 天有多少用戶點擊了『開始免費試用』按鈕？」
「建立上季度從首頁瀏覽到結帳完成的漏斗。」
「看到定價頁面的用戶中，有多少百分比在 7 天內升級？」
「顯示在註冊表單上憤怒點擊任何元素的用戶。」
「哪些已定義事件在我們的入職漏斗中流失最高？」
「尋找瀏覽了 /enterprise 但從未聯繫銷售的用戶。」
「我們 Heap 工作區中定義了哪些虛擬事件？」
「比較過去 60 天行動與桌面轉換率。」

進階技巧

Heap 的追溯捕獲在詢問您從未明確追蹤的歷史行為時最為強大--嘗試查詢儀器化完成之前的舊 UI 互動。
請 Neotask 根據自動捕獲點擊的量和漏斗相關性建議哪些值得提升為命名事件。
使用分部描述而非 ID--「本月未登入的 Pro 方案用戶」無需預先建立的分部即可運作。
將 Heap 追溯數據與 Segment 特徵數據結合，在單一對話中進行身份豐富的行為查詢。
詢問跨時間段的漏斗比較，以檢測產品變更是否改善或損害了轉換。

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