Версия 03.06.2026
| Новые функции | Описание |
|---|---|
| AI-агенты | От Сырых данных к готовому улучшению сайта за один диалог: AI сам находит проблемы, предлагает решения и помогает проверить их в работе. В UX Rocket появился AI-агент, который помогает Оптимизировать конверсию сайта. Вы задаёте контекст бизнеса и параметры анализа, а агент сам исследует данные, строит отчёт с воронками и анализирует путь пользователей, чтобы найти точки, в которых теряется конверсия. Вы можете не только получить вывод AI, но и самостоятельно открыть построенную воронку, изучить её показатели и разобраться в данных, на которых основаны рекомендации. После анализа Вы выбираете шаг воронки для оптимизации и страницу, на которой происходит нужное действие. AI формирует инсайты по проблеме и гипотезы её решения, а затем по выбранной гипотезе создаёт макет будущего изменения. И главное – гипотеза не остаётся только идеей. AI генерирует готовый код для проведения A/B-теста, чтобы Вы могли проверить, действительно ли предложенное изменение помогает повысить конверсию. Таким образом, AI-агент объединяет в одном сценарии весь путь от аналитики до проверки гипотезы: анализ данных → воронка → поиск точки роста → изучение результатов → подготовка гипотез → разработка макетов → готовый код для A/B-теста. Кроме того, прямо в чате AI появился поиск по документации UX Rocket. Теперь Вы можете задать агенту вопрос о работе системы или любой функции и получить ответ прямо в диалоге, не переключаясь между продуктом и документацией. |
| Короткие ссылки | Создавайте красивые ссылки, которые работают на Ваш бренд и маркетинг: умная маршрутизация, брендированные домены и QR-коды, аналитика эффективности переходов – всё в одном инструменте. Теперь в UX Rocket Вы можете создавать короткие ссылки с повышенным доверием к отправителю. Например, вместо длинного URL можно использовать brand.uxrl.ru/promo или brand.uxrl.ru/sale – в адресе указаны Ваш бренд и назначение ссылки. Пользователь сразу понимает, от какой компании он получил ссылку и что его ждёт после перехода. Это особенно важно для SMS-рассылок, рекламы, email-кампаний и других коммуникаций, где короткий и узнаваемый адрес помогает повысить доверие к ссылке. Для этого Вы можете брендировать ссылки прямо на домене UX Rocket, настроив собственный поддомен, или подключить отдельный домен своей компании для коротких ссылок. При этом не нужно использовать основной домен сайта – нужно выбрать специальный домен только для брендированных ссылок. При этом каждая ссылка может быть умной: Вы заранее указываете, куда направлять пользователей с разных платформ. UX Rocket автоматически определяет платформу и открывает нужный URL. Обогащайте ссылки UTM-метками, ERID и любыми стандартными и кастомными атрибутами, создавайте шаблоны для часто используемых UTM-наборов и используйте эти параметры для дальнейшего анализа эффективности кампаний и источников переходов. Создавайте брендированные QR-коды с собственным изображением или логотипом и используйте их как отдельный канал привлечения. В аналитике Вы можете видеть переходы по коротким ссылкам и QR-кодам, а с помощью UTM-параметров связывать переходы с установками мобильного приложения и оценивать результат кампании. Короткие ссылки – это не просто сокращение URL, а полноценный маркетинговый инструмент: создавайте красивую ссылку, управляйте маршрутом пользователя, брендируйте её и измеряйте результат каждого перехода. |
| Интеграция с несколькими аккаунтами Яндекс Директ | Подключайте несколько рекламных аккаунтов Яндекс Директ к одному аккаунту UX Rocket и анализируйте рекламу в единой системе. Теперь Вы можете подключить несколько рекламных кабинетов Яндекс Директ и загружать из них в UX Rocket кампании, группы объявлений, объявления, расходы, клики и показы. Данные каждого кабинета сохраняются с идентификатором рекламного аккаунта. Это особенно удобно, если Вы разделяете рекламу по разным кабинетам: в UX Rocket вся рекламная активность объединяется в единой аналитике, при этом Вы можете при необходимости смотреть данные отдельно по каждому кабинету. При подключении аккаунта UX Rocket автоматически создаёт и поддерживает специальную метку, которая добавляется в кампании или группы объявлений. Благодаря этому данные из Яндекс Директ можно сопоставлять с действиями пользователей в цифровом продукте и анализировать рекламу вместе с поведением пользователей. Для каждого аккаунта Вы можете отдельно настроить глубину загрузки исторических данных и уровень добавления метки, а состояние загрузки и результаты автоматического обновления удобно контролировать в одном интерфейсе. |
| Обогащение профиля пользователя рассчитанными и загружаемыми атрибутами и (CDP) | Мы сделали еще два шага к выстраиванию CDP-платформы на базе продуктовой аналитики. Собирайте единый профиль пользователя из всех доступных данных и используйте его как основу для персонализированной аналитики и экспериментов. Теперь Вы можете дополнять профиль пользователя не только данными, которые передаются из сайта или приложения, но и расчётными атрибутами на основе его поведения, данными из файлов и внешних систем. Вы сами определяете, какие характеристики рассчитывать и по каким правилам: например, сумма покупок за N-период, рекламный источник первого визита, основной город и устройство пользователя, lifetime, сумма всех покупок, последний товар, сколько дней прошло между событиями или в каком A/B-тесте он участвовал. Все эти данные объединяются в едином профиле пользователя. Вы можете настроить собственную структуру профиля, сгруппировав атрибуты и выбрав, какие характеристики должны отображаться в карточке пользователя. Можете задать регулярность пересчета рассчитываемых атрибутов. Загрузку можно производить из CRM-систем и других внешних источников с заданным расписанием, например если в CRM есть день рождение, пол и возраст – эти данные существенно улучшат глубину инсайтов UX Rocket и помогут маркетологам строить сегменты для ретаргетинга. Такой профиль становится единой точкой, где собрана история и дополнительная информация о пользователе. Вы можете использовать эти данные, чтобы сегментировать пользователей по их реальному поведению, сравнивать группы между собой, находить закономерности, строить более точные поведенческие когорты и персонализировать продукт. А в A/B-тестах – проверять, как разные изменения работают для пользователей с разными характеристиками и историей взаимодействия. В результате Вы получаете не просто набор атрибутов, а единый цифровой профиль пользователя, который связывает поведение, внешние данные и результаты аналитических расчётов и даёт целостное представление о пользователе. |
| LookUp-атрибуты в аналитике | Используйте данные LookUp-таблиц в аналитике – без изменения событий и доработки SDK, например Вы не собирали атрибут Категории товара или не могли его собрать с фронта сайта или приложения, но хотели бы обогатить аналитику, чтобы смотреть поведение пользователей (паттерны покупки) в разрезе категорий товара. Теперь Вы можете использовать атрибуты из LookUp-таблиц при анализе пользовательского поведения в UX Rocket. Например, если в событии передаётся только Product ID, в аналитике Вы сможете дополнительно работать с категорией товара и другими характеристиками, связанными с Product ID, достаточно просто загрузить файл с расширенным атрибутивным составом, связанным с Product ID. В Пути клиента, Воронках, Инсайтах и Когортах LookUp-атрибуты становятся доступны для выбора в фильтрах и разбивках. Это позволяет учитывать в аналитике дополнительные данные, которые не передаются в событиях, и использовать их при исследовании пользовательского поведения. Также Вы можете нормализовать значения атрибутов – например, объединить несколько исходных значений в одну категорию и использовать её как единый разрез в аналитике. |
| Ad-hoc анализ сырых данных | Получайте прямой доступ к сырым данным и самостоятельно находите ответы на нестандартные аналитические вопросы – без подготовки отдельного отчёта. Теперь в UX Rocket Вы можете самостоятельно анализировать сырые данные в отдельном конструкторе: выбирать нужные поля и фильтры, строить таблицы и сводные представления, группировать данные в любых разрезах, рассчитывать собственные показатели и сразу просматривать результат. Меняйте структуру анализа на лету – перестраивайте строки и столбцы в Pivot режиме, раскрывайте нужные уровни детализации, добавляйте вычисляемые поля и настраивайте отображение итогов, чтобы быстро проверить гипотезу или разобраться в данных. Для продвинутого анализа используйте экспертный SQL – пишите собственные запросы к сырым данным, когда стандартных возможностей конструктора недостаточно, а готовый результат можно экспортировать в CSV или XLSX. В результате Вы получаете быстрый инструмент для ad-hoc исследования сырых данных, диагностики проблем и проверки аналитических гипотез. |
| Обновление разбивок и визуализации Полосы в Инсайтах | В Инсайтах стало удобнее работать с большими объёмами данных: увеличили количество значений в разбивках и переработали визуализацию Полосы. Для всех визуализаций Инсайтов количество значений в разбивке увеличено со 100 до 1000. Также добавили возможность показывать топ непопулярных значений, чтобы находить закономерности в небольших группах, которые не входят в основной топ. Это помогает замечать изменения в поведении пользователей даже там, где объём данных невелик и такие значения обычно остаются вне анализа. Визуализацию Полосы полностью переработали: группы и значения теперь легче различать, одинаковые значения атрибутов во всех метриках выделяются одним цветом, улучшены контраст текста и отображение всплывающих подсказок. |
| Ускоренная когортная таблица | Когортная таблица теперь работает значительно быстрее и стабильнее. Вы сможете быстрее анализировать эффективность рекламных каналов и кампаний, сравнивать вклад новых и вернувшихся пользователей, отслеживать накопительный результат конверсий и находить продажи или заявки, полученные от привлечённого трафика. Главное изменение – расчёт когортной таблицы оптимизирован: анализ, который раньше мог требовать длительного ожидания, теперь строится быстрее, поэтому Вы можете не тратить время на ожидание результата и быстрее переходить к исследованию данных. |
| Новые пользователи в когортной таблице | Теперь Вы можете видеть в когортной таблице, сколько НОВЫХ пользователей пришло в каждый день привлечения. Под каждой датой привлечения будет отображаться количество уникальных новых пользователей, пришедших в этот день. Число рассчитывается отдельно для каждого значения выбранной разбивки – например, для каждой рекламной кампании или канала продвижения. Это позволяет сразу увидеть, какой день или какой выбранный канал привлёк больше всего новых пользователей, и сопоставить этот объём с последующими конверсиями. |
| Центр нотификаций | Все важные уведомления UX Rocket теперь собраны в одном месте  – Вы не пропустите изменения, результаты анализа и другие события системы.В центре нотификаций сохраняются уведомления, поэтому они не исчезают после выхода из системы. При следующем входе Вы увидите непрочитанные сообщения, а новые уведомления будут приходить в реальном времени. Центр поддерживает информационные, предупреждающие, отрицательные и положительные уведомления, чтобы важность события была сразу понятна. Сейчас через центр приходят уведомления о Типовых событиях, Технических работах, Импакт-анализе и работе AI-агентов |
| Фильтрация по когортам в виртуальных конверсиях | Обучайте AI-модели на действительно качественных пользователях, а не на всём потоке заявок. При настройке виртуальных конверсий теперь можно фильтровать данные для обучения модели не только по атрибутам, но и по когортам. Например, можно выделить пользователей, чьи заявки были подтверждены как качественные, и использовать их поведение как целевое при обучении модели. Фильтр поддерживает условия Содержит и Не содержит, поэтому Вы можете как включать нужные группы пользователей в выборку, так и исключать нецелевые. В результате виртуальные конверсии могут учитывать не просто факт отправки заявки, а поведение пользователей, которые действительно соответствуют качественному целевому действию, что помогает точнее находить и привлекать похожих пользователей. |