"產品分析服務【PostHog】"是一個專門用于產品分析的平臺，它集成了會話重播、功能標志、A/B 測試和調查等多種功能，旨在幫助企業和開發者更深入地理解用戶行為，優化產品體驗，提高轉化率和用戶留存率。PostHog 通過自動捕獲用戶事件和配置自定義事件，提供了比傳統分析工具（如Google Analytics）更豐富的數據收集能力，幫助團隊從數據中洞察產品使用情況和用戶行為模式。

1. 查找一系列操作中的流失率
過濾
按人員屬性、群組或群組或事件屬性為單個步驟（或整個渠道）設置過濾器
圖形類型
跟蹤用戶各個步驟之間的進度、每個步驟之間的轉化時間以及渠道的轉化率隨時間的變化情況
步驟排序
選擇一系列連續的步驟、嚴格的順序或任何可實現轉化的步驟順序
精細控制
設置轉化窗口限制，添加排除步驟，設置歸因類型，并查看各步驟之間的相對轉化率

2. 使用圖形、表格、圖表、地圖等可視化用戶數據
趨勢
繪制隨時間變化的任何事件，例如正在使用的功能。您甚至可以進行數學運算和多個系列。
高級過濾
應用您需要的任意數量的過濾器，或使用高級邏輯按任何事件、用戶或組屬性進行細分。
明細表
按任何事件屬性來分解您的趨勢。
采樣
只需單擊一下即可加速跨大型數據集的長時間運行的查詢。

3. 用戶路徑
設置起點和終點以查看用戶如何瀏覽您的產品、網站或轉化渠道。
步驟見解
查看每一步中誰退出、誰完成或未完成某個步驟以及退出率。
通配符組
將相似的步驟分組為一個大步驟（其中任何一組事件都可以觸發一個步驟）。
排除事件
防止特定事件出現在路徑中。
精細控制
可視化任意頁面瀏覽量、屏幕瀏覽量或事件序列，最多 20 個步驟。

4. 相關性分析
在分析漏斗時，相關性分析會突出顯示重要事件或屬性，這些事件或屬性可能有助于確定某人轉化或流失的可能性。

5. 保留
查看有多少用戶在首次訪問您的網站或產品后在接下來的幾天內返回。

6. 粘性
了解用戶在一段時間內執行特定事件的次數。

7. 生命周期
了解活躍用戶的分布情況，重點關注那些最近停止活躍的用戶或剛剛首次活躍的用戶。

8. 儀表板
儀表板過濾
通過任何內容（事件屬性、人員屬性、群組）過濾儀表板上已保存的見解，即使功能標志在用戶會話期間處于活動狀態。
可嵌入且具有自動刷新功能的儀表板
嵌入儀表板 iframe 并始終擁有近乎實時的數據 - 非常適合在電視上顯示 KPI。
通過 Slack 或電子郵件每周更新
以任意頻率通過電子郵件將儀表板更新發送到 Slack 頻道或發送給同事。
訪問限制
使用基于角色的權限或使用私人項目來限制儀表板訪問。
可定制的布局
配置每行或每列顯示多少個見解。

9. 霍格QL
通過我們的 SQL 轉換層 HogQL 直接查詢存儲在 PostHog 中的數據。
故障
按多列對數據進行分組
篩選器
在幾乎所有存在數據的地方使用過濾器，例如在儀表板、數據系列、細分數據、漏斗數據和活動選項卡中
聚合
count，，，，，min還有約max90sum多個avg

1. 豐富的數據收集能力：比Google Analytics多收集30%的數據，通過JS代碼片段自動捕獲事件，并支持配置自定義事件，確保數據的全面性和準確性。

2. 強大的分析工具：提供會話重播、轉化率分析、用戶路徑追蹤、相關性分析、保留分析、粘性分析、生命周期分析等多種工具，幫助團隊從多個維度深入理解用戶行為。

3. 高度自定義和靈活性：支持精細控制設置，如轉化窗口限制、排除步驟、歸因類型等，滿足不同場景下的分析需求。

4. 實時性和可視化：提供圖形、表格、圖表、地圖等多種可視化方式，展示用戶數據趨勢，支持實時數據更新，幫助團隊快速響應市場變化。

5. 易用性和集成性：界面友好，易于上手，同時支持霍格QL（HogQL），允許用戶通過SQL轉換層直接查詢數據，提高了分析的靈活性和深度。

1. 自動化報告和通知：通過API接口，可以自動將分析數據整合到報告系統中，或者通過Slack、電子郵件等渠道發送關鍵指標更新，實現數據的實時監控和快速響應。
2. 自定義集成：對于有特殊需求的企業或開發者，可以通過API接口將PostHog與其他系統（如CRM、ERP等）進行集成，實現數據的無縫對接和統一分析。
3. 高級數據分析：對于需要深入挖掘數據價值的場景，可以利用霍格QL（HogQL）通過API接口直接查詢存儲在PostHog中的數據，進行更復雜的數據分析和建模。
4. 自定義應用擴展：開發者可以利用PostHog的API接口開發自定義應用或插件，擴展PostHog的功能，滿足特定業務場景下的分析需求。