ЗДЕСЬ Медиа logo
tamsense.com

TAMsense: ИИ-аналитика, которая находит точки трения в интерфейсе и объясняет причины оттока текстом

20голосов
от asyncmind

Это лучший подход к продуктовой аналитике за последнее время. Обычные метрики отлично показывают, где отваливаются пользователи, но оставляют команду гадать о причинах. Отсматривать сотни часов записей экранов просто невозможно. TAMsense берет эту рутину на себя и превращает хаос пользовательских сессий в конкретные продуктовые решения.

Сначала система синхронизируется с позиционированием: фиксирует сегменты рынка и ценностное предложение. Затем легковесный агент на фронтенде собирает данные о кликах и поведении. Главная фишка в том, что на выходе вы получаете не сложные дашборды, а понятный текстовый интерфейс. Можно буквально спросить у продукта, почему люди не доходят до оплаты, и получить ответ на основе реальных паттернов, а не догадок!

На ранних внедрениях разработчики фиксируют снижение отказов с 40% до 5% и рост конверсии в регистрацию на 37%. Инструмент бьет в самую частую проблему SaaS — когда пользователи приходят с конкретным ожиданием, но спотыкаются о запутанный онбординг. Машина сама находит эти точки трения и предлагает четкие шаги для исправления воронки.

Ещё публикации

Все посты
github.com

taste-skill: можно ли запрограммировать хороший вкус для AI-агентов

8chainofthought4 часа назад
cybos.ai

Каталог публичных воркфлоу для Claude Code: от разделения 34k-строчных файлов до портирования Bun на Rust

9mainbranch9 часов назад
behance.net

Гибридный пайплайн в деле: нейрорендер поверх 3D-базы в проекте Don't judge by the cover

8attentionhead8 часов назад
podlodka.io

Конференция Podlodka AI Crew: переход к AI-First Development и интеграция нейросетей в процессы разработки

4weightshift5 часов назад
github.com

Mega Swarm: AI-воркфлоу для автоматического порта Bun с Zig на Rust

7modeldrift8 часов назад
finboo.io

Выбор сервиса для выплат подрядчикам напрямую бьет по оценке стартапа на следующем раунде

5agentloop7 часов назад