Retentioneering

Retentioneering 专注于点击流和用户路径分析,通过事件日志数据帮助增长团队、数据分析师、产品分析师和开发者深入理解用户行为。

主要功能

• 路径分析:以路径为分析单元,原始事件日志每行对应一个事件,支持定义复杂的事件序列模式,如 add_to_cart->purchase 或 add_to_cart->[^support_chat]*->purchase。
• 分段对比:通过 add_segment 方法定义分段(如设备类型),几乎所有非平凡分析都涉及对比,分段机制定义了比较的对象。
• 转化与流失分析:锚定任意事件,查看流失前发生的情况,将抽象的“转化下降”追溯到具体屏幕。
• 转移图与瓶颈分析:构建转移图并分析主要瓶颈。
• 聚类分析:使用指标作为特征进行聚类,并生成概览指标;聚类结果可持久化为分段,用于差异模式和其他分段感知工具。
• Agent 技能:提供 Agent Skills,教导编码代理(如 Claude Code 或 Codex)如何直接编写和运行 Retentioneering 代码,无需克隆仓库。
• MCP 集成:提供 MCP 服务器,无需安装、内核或数据,连接任何 MCP 客户端即可让代理搜索和阅读文档。

使用方式

用户可以通过 Python 代码直接调用 Retentioneering 的函数,或通过 Agent Skills 让编码代理自动生成分析代码。工具支持从仓库克隆运行,也支持通过 MCP 集成。