Tietoa CausoAI:sta
Teemme syy-seuraussuhteista kaikkien työkalun.
Jokaisen analytiikkatiimin kuuluisi tietää liiketoimintansa todelliset syyt — ei vain sitä, mikä korreloi minkäkin kanssa. Rakensimme CausoAI:n tekemään siitä mahdollista ilman kausaalimenetelmien taustaa.
Miksi aloitimme
Kurotaan umpeen datan ja päätöksen välinen kuilu.
Melkein jokainen yritys osaa kertoa, mitä viime kvartaalissa tapahtui. Harva osaa kertoa, mikä sen aiheutti. Nämä ovat eri kysymyksiä ja eri vastauksia, ja budjetit päätetään jälkimmäisen perusteella riippumatta siitä, onko siihen kukaan oikeasti vastannut.
Kuilu ei johdu datan tai työkalujen puutteesta. Menetelmät, jotka vastaavat kysymykseen ”miksi”, ovat olleet olemassa vuosikymmeniä, ja ohjelmistot niiden ajamiseen ovat avointa lähdekoodia. Puuttunut on väliin jäävä kerros — jokin, joka soveltaa menetelmiä oikein, tarkistaa riittääkö datanne johtopäätökseen ja selittää tuloksen sille, jonka pitää tehdä päätös.
Ilman sitä kerrosta analyysi jää asiantuntijoiden lukkojen taakse ja kaikki muut päättävät korrelaatioiden perusteella, jotka näyttävät vakuuttavilta ja ovat joskus täsmälleen päinvastaisia. Sitä kerrosta me rakennamme.
Periaatteemme
Syy-seuraussuhde ennen korrelaatiota
Korrelaatiot johtavat harhaan. Kausaalimallit tuottavat parempia päätöksiä. Rakennamme työkaluja, jotka pitävät tästä erosta kiinni.
Automaattista, ei käsityötä
Analyysin ei pitäisi vaatia tohtorintutkintoa. Alustamme hoitaa menetelmän valinnan, oletusten tarkistuksen ja tulkinnan.
Ymmärrettävää myös johdolle
Tilastollisilla tuloksilla on merkitystä vain jos päättäjät ymmärtävät ne. Tekoälyn kirjoittamat selkokieliset yhteenvedot kurovat sen eron umpeen.
Huolellinen oletusarvoisesti
Valmiuspisteytys tekee huonon analyysin ajamisesta vaikeaa — ja kertoo täsmälleen, mitä pitää korjata, kun jokin on pielessä.
Mihin olemme menossa
Miltä seuraava vuosi näyttää.
CausoAI on varhaiskäytössä, mikä tarkoittaa että tiekartan muotoilevat yhä sen käyttäjät. Kolme asiaa on lyöty lukkoon.
Syvemmälle, ei leveämmälle
Markkinoinnin, myynnin ja asiakkuuksien tiimit kysyvät samoja muutamaa kallista kysymystä yhä uudelleen. Seuraava vuosi menee siihen, että vastaamme juuri niihin todella hyvin — valmiit pohjat attribuutioon, alennuksiin ja poistumaan — sen sijaan että levittäytyisimme ohuesti joka toimialalle.
Ainoan käsityövaiheen kutistaminen
Vaikutuskaavion tarkistus on ainoa osa, joka tarvitsee ihmistä, joten sen pitäisi viedä minuutteja. Parempia ensiluonnoksia, selkeämpiä ehdotuksia ja liiketoiminnan kieltä tilastotermien sijaan.
Datanne luo, sinne missä se on
Tänään se tarkoittaa CSV-tiedostoja, PostgreSQLiä, MySQLiä ja Google Sheetsiä. Seuraavaksi se tarkoittaa järjestelmiä, joissa nämä tiimit oikeasti työskentelevät — CRM, mainosalustat ja tietovarastot — jotta aloittaminen ei enää ole vientiprojekti.
Vuoden päästä koe on yksinkertainen: markkinointivastaavan pitää pystyä ratkaisemaan budjettikysymys maanantaina ja perustelemaan vastaus torstain palaverissa ilman tikettiä datatiimille.
Kuka tämän takana on
Sinun kuuluu tietää, kuka dataasi käsittelee.
Joona Rantanen
Perustaja — CausoAI
Helsinki, Suomi
Joona on tehnyt uransa data sciencen soveltavassa päässä, muun muassa konsultointityössä teleoperaattoripuolella, jossa tehtävänä oli selvittää mitkä kaupalliset ja myynnilliset toimenpiteet oikeasti liikuttivat lukuja ja mitkä vain liikkuivat niiden rinnalla. Viime aikoina hän on rakentanut koneoppimismalleja asiakaspoistumaan — työtä, joka törmää samaan seinään toiselta puolelta: malli kertoo kuka on lähdössä, mutta ei sitä, mikä saisi heidät jäämään.
Näiden kysymysten toistuva esittäminen teleoperaattori-, julkishallinto-, terveydenhuolto- ja kiertotalousprojekteissa johti CausoAI:hin. Hän on koulutukseltaan diplomi-insinööri Aalto-yliopistosta pääaineinaan koneoppiminen, data science ja tekoäly, ja teki diplomityönsä suurista kielimalleista.
Kotipaikka
Helsinki, Suomi
Perustettu
2026
Vaihe
Varhaiskäyttö
Yhtiö
Luma Software Oy
Kysyttävää yrityksestä, alustasta tai datan käsittelystä? Ota yhteyttä.