В этой статье мы рассмотрим важность подключения базовой аналитики к боту и какие преимущества это может принести. В современном цифровом мире, где взаимодействие с клиентами происходит все больше через онлайн-платформы, создание и поддержка эффективных чат-ботов становится важным аспектом успешного бизнеса. Однако, создание бота, который просто предоставляет информацию или отвечает на базовые вопросы, уже не достаточно для конкурентного преимущества. Сегодня важно понимать поведение и потребности пользователей, анализировать данные и принимать обоснованные решения на основе этой информации. Здесь на помощь приходит подключение аналитики к боту. Интеграция аналитических инструментов и методов позволяет собирать, анализировать и интерпретировать данные о взаимодействии пользователей с ботом. Это открывает перед нами возможность получить ценные инсайты, которые помогут оптимизировать работу бота, улучшить пользовательский опыт и принимать обоснованные решения на основе данных. Подключение аналитики к боту является неотъемлемой частью развития и совершенствования чат-ботов в нашей динамичной цифровой эпохе. Оно позволяет превратить бота из простого инструмента коммуникации в мощный инструмент анализа данных, который поможет вашему бизнесу сформировать эффективную стратегию и достичь поставленных целей. Давайте рассмотрим все преимущества и возможности, которые открывает перед нами подключение аналитики к боту. В данном примере, мы научимся: видеть количество «живых» и «мёртвых» пользователей; видеть количество сообщений, отправленных через бота; видеть сами сообщения; строить графики. Python 3 (aiogram — фреймворк для создания ботов); MongoDB — база данных, которая будет служить источником для построения дашборда; Telegram — лучший мессенджер для работы с ботами; Redash — self-hosted сервис для построения дашбордов. В качестве примера, напишем простейшего бота на Python 3, который позволяет обмениваться анонимными сообщениями. Пользователю предоставляется персональная ссылка на бота, которая содержит идентификатор пользователя, которому необходимо отправить сообщение. Он может разместить её в своих соцсетях. Тот, кто хочет отправить пользователю анонимное сообщение, должен перейти по этой ссылке. После этого, бот получит команду /start с полезной нагрузкой в виде идентификатора пользователя в Телеграм. Идём к @BotFather и создаём бота: Подключаем библиотеку для создания телеграм ботов: А также для работы с MongoDB: Создаём файл main.py и прописываем начало для любого бота: Добавим одно единственное состояние, которое нам понадобится для отправки сообщений: Пропишем обработчик для команды /start: Напишем обработчик для отправки сообщений: В примере выше мы реализовали возможность отправки различных типов сообщений, но можно оставить только текст. Напишем обработчик нажатий на кнопку  «Ответить»: Остаётся запустить бота: Создадим файл db.py и разметим методы для работы с БД. Подключаемся к БД: Добавление пользователя: Удаляем пользователя: Добавляем сообщение: Напишем обработчик, который отслеживает активацию и деактивацию бота: Добавим регистрацию пользователя в метод /start: Итоговый код обработчика: Зачем добавлять регистрацию пользователя в метод /start , если у нас есть отдельный обработчик, который смотрит активацию и деактивацию бота? Ответ: тот метод отрабатывает не всегда корректно. Добавим регистрацию сообщений в самый конец обработчика отправки сообщений: На этом с кодом закончили. Готовый код можно посмотреть тут. Запускаем бота и пробуем его потестить: В следующей части мы рассмотрим создание самого дашборда. P.S.: Моя первая статья на Хабре, буду рад конструктивной критике.