- 移动42个文档文件到 docs/ 目录 - 更新 .gitignore 允许 docs/ 下的 .md 文件 - 删除根目录下的重复文档文件 📁 文档分类: - StockDetailPanel 重构文档(3个) - PostHog 集成文档(6个) - 系统架构和API文档(33个) 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
12 KiB
PostHog Dashboard 配置指南
📊 目的
本指南帮助你在PostHog中配置关键的分析Dashboard和Insights,快速获得有价值的用户行为洞察。
🎯 推荐Dashboard列表
1. 📈 核心指标Dashboard
用途: 监控产品整体健康度
2. 🔄 用户留存Dashboard
用途: 分析用户留存和流失
3. 💰 收入转化Dashboard
用途: 监控付费转化漏斗
4. 🎨 功能使用Dashboard
用途: 了解功能受欢迎程度
5. 🔍 搜索行为Dashboard
用途: 优化搜索体验
📈 Dashboard 1: 核心指标
Insight 1.1: 每日活跃用户(DAU)
类型: Trends
事件: $pageview
时间范围: 过去30天
分组: 按日
配置:
Event: $pageview
Unique users
Date range: Last 30 days
Interval: Day
Insight 1.2: 新用户注册趋势
类型: Trends
事件: USER_SIGNED_UP
时间范围: 过去30天
配置:
Event: USER_SIGNED_UP
Count of events
Date range: Last 30 days
Interval: Day
Breakdown: signup_method
Insight 1.3: 用户登录方式分布
类型: Pie Chart
事件: USER_LOGGED_IN
时间范围: 过去7天
配置:
Event: USER_LOGGED_IN
Count of events
Date range: Last 7 days
Breakdown: login_method
Visualization: Pie
Insight 1.4: 最受欢迎的页面
类型: Table
事件: $pageview
时间范围: 过去7天
配置:
Event: $pageview
Count of events
Date range: Last 7 days
Breakdown: $current_url
Order: Descending
Limit: Top 10
Insight 1.5: 平台分布
类型: Bar Chart
事件: $pageview
时间范围: 过去30天
配置:
Event: $pageview
Unique users
Date range: Last 30 days
Breakdown: $os
Visualization: Bar
🔄 Dashboard 2: 用户留存
Insight 2.1: 用户留存曲线
类型: Retention
初始事件: USER_SIGNED_UP
返回事件: $pageview
配置:
Cohort defining event: USER_SIGNED_UP
Returning event: $pageview
Period: Daily
Date range: Last 8 weeks
Insight 2.2: 功能留存率
类型: Retention 初始事件: 各功能首次使用事件 返回事件: 各功能再次使用 配置:
Cohort defining event: TRADING_SIMULATION_ENTERED
Returning event: TRADING_SIMULATION_ENTERED
Period: Weekly
Date range: Last 12 weeks
Insight 2.3: 社区互动留存
类型: Retention
初始事件: Community Page Viewed
返回事件: NEWS_ARTICLE_CLICKED
配置:
Cohort defining event: Community Page Viewed
Returning event: NEWS_ARTICLE_CLICKED
Period: Daily
Date range: Last 30 days
Insight 2.4: 活跃用户分层
类型: Trends 多个事件: 按活跃度分类 配置:
Event 1: $pageview (filter: >= 20 events in last 7 days)
Event 2: $pageview (filter: 10-19 events in last 7 days)
Event 3: $pageview (filter: 3-9 events in last 7 days)
Event 4: $pageview (filter: 1-2 events in last 7 days)
Date range: Last 30 days
Unique users
💰 Dashboard 3: 收入转化
Insight 3.1: 付费转化漏斗
类型: Funnel 步骤:
- SUBSCRIPTION_PAGE_VIEWED
- Pricing Plan Selected
- PAYMENT_INITIATED
- PAYMENT_SUCCESSFUL
- SUBSCRIPTION_CREATED
配置:
Funnel step 1: SUBSCRIPTION_PAGE_VIEWED
Funnel step 2: Pricing Plan Selected
Funnel step 3: PAYMENT_INITIATED
Funnel step 4: PAYMENT_SUCCESSFUL
Funnel step 5: SUBSCRIPTION_CREATED
Conversion window: 1 hour
Date range: Last 30 days
Insight 3.2: 付费墙转化率
类型: Funnel 步骤:
- PAYWALL_SHOWN
- PAYWALL_UPGRADE_CLICKED
- SUBSCRIPTION_PAGE_VIEWED
- PAYMENT_SUCCESSFUL
配置:
Funnel step 1: PAYWALL_SHOWN
Funnel step 2: PAYWALL_UPGRADE_CLICKED
Funnel step 3: SUBSCRIPTION_PAGE_VIEWED
Funnel step 4: PAYMENT_SUCCESSFUL
Breakdown: feature (付费墙触发功能)
Date range: Last 30 days
Insight 3.3: 定价方案选择分布
类型: Pie Chart
事件: Pricing Plan Selected
配置:
Event: Pricing Plan Selected
Count of events
Breakdown: plan_name
Date range: Last 30 days
Visualization: Pie
Insight 3.4: 计费周期偏好
类型: Bar Chart
事件: Pricing Plan Selected
配置:
Event: Pricing Plan Selected
Count of events
Breakdown: billing_cycle
Date range: Last 30 days
Visualization: Bar
Insight 3.5: 支付成功率
类型: Trends (Formula) 计算: (PAYMENT_SUCCESSFUL / PAYMENT_INITIATED) * 100 配置:
Series A: PAYMENT_SUCCESSFUL (Count)
Series B: PAYMENT_INITIATED (Count)
Formula: (A / B) * 100
Date range: Last 30 days
Interval: Day
Insight 3.6: 订阅收入趋势
类型: Trends
事件: SUBSCRIPTION_CREATED
配置:
Event: SUBSCRIPTION_CREATED
Sum of property: amount
Date range: Last 90 days
Interval: Week
Insight 3.7: 支付失败原因分析
类型: Table
事件: PAYMENT_FAILED
配置:
Event: PAYMENT_FAILED
Count of events
Breakdown: error_reason
Date range: Last 30 days
Order: Descending
🎨 Dashboard 4: 功能使用
Insight 4.1: 功能使用频率排名
类型: Table 多个事件: 各功能的关键事件 配置:
Events:
- Community Page Viewed
- EVENT_DETAIL_VIEWED
- DASHBOARD_CENTER_VIEWED
- TRADING_SIMULATION_ENTERED
- STOCK_OVERVIEW_VIEWED
Count of events
Date range: Last 7 days
Order: Descending
Insight 4.2: 新闻浏览趋势
类型: Trends
事件: NEWS_ARTICLE_CLICKED
配置:
Event: NEWS_ARTICLE_CLICKED
Count of events
Date range: Last 30 days
Interval: Day
Breakdown: importance (按重要性分组)
Insight 4.3: 搜索使用趋势
类型: Trends
事件: SEARCH_QUERY_SUBMITTED
配置:
Event: SEARCH_QUERY_SUBMITTED
Count of events
Date range: Last 30 days
Interval: Day
Breakdown: context
Insight 4.4: 模拟盘交易活跃度
类型: Trends
事件: Simulation Order Placed
配置:
Event: Simulation Order Placed
Count of events
Date range: Last 30 days
Interval: Day
Breakdown: order_type (买入/卖出)
Insight 4.5: 社交互动参与度
类型: Trends (Stacked) 多个事件:
- Comment Added
- Comment Liked
- CONTENT_SHARED
配置:
Event 1: Comment Added
Event 2: Comment Liked
Event 3: CONTENT_SHARED
Count of events
Date range: Last 30 days
Interval: Day
Visualization: Area (Stacked)
Insight 4.6: 个人资料完善度
类型: Funnel 步骤:
- USER_SIGNED_UP
- PROFILE_UPDATED
- Avatar Uploaded
- Account Bound
配置:
Funnel step 1: USER_SIGNED_UP
Funnel step 2: PROFILE_UPDATED
Funnel step 3: Avatar Uploaded
Funnel step 4: Account Bound
Date range: Last 30 days
🔍 Dashboard 5: 搜索行为
Insight 5.1: 搜索量趋势
类型: Trends
事件: SEARCH_QUERY_SUBMITTED
配置:
Event: SEARCH_QUERY_SUBMITTED
Count of events
Date range: Last 30 days
Interval: Day
Insight 5.2: 搜索无结果率
类型: Trends (Formula) 计算: (SEARCH_NO_RESULTS / SEARCH_QUERY_SUBMITTED) * 100 配置:
Series A: SEARCH_NO_RESULTS (Count)
Series B: SEARCH_QUERY_SUBMITTED (Count)
Formula: (A / B) * 100
Date range: Last 30 days
Interval: Day
Insight 5.3: 热门搜索词
类型: Table
事件: SEARCH_QUERY_SUBMITTED
配置:
Event: SEARCH_QUERY_SUBMITTED
Count of events
Breakdown: query
Date range: Last 7 days
Order: Descending
Limit: Top 20
Insight 5.4: 搜索结果点击率
类型: Funnel 步骤:
- SEARCH_QUERY_SUBMITTED
- SEARCH_RESULT_CLICKED
配置:
Funnel step 1: SEARCH_QUERY_SUBMITTED
Funnel step 2: SEARCH_RESULT_CLICKED
Breakdown: context
Date range: Last 30 days
Insight 5.5: 搜索筛选使用
类型: Table
事件: SEARCH_FILTER_APPLIED
配置:
Event: SEARCH_FILTER_APPLIED
Count of events
Breakdown: filter_type
Date range: Last 30 days
Order: Descending
👥 推荐Cohorts(用户分组)
Cohort 1: 活跃用户
条件:
用户在过去7天内执行了:
$pageview (至少5次)
Cohort 2: 付费用户
条件:
用户执行过:
SUBSCRIPTION_CREATED
并且
subscription_tier 不等于 'free'
Cohort 3: 社区活跃用户
条件:
用户在过去30天内执行了:
Comment Added (至少1次)
或
Comment Liked (至少3次)
Cohort 4: 流失风险用户
条件:
用户满足:
上次访问时间 > 7天前
并且
历史访问次数 >= 5次
Cohort 5: 高价值潜在用户
条件:
用户在过去30天内:
PAYWALL_SHOWN (至少2次)
并且
未执行过 SUBSCRIPTION_CREATED
并且
$pageview (至少10次)
Cohort 6: 新用户(激活中)
条件:
用户执行过:
USER_SIGNED_UP (在过去7天内)
🎯 推荐Actions(动作定义)
Action 1: 深度参与
定义: 用户在单次会话中执行了多个关键操作 包含事件:
- NEWS_ARTICLE_CLICKED (至少2次)
- EVENT_DETAIL_VIEWED (至少1次)
- Comment Added 或 Comment Liked (至少1次)
Action 2: 付费意向
定义: 用户展现付费兴趣 包含事件:
- PAYWALL_SHOWN
- PAYWALL_UPGRADE_CLICKED
- SUBSCRIPTION_PAGE_VIEWED
Action 3: 模拟盘活跃
定义: 用户积极使用模拟盘 包含事件:
- TRADING_SIMULATION_ENTERED
- Simulation Order Placed (至少1次)
- Simulation Holdings Viewed
📱 配置步骤
创建Dashboard
- 登录PostHog
- 左侧菜单选择 "Dashboards"
- 点击 "New dashboard"
- 输入Dashboard名称(如"核心指标Dashboard")
- 点击 "Create"
添加Insight
- 在Dashboard页面,点击 "Add insight"
- 选择Insight类型(Trends/Funnel/Retention等)
- 配置事件和参数
- 点击 "Save & add to dashboard"
配置Cohort
- 左侧菜单选择 "Cohorts"
- 点击 "New cohort"
- 设置Cohort名称
- 添加筛选条件
- 点击 "Save"
配置Action
- 左侧菜单选择 "Data management" -> "Actions"
- 点击 "New action"
- 选择 "From event or pageview"
- 添加匹配条件
- 点击 "Save"
🔔 推荐Alerts(告警配置)
Alert 1: 支付成功率下降
条件: 支付成功率 < 80% 检查频率: 每小时 通知方式: Email + Slack
Alert 2: 搜索无结果率过高
条件: 搜索无结果率 > 30% 检查频率: 每天 通知方式: Email
Alert 3: 新用户注册激增
条件: 新注册用户数 > 正常值的2倍 检查频率: 每小时 通知方式: Slack
Alert 4: 系统异常
条件: 错误事件数 > 100/小时 检查频率: 每15分钟 通知方式: Email + Slack + PagerDuty
💡 使用建议
日常监控
建议查看频率: 每天 关注Dashboard:
- 核心指标Dashboard
- 收入转化Dashboard
周度回顾
建议查看频率: 每周一 关注Dashboard:
- 用户留存Dashboard
- 功能使用Dashboard
月度分析
建议查看频率: 每月初 关注Dashboard:
- 所有Dashboard
- Cohorts分析
- Retention详细报告
决策支持
使用场景:
- 功能优先级排序 → 查看功能使用Dashboard
- 转化率优化 → 查看收入转化Dashboard
- 用户流失分析 → 查看用户留存Dashboard
- 搜索体验优化 → 查看搜索行为Dashboard
📊 高级分析技巧
1. Funnel分解分析
在漏斗的每一步添加Breakdown,分析不同用户群的转化差异:
- 按 subscription_tier 分解
- 按 signup_method 分解
- 按 $os 分解
2. Cohort对比
创建多个Cohort,在Insights中对比不同群体的行为:
- 付费用户 vs 免费用户
- 新用户 vs 老用户
- 活跃用户 vs 流失用户
3. Path Analysis
使用Paths功能分析用户旅程:
- 从注册到首次付费的路径
- 从首页到核心功能的路径
- 流失用户的最后操作路径
4. 时间对比
使用 "Compare to previous period" 功能:
- 本周 vs 上周
- 本月 vs 上月
- 节假日 vs 平常
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文档版本: v1.0 最后更新: 2025-10-29 维护者: 数据分析团队