تحتاج الشركات إلى فهم السبب والتأثير: قام شخص ما بـ X وزيادة المبيعات أو قاموا بزيارة المبيعات. لهذا السبب يتحول الكثير منهم إلى تحليلات-لكن بلال محمود المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Clearbrain قال إن منصات التحليلات الحالية لا يمكنها الإجابة على هذا السؤال بدقة.
لا تزال كل منصة تحليلات اليوم تعتمد على ارتباط أساسي نموذج قال محمود. إنها مشكلة الارتباط الكلاسيكية مقابل التخلط-يمكنك استخدام البيانات للاقتراح أن الإجراء والنتيجة مرتبطة لكن لا يمكنك رسم علاقة مباشرة وتأثير.
هذه هي المشكلة تحاول Clearbrain حلها باستخدام أداة التحليلات السببية الجديدة. على حد تعبير الشركة في منشور مدونة كان هدفنا هو أتمتة هذه العملية [لتشغيل الدراسات الإحصائية] وبناء أول محرك استنتاج سببي واسع النطاق للسماح لفرق النمو بقياس التأثير السببي لكل إجراء.
< Br> يمكنك قراءة المنشور لـ (العديد) المزيد من التفاصيل لكن جوهره هو أن محمود وفريقه يزعمان أنه يمكنهم رسم علاقات سببية دقيقة حيث لا يمكن للآخرين.
الفكرة هي الاستخدام هذا بالتزامن مع اختبار A/B - ينظر العملاء إلى البيانات لتحديد أولويات ما يجب اختباره بعد ذلك وتقديم تقديرات حول تأثير الأشياء التي لا يمكن اختبارها. وقال محمود إذا كنت ترغب في قياس التأثير الفعلي لكل متغير على موقع الويب الخاص بك وتطبيقك - التأثير الفعلي الذي تحدثه على المحادثة - فقد يستغرق الأمر سنوات.
عندما كتبت عن Clearbrain العام الماضي كان يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين استهداف الإعلانات لكن محمود قال إن الشركة قامت ببناء تكنولوجيا التحليلات الجديدة استجابةً لطلب العملاء: لا يرغب الناس فقط في معرفة من الذي سيتحول وأرادوا معرفة السبب وما الذي تسبب لهم للقيام بذلك.
أداة التحليلات السببية متاحة حاليًا لمستخدمي الوصول المبكر مع خطط لإطلاق كامل في أكتوبر. وقال محمود إنه سيكون هناك عدد من مستويات التسعير لكن سيتم تنظيمها لجعل المنتج مجانيًا للعديد من الشركات الناشئة. جمعت مبلغ إضافي قدره 2 مليون دولار من تمويل من Harrison Metal و Menlo.
اخلاء مسؤولية! هذا المقال لا يعبر بالضرورة عن رأي جامعة الرازي
