Miksi näin kävi.
Mitä kannattaa tehdä.
CausoAI kertoo datastasi todelliset syyt — mitkä kanavat tuovat liikevaihtoa, mitkä toimenpiteet pitävät asiakkaat ja mitä kannattaa tehdä seuraavaksi.
- Ei tarvetta omalle data scientistille
- CSV-tiedostosta vastaukseen minuuteissa
- Jokaiselle tulokselle luotettavuusarvio
Kenelle
Markkinointi
Mitkä kanavat oikeasti tuovat konversioita — ja mitkä vain ratsastavat orgaanisella kysynnällä?
Myynti
Voittavatko alennukset kauppoja, vai annetaanko katetta pois kaupoista, jotka olisi voitettu muutenkin?
Asiakkuudet
Mitkä käyttöönoton toimenpiteet oikeasti estävät poistumaa — eivätkä vain korreloi pysyvien asiakkaiden kanssa?
Markkinoinnin, myynnin ja asiakkuuksien tiimeille
Lopeta arvailu. Ala tietää, mikä oikeasti toimii.
Näyttää, mikä vaikuttaa mihin
CausoAI lukee datasi ja piirtää valmiiksi kaavion siitä, mikä vaikuttaa mihin — sinä vain vahvistat sen. Tämä on se vaihe, joka tarvitaan ennen kuin minkään vaikutusta voi mitata.
Causal Readiness Score
Viisikerroksinen tarkistus pisteyttää analyysisi välillä 0–100: datan kattavuus, tunnistettavuus, toteutettavuus, tilastollinen voima ja tulosten vakaus.
Toimiko se oikeasti?
CausoAI valitsee datallesi sopivan tilastollisen menetelmän itse ja kertoo vaikutuksen sekä rehellisen vaihteluvälin sen ympärillä.
Mitä jos -simulaattori
Aja vaihtoehtoisia skenaarioita: ”mitä liikevaihdolle kävisi, jos mainosbudjetti kasvaisi 20 %?” — luottamusväleineen.
Tekoälyn tuottamat havainnot
Claude kirjoittaa tiiviin yhteenvedon johdolle, selittää oletukset ja suosittelee konkreettisia toimenpiteitä selkokielellä.
Vastaukset vaikeisiin kysymyksiin
Miksi jokin toimi, miten lanseeraus todella onnistui, keneen kannattaa kohdistaa ja mikä oikeasti liikutti mittaria — analyysit, jotka yleensä vaativat asiantuntijan.
Näin se toimii
Raakadatasta syy-seuraussuhteisiin neljässä vaiheessa.
Tuo datasi
Lataa CSV-tiedosto, jossa on liiketoimintadatasi — markkinointipanostukset, konversiot, asiakastiedot tai myyntitapahtumat. CausoAI profiloi sen automaattisesti.
Katso, mikä vaikuttaa mihin
CausoAI päättelee, miten datasi asiat liittyvät toisiinsa — mikä vaikuttaa mihin ja mikä vaikuttaa huomaamatta molempiin. Käy kaavio läpi ja korjaa kohdat, jotka eivät vastaa liiketoimintaasi.
Näe, kuinka paljon tulokseen voi luottaa
Viisikerroksinen Causal Readiness Score kertoo täsmälleen, kuinka varma tuloksesta voi olla — ja mitä aukkoja kannattaa paikata ennen päätöksiä.
Saat tekoälyn tuottamat havainnot
Claude kirjoittaa yhteenvedon vaikutuksista, selittää oletukset selkokielellä ja antaa vähintään kolme konkreettista toimenpidesuositusta.
Numeroina
Nopea käyttää. Tarkka sisältä.
< 5 min
Ensimmäiseen vastaukseen
CSV-latauksesta tekoälyn kirjoittamaan analyysiin
5 kerrosta
Causal Readiness Score
Kattavuus, tunnistettavuus, toteutettavuus, voima, vakaus
4 tapaa
Tuoda data sisään
CSV-lataus, PostgreSQL, MySQL tai Google Sheets
100 %
Automaattinen mittaus
Tilastotieteen tutkintoa ei tarvita
Valmis ymmärtämään datasi?
Lopeta arvailu siitä, miksi mittarit liikkuivat. Ala tietää todelliset syyt — ja toimia niiden mukaan.