Retentioneering

Retentioneering konzentriert sich auf die Analyse von Klickströmen und Nutzerpfaden und nutzt Ereignisprotokolldaten, um Wachstumsteams, Datenanalysten, Produktanalysten und Entwicklern zu helfen, das Nutzerverhalten tiefgehend zu verstehen.

Hauptfunktionen

• Pfadanalyse: Pfade sind die Analyseeinheit; ein Rohereignisprotokoll hat eine Zeile pro Ereignis. Unterstützt die Definition komplexer Ereignissequenzmuster wie add_to_cart->purchase oder add_to_cart->[^support_chat]*->purchase.
• Segmentvergleich: Definieren Sie Segmente (z. B. Gerätetyp) über add_segment. Fast jede nicht-triviale Analyse ist ein Vergleich, und Segmente definieren, was verglichen wird.
• Konversions- und Abwanderungsanalyse: Verankern Sie die Analyse an einem beliebigen Ereignis, betrachten Sie, was direkt vor dem Abbruch passiert, und verfolgen Sie ein abstraktes "Konversion gesunken" bis zum konkreten Bildschirm, an dem das Szenario scheitert.
• Übergangsgraphen und Engpassanalyse: Erstellen Sie einen Übergangsgraphen und analysieren Sie die Hauptengpässe.
• Clusteranalyse: Verwenden Sie Metriken als Merkmale für Clustering und als Übersichtsmetriken für die resultierenden Cluster; Cluster können als Segmente persistiert werden, die im Diff-Modus und anderen segmentbewussten Tools verwendet werden können.
• Agent Skills: Bringen Sie Codierungsagenten wie Claude Code oder Codex bei, Retentioneering-Code direkt zu schreiben und auszuführen, ohne das Repository zu klonen.
• MCP-Integration: Bietet einen MCP-Server, der keine Installation, keinen Kernel und keine Daten benötigt; verbinden Sie ihn mit einem beliebigen MCP-Client, und der Agent kann Dokumentation durchsuchen und lesen.

Verwendung

Benutzer können Retentioneering-Funktionen direkt über Python-Code aufrufen oder Agent Skills verwenden, um Codierungsagenten automatisch Analysecode generieren zu lassen. Das Tool unterstützt die Ausführung aus einem Repository-Klon und über MCP-Integration.