Claude to PDF 🤖

Прикрутил аналитику через Supabase Edge Functions. Описал модель базы, с клиента дёргаю ручки с интересующими параметрами: начало экспорта, успешное завершение или ошибка, формат выгрузки и выбранные настройки. Без содержимого чатов и какой-либо личной информации пользователя, но генерирую UUID клиента для агрегации событий с одного клиента.

За 4 дня накопилось 876 событий от 379 уникальных клиентов. Ключевые метрики для меня сейчас — retention: сколько пользователей дошли от установки до первого экспорта, а сколько до второго, третьего и дальше.

Что по текущей выгрузке:

• 183 новых установки
• 72 пользователя сделали первый экспорт (39%)
• медианное время до первого экспорта — 1,1 минуты
• 79% первых экспортов происходят в течение первых 5 минут
• 5.5% установивших удалили расширение, так и не сделав ни одного экспорта.
• второй экспорт сделали 29 пользователей (16% от установок)
• третий — 22 пользователя (12%)
• пятый — 7 пользователей (4%)

Конечно, выводы нужно проверять на большем объёме данных: хотя бы месяц событий + аналитика Chrome Web Store по удалениям.

Но уже видна тенденция: те, кто доходит до первого экспорта, быстро получают ценность — примерно за 1 минуту⚡️

При этом основная зона роста сейчас — пользователи, которые установили расширение, но так и не сделали первый экспорт (~60.7%). И 5.5% вообще удалили приложение не поняв ценности, что напрямую влияет на ранжирование.

Чуть позже напишу ещё о результатах на больших данных.

Интересен ваш опыт прикручивания аналитики и построения воронок, какие метрики собираете. Буду рад вашему опыту.