Alusta

Kaikki mitä syy-seuraussuhteiden analysointiin tarvitaan.

CSV-tiedostosta johdon yhteenvetoon — automaattisesti, tarkistettuna ja selitettynä. Tilastotieteen tohtoria ei tarvita.

Aloita tästä

Raportit kertovat, mitä tapahtui. Ne eivät kerro, mikä sen aiheutti.

Raportointityökalut ovat hyviä näyttämään, mitkä luvut liikkuivat yhtä aikaa. Ne eivät pysty erottamaan sinun tekemisiäsi kaikesta muusta samaan aikaan tapahtuneesta — sesongista, brändikampanjasta tai siitä, että parhaat asiakkaasi olisivat uusineet joka tapauksessa. Juuri tähän rakoon budjetti katoaa huomaamatta.

Markkinointi

Raportti sanoo

Hakumainonta konvertoi viime kuussa 12 000 käyttäjää.

CausoAI sanoo

Hakumainonta aiheutti näistä 3 400 konversiota. Loput 8 600 olisivat konvertoineet joka tapauksessa — he etsivät teitä jo valmiiksi.

Myynti

Raportti sanoo

Alennetut kaupat voitetaan 18 % useammin.

CausoAI sanoo

Yli 15 %:n alennus ei paranna voittoprosenttia lainkaan. Sen alapuolella se tuo 6 prosenttiyksikköä. Kaikki yli 15 %:n menevä on pois katteesta.

Asiakkuudet

Raportti sanoo

Ominaisuutta X käyttävät asiakkaat poistuvat 40 % harvemmin.

CausoAI sanoo

Ominaisuus X ei aiheuta pysyvyyttä — aktiiviset asiakkaat olisivat jääneet muutenkin. Käyttöönottopuhelu sen sijaan vähentää 90 päivän poistumaa 12 prosenttiyksikköä.

Miltä käyttö oikeasti näyttää

Et rakenna tilastollista mallia, valitse menetelmää etkä kirjoita kaavoja. Yksi vaihe tarvitsee sinua aidosti: CausoAI:n ehdottaman vaikutuskaavion tarkistaminen ennen kuin mitään mitataan.

Mikään algoritmi ei pysty päättelemään jokaista syy-seuraussuhteen suuntaa pelkästä datasta — data kertoo mielellään, että jäätelön myynti aiheuttaa auringonpaistetta. Nuolen suunnan valinta on arvio siitä, miten liiketoimintanne toimii, ei tilastollinen kysymys. Juuri siksi sinä olet oikea henkilö tekemään sen. Käytännössä kyse on lyhyestä tarkistuksesta valmiiksi piirrettyyn kaavioon.

01

Tuo datasi

CSV-vienti tai suora yhteys tietokantaasi tai Google Sheetsiin. Asiakastiedot, kampanjapanostukset, kauppahistoria — mitä tahansa jo seuraatte.

02

Tarkista kaavio

CausoAI ehdottaa, miten asiat liittyvät toisiinsa. Sinä käyt sen läpi ja korjaat virheet — tämä on ainoa vaihe, joka aidosti tarvitsee ihmistä, ja juuri siinä liiketoiminnan tuntemuksesi ratkaisee.

Tarvitsee sinua

03

Kysy liiketoimintakysymys

Sellainen, josta oikeasti väitellään palaverissa. Voittavatko alennukset kauppoja? Estääkö käyttöönotto poistumaa? Onko tämä kanava budjettinsa arvoinen?

04

Saat vastauksen, jonka voi perustella

Luku, rehellinen vaihteluväli, keitä se koskee ja selkokielinen selitys siitä, mitä se tarkoittaa ja kuinka paljon siihen voi luottaa.

Ominaisuus 01

Se piirtää kaavion siitä, mikä vaikuttaa mihin. Sinä vain tarkistat sen.

Ennen kuin minkään vaikutusta voi mitata, pitää tietää, miten liiketoimintasi palaset liittyvät toisiinsa: mikä syöttää mitä ja mikä vaikuttaa huomaamatta molempiin. Juuri tämä menee useimmissa analyyseissa pieleen, ja siksi ne antavat väärän vastauksen.

CausoAI lukee datasi ja piirtää kaavion valmiiksi. Sinä käyt sen läpi ja korjaat kohdat, jotka eivät vastaa liiketoimintanne todellisuutta — mikään algoritmi ei ratkaise jokaista syy-seuraussuhteen suuntaa itse, ja se valinta koskee liiketoimintaa, ei tilastotiedettä. Ei mallinnusta eikä kaavoja: vain valmiin kaavion tarkistus.

  • Piirretään automaattisesti siitä datasta, joka teillä jo on
  • Raahaa ja pudota -editori — tiimisi liiketoimintatuntemus voittaa aina
  • Tunnistaa piilotekijät, jotka saavat kaksi asiaa näyttämään yhteydessä olevilta
  • Jokainen versio tallentuu, joten voit vertailla ja palata taaksepäin

Miltä vaikutuskaavio näyttää

  1. Sähköpostien tiheys

    asia, jota säädät itse

  2. Käynnit sivustolla

    mihin se vaikuttaa ensin

  3. Kokeilun aloitukset

    välivaihe

  4. Liikevaihto

    se, mistä oikeasti välität

Ja se osa, joka yleensä unohtuu

Sesonki nostaa yhtä aikaa sekä sähköpostien sitoutumista että liikevaihtoa. Jos sitä ei huomioi, kampanja saa kunnian rahasta, jonka sesonki olisi tuonut muutenkin. CausoAI vakioi tämän kaltaiset tekijät ennen kuin se mittaa mitään.

Ominaisuus 02

Viisikerroksinen Causal Readiness Score

Kaikki analyysit eivät ole yhtä luotettavia. CRS kertoo täsmälleen, kuinka varma tuloksesta voi olla — ja mitä aukkoja pitää paikata.

L1

Datan kattavuus

25%

Otoskoko, puuttuvat arvot, sarakkeiden täydellisyys — onko riittävästi laadukasta dataa?

L2

Tunnistettavuus

25%

Aikajärjestys, takaovikriteeri, törmäysmuuttujien tunnistus — onko vaikutus ylipäätään laskettavissa?

L3

Mittauksen toteutettavuus

20%

Täyttääkö datasi sen, mitä menetelmä vaatii antaakseen luotettavan vastauksen?

L4

Tilastollinen voima

20%

Ryhmien päällekkäisyys ja tehollinen otoskoko — riittääkö aineisto vaikutuksen havaitsemiseen?

L5

Tulosten vakaus

10%

Herkkyys mittaamattomille sekoittaville tekijöille — pysyykö tulos samana eri menetelmillä?

Pisteiden tulkinta

80–100

Vahva luottamus

Sopii päätöksenteon pohjaksi

60–79

Suunta on luotettava

Hyvä hypoteesien pohjaksi

40–59

Käytä varauksella

Merkittäviä oletuksia

< 40

Älä toimi tämän varassa

Ei riitä päätöksentekoon

Ominaisuus 03

Suora vastaus kysymykseen ”toimiko se oikeasti?”

Sinun ei tarvitse valita tilastollista menetelmää. CausoAI katsoo, mitä olet mittaamassa ja kuinka paljon dataa on, valitsee oikean lähestymistavan itse ja antaa vastauksen neljässä osassa.

Vaikutuksen suuruus

+8,3 pp konversioon

Luku, jonka voi laittaa suunnitelmaan — ei pelkkä suunta. Sähköpostien tiheyden nosto kahdesta neljään kertaan viikossa nosti konversiota 8,3 prosenttiyksikköä.

Kuinka varmoja olemme

95 %:n varmuus: 6,1–10,5 pp

Jokaiseen arvioon kuuluu rehellinen vaihteluväli. Jos väli menee nollan yli, sanomme sen suoraan emmekä kaunistele tulosta, jota ei ole.

Keneen se tehosi

Vahvin: 15–30 päivää passiiviset

Keskiarvo piilottaa mahdollisuuden. CausoAI purkaa vaikutuksen segmenteittäin, jotta tiedät, mihin asiakkaisiin seuraava euro kannattaa laittaa.

Mitä se on arvoltaan

≈ 340 000 € liikevaihtovaikutus

Vaikutukset käännetään takaisin niihin yksiköihin, joilla raportoitte — liikevaihto, kate, säilyneet asiakkuudet — jotta analyysi istuu liiketoimintakeskusteluun.

Analyytikoille: menetelmä valitaan automaattisesti toimenpiteen tyypin ja otoskoon perusteella, ja CausoAI kertoo aina käyttämänsä menetelmän ja oletukset, joihin se nojasi — joten datatiimi voi tarkistaa työn sen sijaan että uskoisi sen.

Ominaisuus 04

Mitä jos -simulaattori

Kun kausaalimalli on rakennettu, voit ajaa simulaatioita eteenpäin: muuta toimenpidemuuttujan arvoa ja näe ennustettu lopputulos — luottamusväleineen.

  • Liukusäädin toimenpiteen voimakkuudelle (esim. mainosbudjetti ±50 %)
  • 95 %:n luottamusvälit kaikille ennusteille
  • Annos-vastekäyrät jatkuville toimenpiteille
  • Segmenttikohtaiset skenaariot kohdennettuihin päätöksiin

Skenaariosimulaatio

+20%

Ennustettu lopputulos

+$340Kliikevaihdon nousu
95 %:n luottamusväli: $280K — $410K
$280K$340K$410K
Tekoälyn havainnotclaude-sonnet-4-6
”Sähköpostikampanjoiden tiheyden nostaminen kahdesta neljään kertaan viikossa nosti 30 päivän konversioastetta 8,3 prosenttiyksikköä (95 %:n luottamusväli: 6,1–10,5 pp). Vaikutus tulee pääosin uudelleenaktivointisegmentistä — 15–30 päivää passiivisina olleet käyttäjät reagoivat voimakkaimmin (+12,7 pp).”

Ominaisuus 05

Tekoälyn tuottamat havainnot Clauden avulla

CausoAI käyttää Claudea (claude-sonnet-4-6) kääntämään tilastolliset tulokset selkokielisiksi yhteenvedoiksi, oletusten selityksiksi ja konkreettisiksi suosituksiksi — välimuistissa 7 päivää, jotta API-kustannukset pysyvät kurissa.

  • Yhteenvedot, jotka selittävät vaikutukset selkokielellä
  • Oletusten ja rajoitusten selitykset myös ei-teknisille päättäjille
  • Vähintään kolme konkreettista ja priorisoitua toimenpidesuositusta
  • Kysy lisää omin sanoin — voit esittää jatkokysymyksiä analyysistäsi

Ominaisuus 07

Yhdistä tietovarastosi suoraan.

Unohda CSV-vienti. Yhdistä CausoAI PostgreSQLiin, MySQLiin tai Google Sheetsiin, kirjoita kysely, esikatsele tulokset ja tuo data sisään — kaikki alustaa poistumatta.

  • Esikatsele 100 riviä ennen kuin sitoudut tuontiin
  • Vain luku -tarkistus kyselylle — ei vahinkokirjoituksia
  • Tuotu data profiloidaan automaattisesti ja on heti analysoitavissa
  • Tunnukset tallennetaan salattuina

PostgreSQL

Tietokanta

Yhdistä mihin tahansa PostgreSQL-instanssiin. Kirjoita SELECT-kysely, esikatsele 100 riviä ja tuo data suoraan — CSV-vientiä ei tarvita.

MySQL

Tietokanta

Yhdistä MySQLiin tai MariaDB:hen. CausoAI tarkistaa ennen ajoa, että kysely on vain lukeva.

Google Sheets

Taulukko

Tunnistaudu palvelutilillä ja hae taulukko suoraan analyysityötilaasi.

Ominaisuus 08

Kysymykset, jotka yleensä vaativat asiantuntijan.

Nämä ovat analyyseja, jotka yleensä tarkoittavat rekrytointia tai neljännesvuoden odottelua, että datatiimi ehtii tikettiisi. CausoAI ajaa ne puolestasi, tarkistaa ne dataasi vasten ja selittää vastauksen selkokielellä.

Miksi se toimi, ei vain että se toimi

Vaikutuksen reitti

Kampanja nosti liikevaihtoa. Johtuiko se siitä, että sivustolle tuli enemmän kävijöitä, vai siitä, että se tavoitti parempia ostajia, jotka käyttivät enemmän rahaa? CausoAI jakaa tuloksen reitteihin, joita pitkin se kulki, jotta näet mikä osa koneistosta teki työn — ja voit panostaa siihen osaan kokonaisuuden sijaan.

Tehdyn muutoksen mittaaminen

Ennen ja jälkeen

Lanseerasitte muutoksen yhdellä alueella, yhdelle segmentille, yhden kuukauden aikana. CausoAI vertaa tapahtunutta vastaavaan ryhmään, joka ei saanut muutosta, jottei vahva kvartaali tai sesonkipiikki mene tulostenne piikkiin. Se myös tarkistaa, käyttäytyivätkö ryhmät samalla tavalla ennen muutosta, ja varoittaa jos eivät.

Keneen kannattaa oikeasti kohdistaa

Reagoivat segmentit

Lähes mikään ei toimi kaikkiin yhtä hyvin. CausoAI löytää ryhmät, joissa vaikutus on vahvin ja joissa sitä ei ole lainkaan, ja muuttaa sen selkeäksi kohdennussäännöksi, jonka voit antaa kampanjan tekijälle — sekä rehellisen arvion siitä, paljonko kohdentamisella voittaa verrattuna kaikille lähettämiseen.

Miksi luku liikkui

Juurisyy

Poistuma hyppäsi viime kuussa eikä kukaan osaa sanoa miksi. Sen sijaan että saisit listan kaikesta, mikä liikkui samaan aikaan, CausoAI jäljittää muutoksen vaikutuskaavion läpi ja asettaa järjestykseen sen, mikä sitä todella ajoi — jolloin jälkiselvitys alkaa syistä eikä sattumista.

Miksi vastaukseen voi luottaa

Tiukkaa sisältä. Luettavaa päältä.

Syy-seuraussuhteiden analyysi menee helposti pieleen, ja väärä vastaus on pahempi kuin ei vastausta lainkaan, koska se näyttää yhtä vakuuttavalta. CausoAI on rakennettu niin, että voit toimia tuloksen pohjalta ilman että joudut auditoimaan tilastotiedettä itse.

Vakiintunutta tiedettä, ei omaa keksintöämme

CausoAI:n alla olevat menetelmät ovat vertaisarvioituja standardeja, joita tutkimusryhmät ja suuret teknologiayhtiöt käyttävät todellisen vaikutuksen mittaamiseen. Me automatisoimme ne — emme keksineet niitä.

Se näyttää välivaiheet

Jokainen tulos kertoo käytetyn menetelmän ja oletukset, joihin se nojasi. Mikään ei tule pelkkänä lukuna, joka pitäisi vain uskoa.

Se kertoo, milloin ei kannata toimia

Jokaiselle analyysille lasketaan valmiuspisteet. Kun data ei riitä varmaan vastaukseen, CausoAI sanoo sen ja kertoo mitä puuttuu — sen sijaan että piirtäisi silti vakuuttavan näköisen kuvaajan.

Datatiimisi voi auditoida sen

Arviot, luottamusvälit, oletukset ja itse vaikutuskaavio ovat kaikki vietävissä ulos. Jos joku teknisempi haluaa tarkistaa tuloksen ennen kuin toimitte sen mukaan, se onnistuu.