Käyttötapaukset
Oikeita vastauksia oikeisiin liiketoimintakysymyksiin.
CausoAI on tehty markkinoinnin, myynnin ja asiakkuuksien analytiikkatiimeille, joiden pitää päästä korrelaatiosta syy-seuraussuhteisiin — ja havainnoista tekoihin.
Markkinointitiimit
Markkinoinnin attribuutio
”Käytätte 2 miljoonaa kuussa kahdeksassa kanavassa. Mitkä niistä oikeasti tuottavat konversioita — ja mitkä vain ratsastavat orgaanisella kysynnällä?”
Perinteiset attribuutiomallit — viimeinen kosketus, ensimmäinen kosketus, lineaarinen — mittaavat kaikki korrelaatiota, eivät syy-seuraussuhdetta. Ne kertovat, mitkä kanavat esiintyivät ennen konversiota, eivät sitä mikä sen aiheutti. CausoAI selvittää markkinointidatasi todellisen rakenteen ja mittaa jokaisen kanavan aidon vaikutuksen.
Katso markkinoinnin demo →Mitä CausoAI tuottaa
30–40 %
Vähemmän hukkaan menevää panostusta
Siirrä budjetti korreloivista kanavista niihin, jotka oikeasti vaikuttavat
Todellinen ROI
Kanavittain ja kampanjoittain
Ei viimeistä kosketusta — todellinen vaikutus luottamusväleineen
Optimaalinen jako
Suositukset budjetin jakamiseen
Skenaariosimulaatio: mitä jos siirrämme 20 % kanavasta A kanavaan B?
Mitä CausoAI tuottaa
15–25 %
Katteen suojaus
Lopeta alennukset kaupoille, jotka olisi voitettu muutenkin
Kriittinen raja
Optimaalinen alennustaso
Annos-vastekäyrä: millä alennusprosentilla kaupan voittotodennäköisyys oikeasti nousee?
Segmenttitieto
Eri vaikutus eri kauppatyypeille
Enterprise vai SMB, inbound vai outbound — eri vaikutus, eri strategia
Myyntitiimit
Alennusstrategia
”Voittavatko alennuksenne kauppoja — vai annatteko vain katetta pois kaupoista, jotka olisi voitettu joka tapauksessa?”
Parhaat myyjät antavat alennuksia harkiten. Ilman syy-seuraussuhteiden analyysia on kuitenkin mahdotonta erottaa alennuksen vaikutusta kaupan laadusta. CausoAI mittaa alennuksen todellisen vaikutuksen voittoprosenttiin ja vakioi samalla kaupan koon, myyjän, vaiheen ja asiakassegmentin.
Katso myynnin demo →Asiakkuustiimit
Asiakaspoistuman ehkäisy
”Voitte ennustaa, ketkä asiakkaat poistuvat — mutta mitkä toimenpiteet oikeasti estävät sen, ja keiden kohdalla?”
Poistumaennustemallit kertovat, kuka on vaarassa. Kausaalimallit kertovat, mikä oikeasti auttaa pitämään heidät. CausoAI tunnistaa, mitkä käyttöönoton toimenpiteet, ominaisuuksien käyttöönotot ja asiakaskohtaamiset aidosti vähentävät 90 päivän poistumaa — ja mitkä vain korreloivat asiakkaiden kanssa, jotka olisivat jääneet muutenkin.
Katso asiakkuuksien demo →Mitä CausoAI tuottaa
Todelliset syyt
Ei pelkkiä korrelaatioita
Mitkä käyttöönoton vaiheet oikeasti tuottavat pitkää asiakkuutta?
Oikea kohderyhmä
Kohdennetut toimenpiteet
Tunnista, mitkä riskisegmentit oikeasti reagoivat kuhunkin toimenpiteeseen
Mitattava hyöty
Vaikutus pysyvyyteen luottamusväleineen
Varmista toimenpiteiden vaikutus ennen kuin skaalaat ne