Análise Aprofundada de Gráfico
Quando Usar
- Uma métrica apresentou pico ou queda inesperada
- Você precisa entender o que está impulsionando uma tendência
- Preparando uma análise detalhada e baseada em evidências para stakeholders
- Investigando diferenças entre segmentos de usuários ou eventos
Instruções
Etapa 0: Identificar o Gráfico
- Aceitar uma URL ou ID do gráfico
- Se o usuário fornecer uma URL, use
Amplitude:getting_data_from_urlpara extrair o ID do gráfico - Se nenhum identificador de gráfico for fornecido, peça explicitamente a URL ou ID do gráfico e pare
Etapa 1: Recuperar e Validar Dados do Gráfico (Obrigatório)
- Use Lendo dados do gráfico para recuperar a definição e os dados do gráfico
- Se os dados do gráfico não puderem ser recuperados ou estiverem vazios, não prossiga
- Explique o que está faltando (intervalo de tempo, evento, filtros, permissões)
- Peça ao usuário para corrigir o gráfico ou fornecer um gráfico válido
Capture e reafirme:
- Métrica sendo medida
- Intervalo de tempo e granularidade
- Tipo de gráfico (ex.: série temporal, funil, retenção)
- Filtros, segmentos ou detalhamentos existentes
Etapa 2: Identificar o Padrão e a Janela de Mudança
Use Analisando gráfico para caracterizar o que está acontecendo:
- Pico / Queda: Mudança repentina em data(s) específica(s)
- Tendência: Aumento ou diminuição gradual ao longo do tempo
- Sazonalidade: Padrões recorrentes semanais ou mensais
- Anomalia: Desvio da linha de base recente ou do comportamento histórico
Identifique explicitamente:
- A janela de mudança (início/fim)
- Direção e magnitude da mudança
- Período de linha de base usado para comparação (padrão: período anterior de igual duração)
Etapa 3: Investigar Possíveis Causas (Delimitado)
Em vez de dividir amplamente, use segmentação guiada:
- Use Encontrando as propriedades de evento corretas para identificar as propriedades mais relevantes para explicar a mudança
- Selecione até 9 propriedades de alto sinal (ex.: plataforma, país, plano, versão)
- Re-execute Analisando gráfico com essas propriedades em mente para determinar:
- Quais segmentos mais contribuem para a mudança
- Se o padrão é localizado ou abrangente
- Busque apenas até 3 gráficos por vez ao usar
Amplitude:query_charts
Evite testar mais de 9 propriedades no total, a menos que o usuário peça explicitamente uma exploração mais aprofundada.
Etapa 4: Correlacionar com Contexto (Obrigatório para Anomalias)
Para picos, quedas ou mudanças inesperadas, colete sinais contextuais no mesmo período:
- Use Obtendo experimentos para identificar experimentos ou flags ativos
- Use Obtendo deploys para identificar versões ou rollouts
- Use Pesquisando conteúdo para encontrar anotações ou documentação relevante
- Use
Amplitude:get_feedback_insightspara pesquisar tendências de feedback de clientes que possam explicar a mudança - Use
Amplitude:get_feedback_mentionspara obter menções específicas de clientes se houver uma tendência de feedback provável relacionada ao que está sendo explicado.
Determine se alguma mudança contextual se alinha temporalmente com o padrão do gráfico.
Etapa 5: Sintetizar Descobertas
Apresente uma análise estruturada e pronta para decisão:
-
O que Aconteceu
Descrição clara do padrão observado e magnitude -
Quando
Período exato e linha de base de comparação -
Hipótese Primária
Explicação mais provável com base nos dados do gráfico e sinais contextuais -
Evidências de Apoio
- Métricas-chave
- Contribuições de segmentos
- Experimentos, deploys ou anotações relevantes
-
Explicações Alternativas
1–3 alternativas plausíveis e por que são menos prováveis -
Impacto
Quantifique o impacto quando possível (usuários, eventos, conversão, proxy de receita) -
Próxima Ação Recomendada
Uma ação clara de acompanhamento (ex.: segmento mais aprofundado, revisão de experimento, verificação de instrumentação)
Sempre inclua:
- Nome do gráfico
- ID do gráfico
- Link de volta para o gráfico
- Cobertura (ex.: propriedades testadas, segmentos analisados)
Melhores Práticas
- Sempre compare com um período de linha de base claro
- Diferencie observações de hipóteses
- Prefira segmentação de alto sinal em vez de divisão exaustiva
- Observe problemas de qualidade de dados (baixo volume, períodos incompletos, muitos valores "(nenhum)")
- Não crie ou edite gráficos a menos que o usuário peça explicitamente