Comment interroger PostHog avec l'IA et vérifier le résultat

Demander à un agent IA dans le chat d’équipe de « graphiquer l’utilisation de notre nouvelle fonctionnalité cette semaine » semble simple. Mais les requêtes analytiques sont sujettes à des erreurs subtiles : confondre le total des clics d’événements avec les utilisateurs actifs uniques, regrouper les jours en UTC au lieu du fuseau horaire local de votre équipe, ou traiter la moitié des données incomplètes d’aujourd’hui comme une soudaine « baisse d’utilisation ».

Avec Leina, vous pouvez interroger les analyses PostHog directement depuis Slack ou le chat d’équipe. Pour rendre le résultat fiable, demandez les données quotidiennes sous-jacentes en plus du graphique visuel, et comparez le résultat avec votre tableau de bord PostHog avant de mettre les résultats dans une présentation ou une revue hebdomadaire.

Commencez par un événement que votre équipe utilise déjà dans un rapport, afin d’avoir une source de comparaison prête.

Définir les paramètres de la métrique avant d’interroger

Des demandes vagues comme « Combien cette fonctionnalité a-t-elle été utilisée ? » conduisent à des graphiques ambigus. Avant de formuler la requête, définissez ces paramètres de requête essentiels :

Paramètre	Ce qu’il faut spécifier	Pourquoi c’est important
Projet	Nom du projet PostHog connecté	Identifie la source de données ; la production et la préproduction peuvent aussi nécessiter des filtres séparés.
Nom de l’événement	Identifiant exact de l’événement (par ex. `billing_upgrade_clicked`)	Évite d’interroger des événements personnalisés obsolètes ou mal orthographiés.
Mesure	Occurrences totales vs. Utilisateurs uniques	Les occurrences mesurent le volume d’événements ; les utilisateurs uniques comptent les personnes qui l’ont déclenché. Savoir si cela indique une adoption dépend de l’événement.
Plage de dates et fuseau horaire	Horodatages de début/fin explicites et un fuseau horaire de reporting (par ex. `America/Los_Angeles`)	Empêche les événements proches de minuit de basculer dans les jours adjacents.
Filtres	Environnement, comptes de test ou propriétés utilisateur spécifiques	Définit quels enregistrements inclure ; utilisez des filtres qui correspondent à vos propriétés d’événement réelles.
Jours partiels	Exclure aujourd’hui ou le signaler comme incomplet	Empêche qu’un jour incomplet ressemble à une baisse alarmante.

Demander des valeurs tabulaires en plus du graphique visuel

Lors d’une requête dans le chat, demandez toujours à la fois un tableau récapitulatif quotidien et un graphique. Un graphique visuel est facile à partager, mais c’est un tableau de données qui vous permet de vérifier les calculs.

Copiez et adaptez cette invite dans votre chat connecté :

Dans notre projet PostHog connecté [project], calculez le [total des occurrences / utilisateurs uniques] de [event_name] de [start timestamp] à [end timestamp].

Fuseau horaire : Utilisez [timezone] pour les limites quotidiennes.

Filtres : Appliquez [par ex. environment = production, exclure le personnel interne].

Format : Retournez à la fois un tableau de données quotidien et un graphique à barres visuel.

Métadonnées : Indiquez le projet, la mesure, la fenêtre de reporting, les filtres exacts et l’horodatage de récupération. Incluez la requête ou le lien source si disponible ; sinon fournissez les conditions que je peux reproduire.

Dates partielles : Marquez les dates qui ne sont pas encore complètes dans le fuseau horaire de reporting.

Lacunes de récupération : Signalez les données manquantes ou incomplètes séparément des comptages nuls confirmés.

Effectuez uniquement des opérations de lecture.

Connectez un compte qui peut lire le projet PostHog cible via Connections. Si vous utilisez Slack, le guide Slack (English) couvre la configuration du chat. Le guide des insights de PostHog explique quels types d’analyse conviennent à différentes questions.

Vérifier une date, puis la fenêtre complète

Avant de coller le graphique dans une mise à jour pour la direction, vérifiez les chiffres par rapport à PostHog avec ces deux contrôles :

1. Vérifier ponctuellement une date complète dans PostHog

Ouvrez PostHog Insights dans votre navigateur, configurez le même événement et les mêmes filtres pour une seule journée complète (comme mercredi dernier), et comparez le comptage avec le tableau de l’agent. Une correspondance est un premier contrôle utile. Cela ne valide pas toute la requête : différents filtres peuvent produire le même comptage sur un jour. Comparez ensuite la fenêtre de reporting complète, y compris les enregistrements proches des limites de début et de fin, et confirmez que les deux requêtes utilisent le même projet, la même mesure, le même fuseau horaire et les mêmes filtres.

2. Vérifier le calcul total vs utilisateurs uniques

Les occurrences totales sont additives : Si vous avez interrogé le volume total d’événements, les lignes quotidiennes couvrant la fenêtre complète sans chevauchement devraient totaliser le total de la période lorsque les deux requêtes utilisent la même portée et les mêmes données sous-jacentes.
Les utilisateurs uniques ne sont pas additifs : Un utilisateur actif à la fois lundi et mardi compte une fois dans le compartiment quotidien de lundi et une fois dans celui de mardi, mais seulement une fois dans le total multi-jours.

Les valeurs suivantes sont illustratives :

Jour	Occurrences d’événements (additif)	Utilisateurs distincts (non additif)
Lundi	4 événements	2 utilisateurs (Alice, Bob)
Mardi	3 événements	2 utilisateurs (Alice, Charlie)
Total sur deux jours	7 événements (4 + 3)	3 utilisateurs (Alice, Bob, Charlie)

Si un agent rapporte un total d’utilisateurs uniques sur plusieurs jours en additionnant simplement les comptages quotidiens d’utilisateurs uniques, le calcul est erroné.

Dépannage rapide pour les chiffres qui ne correspondent pas

Lorsque les chiffres dans le chat ne correspondent pas à ce que vous voyez dans l’interface PostHog, utilisez ces contrôles pour cerner la différence :

Symptôme	Cause racine à vérifier
Tous les comptages quotidiens sont systématiquement plus bas	Vérifiez si le filtrage de l’équipe interne ou les exclusions de bots sont activés dans PostHog mais omis dans la requête (ou inversement).
Pics et creux décalés d’un jour	Comparez le fuseau horaire et les limites de jour utilisés par chaque requête.
Une forte baisse le dernier jour	Vérifiez si la journée était complète lorsque la requête a été exécutée. Si c’était le cas, examinez le changement plutôt que de supposer des données partielles.
Dates manquantes au milieu de la plage	Vérifiez si la source confirme zéro événement ou si la requête a renvoyé des données incomplètes.
Chiffres historiques décalés par rapport à la semaine dernière	Vérifiez les événements arrivés en retard, les backfills ou les modifications des filtres et des enregistrements sources.

Vous pouvez utiliser la fiche de révision de graphique PostHog pour enregistrer vos paramètres de requête et vos notes de résolution.

Garder les métriques observées séparées des hypothèses

Par exemple, en utilisant des chiffres fictifs, un rapport pourrait séparer ces affirmations :

Changement observé : « Les clics sur le bouton de paiement ont augmenté de 34 % du lundi au jeudi. »
Hypothèse : « La sortie de l’application mobile v2.4 mardi pourrait être liée. Comparez les utilisateurs concernés avec d’autres segments et vérifiez les changements de suivi ; cette comparaison seule n’établirait pas de causalité. »

Une fois la requête vérifiée, vous pouvez demander à Leina de l’exécuter selon un calendrier. Spécifiez le fuseau horaire et le lieu de livraison, puis examinez le premier résultat planifié. Revérifiez la requête lorsque l’instrumentation ou les filtres changent ; l’exécution récurrente ne remplace pas la vérification.

PostHog propose également ses propres capacités d’analyse IA. Choisissez le flux de travail adapté à l’endroit où travaille votre équipe, et conservez les conditions sources avec tout graphique que vous partagez.