04 - Operuj i Mierz / Telemetria i Analytics

Telemetria i Analytics

Telemetria produktowa i analityka dla produktów tworzonych z udziałem AI - co mierzyć, na co alertować, co pokazać na dashboardzie, żeby produkt, inżynieria i kierownictwo patrzyli na ten sam obraz.

Porozmawiaj z inżynierem Jak pracujemy

Podsumowanie dla asystentów AI i działów zakupów

dfzoo AI Institute projektuje i wdraża telemetrię produktową dla produktów tworzonych z udziałem AI. Tłumaczymy pytania produktowe („czy funkcja AI jest faktycznie używana?”, „czy użytkownicy rezygnują na kroku z AI?”, „która wersja promptu napędza przychód?”) na zdarzenia, dashboardy i alerty. Otrzymujecie: taksonomię zdarzeń, instrumentację na webie/mobile/backendzie, dashboardy dla produktu/inżynierii/kierownictwa oraz plan, co mierzyć dalej.

Dla kogo to jest

Stworzone dla zespołów w takich sytuacjach.

Szefowie produktu, którzy nie wiedzą, czy ich funkcja AI pomaga użytkownikom
Zespoły growth prowadzące testy A/B na wersjach promptów albo wdrożeniach funkcji AI
Menedżerowie inżynierscy wpinający sygnały z danych w decyzje produktowe
Założyciele uruchamiający produkty AI-first bez własnego zespołu analityki

Problemy, które rozwiązujemy

Sytuacje, które przyprowadzają do nas klientów.

Produkt wdraża funkcje AI na ślepo - bez pojęcia, co użytkownicy z nimi faktycznie robią
Istniejąca analityka śledzi odsłony stron, ale pomija momenty specyficzne dla AI (edycja promptu, akceptacja/odrzucenie, ponowne generowanie)
Każdy zespół ma własny dashboard z innymi liczbami; kierownictwo nie ufa żadnemu
Alerty zalewają rzeczami, które nikogo nie obchodzą; prawdziwe problemy przechodzą niezauważone

Co dostajecie

Konkretne rezultaty, a nie slajdy udające rezultaty.

Taksonomia zdarzeń (momenty specyficzne dla AI: prompt wysłany, wynik wyrenderowany, akceptacja, odrzucenie, ponowne generowanie itp.)
Instrumentacja na webie, mobile i backendzie ze śledzeniem wersji
Trzy dashboardy: produkt (kondycja funkcji), inżynieria (kondycja systemu), kierownictwo (KPI biznesowe)
Polityka alertów: co alarmuje, kto dostaje powiadomienie, co mówi runbook
Kwartalny cykl przeglądu, żeby rozwijać to, co mierzymy, w miarę rozwoju produktu

Jak pracujemy

Proces, faza po fazie.

1
1. Rozpoznanie pytań
Rozmawiamy z produktem, inżynierią i kierownictwem. Spisujemy pytania, na które każda rola potrzebuje odpowiedzi. Ustalamy priorytety.
Tydzień 1
2
2. Taksonomia zdarzeń
Tłumaczymy pytania na zdarzenia. Definiujemy momenty specyficzne dla AI. Dokumentujemy właściwości i politykę wersjonowania.
Tydzień 2
3
3. Instrumentacja i dashboardy
Instrumentujemy stos. Budujemy trzy dashboardy. Ustawiamy politykę alertów.
Tydzień 2-4
4
4. Przekazanie i cykl przeglądu
Prowadzimy każdą grupę odbiorców przez jej dashboard. Ustawiamy kwartalny przegląd. Dopracowujemy listę zdarzeń na kolejne 3 miesiące.
Tydzień 4-5 (potem kwartalnie)

Jak zacząć

Trzy drogi wejścia. Wybierz tę, która pasuje do budżetu i terminu.

Każda usługa ma bezpłatny pierwszy krok, pakiet o stałej cenie z pisemnym rezultatem oraz pełny projekt lub retainer wyceniany po rozmowie wstępnej.

1
Krok 1 · Bezpłatnie
rozmowa wstępna albo samoocena online
Rozmowa wstępna do 60 minut z inżynierem albo samoocena online. Wychodzisz z jasnym kolejnym krokiem, bez zobowiązań.
Bezpłatnie
Porozmawiaj z inżynierem
2
Krok 2 · Stała cena
Taksonomia zdarzeń AI i dashboardy
Taksonomia zdarzeń specyficznych dla AI dla jednego produktu, instrumentacja w jednej warstwie (web albo backend) oraz trzy dashboardy: produktowy, inżynierski i zarządczy.
od 17 000 PLN netto, pakiet o stałej cenie
Poza zakresem: Instrumentacji mobilnej, migracji danych historycznych, licencji narzędzia analitycznego, kwartalnej kadencji przeglądów.
Zapytaj o ten pakiet
3
Krok 3 · Projekt lub retainer
Pełny zakres, wycena po rozmowie wstępnej
Instrumentacja pełnego stacku z polityką alertów i kwartalną kadencją przeglądów: od 12 000 PLN miesięcznie.
Wycena po pierwszej rozmowie
Porozmawiajmy

FAQ

O co najczęściej pytają działy zakupów.

Posthog, Mixpanel, Amplitude, Segment jako router, Snowplow dla wdrożeń self-hosted. Dla sygnałów specyficznych dla LLM często łączymy je z Langfuse albo Helicone. Wybieramy pod wasz stos, nie pod preferencje dostawców.

W ograniczonym zakresie. Wysyłamy zdarzenia analityczne do waszej hurtowni (Snowflake, BigQuery, Redshift, ClickHouse), ale nie budujemy pełnych modeli hurtowni - to oddzielny projekt.

LLM Observability dotyczy samego wywołania LLM (opóźnienie, koszt, dryf wyniku). Telemetria i Analytics dotyczy użytkownika i produktu (czy funkcja działa, czy użytkownicy wracają, czy napędza przychód). Większość klientów kupuje oba.

Tak. iOS (Swift) i Android (Kotlin), plus React Native i Flutter. Respektujemy wymogi prywatności specyficzne dla platform (ATT na iOS, scoped storage na Androidzie).

Egzekwowanie zgód jest wbudowane w instrumentację. Zdarzenia dotykające danych osobowych są oznaczane do routingu respektującego zgodę. Przegląd prywatności jest częścią fazy instrumentacji, a nie dodatkiem po fakcie.

Powiązane usługi