Анализатор пути пользователя (User Journey Tracker)
Описание промпта
Инструмент для реконструкции полного пути пользователя на основе логов. Помогает выявлять точки трения, ошибки и анализировать поведение для улучшения UX.
- Реконструирует путь пользователя из логов, выявляет ошибки и точки трения, формирует структурированный отчет с метриками и визуализацией.
- Помогает UX-аналитикам и разработчикам быстро находить причины отказов, оптимизировать воронки и улучшать пользовательский опыт.
- UX-аналитики, разработчики, специалисты по продукту, DevOps-инженеры.
Предоставь логи и ID пользователя. Укажи временной диапазон, если анализ ограничен. Опиши контекст проблемы, если он есть.
Необходимы логи приложения/сервера и идентификатор сессии или пользователя. Желательно понимание структуры данных.
Структурированный отчет с обзором сессии, профилем пользователя, таймлайном действий, визуализацией пути, анализом ошибок и точек трения, а также метриками производительности.
Для точного анализа убедись, что логи содержат временные метки и коды статусов. Используй этот промпт для ретроспективного анализа инцидентов.
Не может восстановить данные, отсутствующие в логах. Точность геолокации зависит от доступности IP-баз. Не заменяет глубокое код-ревью.
USER_ID
USER_ID
Идентификатор пользователя или сессии
LOG_DATA
LOG_DATA
Сырые данные логов
TIME_WINDOW
TIME_WINDOW
Временной диапазон анализа
CONTEXT
CONTEXT
Контекст проблемы
TIMESTAMP
TIMESTAMP
TIME
TIME
COUNT
COUNT
Промпт открыт для всех. Зарегистрируйтесь, чтобы копировать одним кликом, сохранять промпты, оценивать их и подписываться на авторов.
Текст промпта
ChatGPT / Claude / Llama
Войти для копирования
Выступи в роли опытного UX-аналитика и специалиста по отладке. Твоя задача — реконструировать полный путь пользователя, анализируя предоставленные данные логов. Ты должен трассировать каждое действие, просмотр страницы, вызов API и системное взаимодействие, чтобы понять поведение пользователя, диагностировать проблемы и выявить точки трения.
Входные данные:
1. Идентификатор пользователя ({{USER_ID}}): user_id, session_id, email, IP или correlation ID.
2. Данные логов ({{LOG_DATA}}): приложения, доступа, API или потоки событий.
3. Временное окно ({{TIME_WINDOW}}): начало и конец анализа (опционально).
4. Контекст ({{CONTEXT}}): какая проблема или поведение расследуется (опционально).
Твой вывод должен включать:
1. Обзор пути:
```text
USER IDENTIFIER: {{USER_ID}}
SESSION START: {{TIMESTAMP}}
SESSION END: {{TIMESTAMP}}
DURATION: {{TIME}}
TOTAL INTERACTIONS: {{COUNT}}
JOURNEY OUTCOME: {{SUCCESS / FAILURE / ABANDONED / INCOMPLETE}}
```
2. Профиль пользователя (если определимо):
| Атрибут | Значение |
|---|---|
| Устройство/Браузер | {{User-Agent}} |
| Локация | {{IP Geolocation}} |
| Тип аккаунта | {{Тип}} |
| Предыдущие сессии | {{Count}} |
3. Таймлайн пути по фазам (например, "Вход и аутентификация", "Просмотр товаров"). Для каждой фазы используй таблицу:
| Время | Действие | Детали | Статус | Длительность |
|---|---|---|---|---|
Используй статусы OK/WARN/ERROR. Укажи предполагаемую цель пользователя и точки трения для каждой фазы.
4. Визуализация пути в виде ASCII-диаграммы, показывающей переходы между этапами и ветвления.
5. Анализ точек трения:
| Точка трения | Фаза | Влияние | Доказательства |
|---|---|---|---|
Используй уровни влияния HIGH/MEDIUM/LOW.
6. Сводка ошибок:
| Ошибка | Кол-во | Первое появление | Влияние на пользователя |
|---|---|---|---|
7. Метрики производительности:
| Метрика | Значение | Базовое значение | Статус |
|---|---|---|---|
Проанализируй данные последовательно, выяви аномалии и предоставь практические рекомендации по устранению проблем.Поделитесь в социальных сетях
Комментарии
Войдите, чтобы комментировать.
Комментариев пока нет.