AI Data Analysts შერკინება — 14 დეკემბერი, 2023

1

Model ML

AI სამუშაო სივრცე ფინანსურ მომსახურებებისთვის კვლევისა და due diligence-ისთვის

4.6 (5)

კონტაქტი

სრული მიმოხილვა

Model ML არის AI‑მშვებით პლატფორმა ფინანსური მომსახურების გუნდებისთვის, რომელიც დაეხმარება ანალიზატორებს სწრაფად გააუმჯობესოს კვლევები, due diligence და ტრანზაქციის სამუშაო ნაკადები. იგი ერთიან სამუშაო გარემოში აგაერთიანებს დოკუმენტებს, მონაცემებს და AI‑მოდელებს, რათა მომხმარებლები შეძლონ საწყისი წყაროებიდან სტრუქტურირებული ხედვებამდე გადასვლა, ხელსაწყოების გადართვის გარეშე. პლატფორმა მხარს უჭერს ამოცანებს, როგორიცაა კომპანიის ანალიზი, დოკუმენტების განხილვა, შედარებითი ძებნა და ანგარიშის შედგენა, AI‑დამხმარეებთან ერთად, რომლებიც დაფუძნებულია ფინანსური შემთხვევებზე. ის განზრახულია ინვესტიციურ ბანკებისთვის, პირადი ეკვიტიებისთვის, აქტივების მენეჯერებისთვის და კონსულტაციის კომპანიებისთვის, რომლებიც საჭიროა დიდი მოცულობანი ინფორმაციის დამუშავება მკაცრ ვადებში.

• AI ასისტენტები, სპეციალურად გასწორებული ფინანსური კვლევისთვის
• დოკუმენტების შეყვანა და ანალიზი
• Due diligence და შეთანხმების სამუშაო პროცესის მხარდაჭერა
• ანგარიშებისა და memo‑ების შედის ხელსაწყოები
• კოლაბორატიული სამუშაო სივრცე შეთანხმების გუნდებისთვის
• ინტეგრაცია ფინანსური მონაცემთა წყაროებთან

2

Shortcut (Excel AI)

AI Excel აგენტი, რომელიც აშენებს და რედაქტირებს ელექტრონულ ცხრილებს, მოდელებს და ანალიზებს საუბარისა და ნატიური Excel დამატების საშუალებით

4.8 (4)

Freemium

სრული მიმოხილვა

Shortcut არის AI აგენტი, რომელიც განსაზღვრულია ელექტრონული ცხრილების სამუშაოდ, რომელიც იქმნება, აგებულია და რედაქტირებულია Excel-ის მოდელები, ანალიზები და ანგარიშები ბუნებრივ ენაზე ინსტრუქციების მიხედვით. იგი არის ფინანსურ პროფესიონალებთან მუშაობა — ანალიტიკოსებთან ჰეჯ-ფონდებში, აქტივების მენეჯერებთან და მსგავს ინსტიტუტებში — სადაც ზუსტობა და აუდიტის შესაძლებლობა უფრო მეტი მნიშვნელობა აქვს, ვიდრე საერთო სიჩქარე. კომპანია მას ასე განათავსებს დიდ მრავალფუნქციურ ჰეჯ-ფონდებში და ათასობით ყოველდღიურად აქტიურ ადგილებში. ინსტრუმენტი შესაძლოა გამოიყენოთ ორი გზით: დამოუკიდებელ ვებ-განათლებად და ნატივიტი Excel პლაგინად. ვებ-აპლიკაცია აღწერილია, როგორც Excel-თან დაახლოებით 95%-იანი ფუნქციური თანხვა, ხოლო პლაგინი განკუთვნილია სრული თანხვის მისაღებად, რაც მოქმედებს მომხმარებლის არსებულ გარემოში, მაკროსების, კლავიატურის ღილაკებისა და დიდი ფაილების ჩათვლით. ფაილები შესაძლოა გაიხსნას და ექსპორტი შესაძლოა Excel ფორმატში ფორმატირების, ფორმულების ან ფუნქციების დაკარგვის გარეშე, რაც მცირდება შესაბამის დამკვიდრებულ ნაკადებში ჩართვის ტრიბა. არსებობს ტერმინალ-პირველი CLI (ShortcutXL), რომელიც მიზნად ისახავს ძალიან აქტიურ მომხმარებლებს, რომლებიც ანებივრად აცქერებენ და რედაქტირებენ მრავალ მოდელს ერთდროულად საპარარკო Excel-ში. ცენტრალური დიზაინის აქცენტი სიზუსტეზეა. Shortcut აცხადებს, რომ მისი შედეგები ფორმულებზე დაფუძნებულია, რაც ნიშნავს, რომ შედეგები დინამიურად იცვლება მუდმივ მონაცემებთან ერთად, ნაცვლად იმისა, რომ ინფორმაციის შეცვლისას იშლება. იგი პროფესიონალურ დონეზე ფორმატირებას იყენებს და შექმნილია ისე, რომ რედაქტირება ზუსტად ხდება არსებული მონაცემების გადაჭარბების გარეშე — ეს არის გენერიკული AI სპრედშიტის ინსტრუმენტების საერთო მახასიათებელი ნაკლი. კომპანია SpreadsheetBench-ის შედეგებსა და პირველწლიან ანალიტიკოსებთან პირდაპირ შეჯიბრებებში 90%-იან გამარჯვების მაჩვენებელს მიუთითებს, როგორც მისი ზუსტობის პრეტენზიების საბუთს. აუდიტის შესაძლებლობა და ნდობა პირველი კლასის საკითხებადაა მიჩნეული. Shortcut აჩვენებს ყველა შეცვლილ უჯრას, მიუთითებს იმ მნიშვნელობებზე, რომლები მკაცრად კოდირებულია და რატომ, და მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გამოიტყუნ, აღადგინოს ან გააუქმოს ნებისმიერი მიმდინარეობა ქმედებათა თანმიმდევრობაში. უსაფრთხოებაზე, იგი აცხადებს SOC 2 ტიპი II-ის შესაბამისობას, AES-256 შიფრაციას განლაგებისას და TLS 1.3 ტრანსპორტში, როლების მიხედვით წვდომის კონტროლს, შესაბამისი შეთანხმებების არარსებობას თავის შემქმნელებთან და პოლიტიკას, რომ გადახდილი გეგმის მონაცემები არასოდეს გამოიყენება მოდელის სავარჯიშოდ. ChatGPT, Claude ან Microsoft Copilot-ის მსგავსი საყოველო დანიშნულების ასისტენტებთან შედარებით, Shortcut ვიწროდ არის სპეციალიზებული ელექტრონული ცხრილების შექმნისთვის და მოითხოვს მნიშვნელოვნად მაღალ ზუსტიანობას სტანდარტულ ამოცანებზე. მისი გამიჯვნა ეფუძნება Excel-ის შიგთავში ფუნქციონირებას, ფორმულის მიხედვით გამოსავალს და შემოწმების ფუნქციებს, რომლებიც საჭიროა ინსტიტუციონალური ფინანსების მომხმარებლებისთვის. ამ სპეციალიზაციის შესაბამისი შეზღუდვა არის მკაცრი ფოკუსი Excel-ის ცენტრისა და ფინანსურ მონაცემებზე მუშაობის, ვიდრე ფართო ოფისის პროდუქტიულობაზე და მისი შესრულების ბევრი პუნქტი არის მწარმოებლის მიერ შემოტანილი სტანდარტული ტესტები, რომლებიც პოტენციურ ყიდოდნებს უნდა შეამოწმონ თავიანთ საკუთარ ნამუშევრებთან.

• ნატიური Excel დამატება და დამოუკიდებელი ვებ აპლიკაცია
• ShortcutXL ტერმინალ-პირველი CLI ძლიერი მომხმარებლებისთვის
• ფორმულის მიხედვით მიმდინარე შედეგები
• უჯრედის დონის ცვლილებების აუდიტი უკუქცევის/აღდგენის/გაუქმების ფუნქციით
• პროფესიონალური ინდუსტრიული სტანდარტული ფორმატირება
• Excel ფაილების ზუსტი იმპორტი და ექსპორტი

3

Together Open Data Scientist

სახელმწიფო მონაცემთა სამეცნიერო მუშაკის მომხმარებელი ReAct აგენტის საბალიანსო სახელთმა რომელსა ასრულებს Python ნებისმიერი კომპუტინგი პროცესები, აგენტი ბილტვუტესტს მოდელებს და მითითების ანალიზი შრეებები.

4.3 (4)

უფასო

სრული მიმოხილვა

Together Open Data Scientist არის თავისუფალი-წყაროს აი დანიშნულება ანალიტიკური სასწავლო საინტერესო აგენტი, რომელიც Together AI ამკობს GitHub-ზე. ის არის აღჭურვილი ReAct (მიზეზები + საქმიანობა) ფრეიმით, წვრილ ლანგუაჟ-მოდელი მიზეზებისა და კონკრეტულ Python კოდის აღტვნების ინტერლეცი, რომლის საშუალებით შესრულდება ენდ-ენდ ანალიტიკური სასწავლო სამუშაოები, როგორიცაა სასეტ-ების საზრდოება, საშნორის სტატისტიკად მოყოფა, მოდელ-ების წარმოება, და დიაგრამა-ლურჯი სახელოვნო ანალიტიკური აბზაც-ური ანალიზი სახედაომოები. აგენტი შესაძლებელია ერთ-ერთდაპირისპიროს მდგომარეობაში Python -ის გამოტანა. სწორი რეჟიმში კოდი აქციერებულია ადგილობრივად ლოკალურად სისტემის Docker კონტეინერში, სწორი კავშირში ერთ მომხმარებელთან ჯამურ ორგანიზაციის მფარველობის სავალდვივლ. "tci" რეჟიმი დათვლულობის ათვე ამ სწორი რეჟიმი Together Code Interpreter-ის (TCI) სხეულობაზე შეკავშირებიტ, Together AI სAPI-მ ათვე. მოხმარებელი ერთი კლოუდ სანდბოქსი გადახლულ-გაფრთხილვი. უპლოადინებს ფაილს ავგა, განასატარავს მაქსიმიუმის ნომერა რიციონინგი იტერაციებისა და ათვე ურჩულებისთან დაედეპ რომ ონ წინადადებენ. DeepSeek-V3 დეფულტა ცანონი კლუდ აღჭურვას. ყოვლითᔦშე Llama პაუტ სფორა დეფულჯე იყო იღო. ეს სისტემა გავრცელებულია როგორც pip-ით ინსტალირებადი პაკეტი (open-data-scientist) და გამოხატავს ორ ინტერფეისსაც: კომანდ-ლაინ ინტერფეისს და პიტონის API-ს. CLI სუპორტებს ოპციებს როგორიც --write-report საჭიროებას გენერილ მარკდაუნ ანალიტიკურ ანგარიშს, --save-trace საკონსოლიდაციო ფაილში თვით-ხელოვნული ლაპ რეჟიმი ფულვაიზა ფოლდერში და სესიართვე სესიართვე იდებზე. პიტონის API-ზე კუთრდება რეაგტ დატეს-საინცის აგენტი კლასი, რომელიც ნატურალ ლანგუაჟ-ს ავანახობს და მოიშორებს რეზულტათა პროექტი ცელულარულად წარმოადგენს ექსპერიმენტულ პროგრამულ უზრუნველყოფას. ყველა კოდი და ანალიზი არის აი.ეს.-რთულ დახატვა, შედეგები შეიძლება შეიცავდეს ინფორმაციულ შეცდომებს ან უპოვნელობის მიდრეკის მცდელებს და საუკეთესო სახით ისინი განიხილება გამოკვლევისა და განავითარების თავს უზღვნად, ვიდრე წარმოების სადავე კლასტერ გადაწყვეტნე. მენტ.ებ.დ ეკიდება იყოს ადამიანის გამკაზრულებასა და დადასტურებას კვეთით გართულ ვასი წვდომით ან სერხ. ერთდის. მოწევა. შედარებით საჯარო სპექტრაში მიჩსჩმია კომერციული AI მონაცემთა ანალიზის დამხმარეების მსგავსთ, ChatGPT-ის Advanced Data Analysis ან ნოტბუკის კო-პილოტები, Together Open Data Scientist განსხვავდება ისით, რომ ის მთლიანად არის ღია წყაროს, ავტონომიურად გვარდა და სელფ-ჰოსტინგის მომავალ-არამხმარეების LLM გვარდა სელფ-ჰოსტინგის LLM ისტორია LLM.

• MReAct საშალობო რეაზონ — აქციონ აგენტის ციკლი
• Two ადმინისტრირირების ნოდი-ევე: ადგილწართო კონტეინერი თუ ერთადეს კოდინტერპრეტერი კლუდ)
• აუტომატურად განიხილვება — რეაზონ დირექ-ტორიშ აპილს ცვლილებისთვის
• Markdown შრების გენერვრ-ინი ოპტიონით --write-report
• ბუნებრ-ივრცხლ --რე ფ-არ და ოქციონით
• გათრივ თუ აგენტ პი-თონი აა-ფი

4

Edexia

AI‑ზე დაფუძნებული შეფასებისა და უკუკავშირის ასისტენტი IB ინგლისის და ავსტრალიის საგანმანათლებლო პროგრამებისთვის, რომელიც სწავლებულია მასწავლებლების საკუთარ მონიშვნის სტანდარტებზე

4.8 (5)

Freemium

სრული მიმოხილვა

Edexia არის AI‑მოყოლილი შეფასებისა და უკუკავშირის ასისტენტი, რომელიც სპეციალურად შექმნილია საშუალო სკოლის ინგლისურის შეფასებისთვის, ძირითადად ორიენტირებულად International Baccalaureate (IB) ინგლისურის პროგრამაზე და ავსტრალიის მაღალი სკოლის სისტემებზე, მათ შორის VCE, HSC, QCE და WACE. ზოგადი სტატიის შეფასების ნაცვლად, იგი წინასწარ ატვირთავს შესაბამის რუბიკებს, შეფასების აღწერილობასა და სწავლის‑დიზაინის მოთხოვნებს, და მუდმივად ტრენირებულია და დადასტურებულია გამოცდილი მასწავლებლების გუნდით რეალურ შეფასების სტანდარტებთან შედარებით. ინსტრუმენტის ძირითად პრინციპია, რომ AI‑ის შეფასება უნდა იყოს დარეგულირებული იმაზე, როგორ რეალურად შეფასენ ინდივიდუალური მასწავლებლები და დეპარტამენტები. მასწავლებლები ბლინდად შეფასენენ სამუშაოები, თავიანთი გადაწყვეტილებები თანასწორებენ კალიბრაციის შეხვედრებში, ხოლო სისტემა ისწავლის ამ პროცესიდან, რათა მისი პროვიზორიული ქულები და უკუკავშირი თანმიმდევრულად უფრო მეტად დაემატება სკოლის სტანდარტებს. კომპანიის მიხედვით, 579 ნაშრომის საცდელში St Bernard's College-ში, Edexia მასწავლებლების ქულებს 81,2%-ით სრულად დაემატა, ხოლო 98,3%-ის შემთხვევაში იგი ერთ ქულის ბანდში იმყოფებოდა. მთავარი დიზაინის პრინციპი არის მასწავლებლების კონტროლის შენარჩუნება. თითოეული AI-გენერირებული კომენტარი შეიძლება რედაქტირდეს, გადაწერილ იქნას ან წაიშალოს, სანამ მას სტუდენტამდე მიეჩევს; მასწავლებლებმა შეუძლიათ თავიანთი პერსონალური ხმოვანი შენიშვნები დაურთონ უკუკავშირებზე, ხოლო მასწავლებლის მიმოხილვის რეჟიმი იყენებს ყველა გამოსავალს მანამ, სანამ ადამიანისგან გადახედილი არ იქნება და გამოშვებულია. ეს Edexia-ს ადგენს როგორც AI‑სკრიბერსა და ასისტენტს, რომელიც მასწავლებლებისთვის დეტალური უკუკავშირის შედგენა აერთიანებს, რომლებსაც შემდეგ მასწავლებლები შეიძლება გაუმჯობესონ, არა როგორც დამოუკიდებელი შეფასებამა. გრედირებიდან გარდა, პლატფორმა აკავშირებს მრავალ კლასი სამუშაო ინსტრუმენტს: AI detection with a replay of a student's writing process (showing pastes, tab-offs and AI-likelihood scores), cross-submission reports summarising each student's strengths and next steps, a searchable prompt and stimulus library, blind grading and moderation features with visualised score spreads, and handwriting transcription for scanned responses. It also builds per-text knowledge bases of themes, authorial intent and key quotes for works on the IB study list. სტუდენტებისთვის Edexia იძლევა სწრაფი დაწერა‑მიმოხილვა‑თავიდან‑დაწერა ციკლს, რაც მათ აძლევს შესაძლებლობას შექმნან essay, მიიღონ სწრაფი უკუკავშირი და გადახედავენ მას მხოლოდ ერთ საღამოში. მასწავლებლებისა და განყოფილებებისთვის მთავარი ფოკუსია დროის დაზოგვა მონიშვნასთან და თანხმობისა და კალიბრაციის მეშვეობით თანხმობის გაუმჯობესება. კომპანია ხაზს უსვამს კონფიდენციალურობასა და მონაცემთა მართვას: სასწავლო მონაცემები იზოლირებულია ინდივიდუალურ ან ინსტიტუციურ ანგარიშებში, ისინი დარჩება ანგარიშის მფლობელის ინტელექტუალურ ქონებაში და არ გამოიყენება Edexia-ის მოდელების ტრენირებისთვის. მონაცემები გაუნიშნულია (ანონიმიზირებულია) და ინახება ავსტრალია‑ზე მდებარე სერვერებზე, ხოლო კომპანია იყენებს SOC 2 Type II სერტიფიკატს, ISO 27001‑ის და ST4S‑ის აკრედიტაციას. მითითებული საიტზე, Edexia უფასოდ სთავაზობს მასწავლებლებსა და სტუდენტებს, თუმცა საჭიროებს ელოდების სიას, და მისი გამოყენება შეზღუდულია — ყველაზე ეფექტურია IB-სა და ავსტრალიელ ინგლისურისთვის, ვიდრე საერთო მიზნის მქონე შეფასების საშუალება ყველა საგნისთვის.

• IB-ის შესაბამისი რუბრიკები და შეფასების აღწერილობები, მასწავლებლების დამტკიცებით
• მასწავლებლის მიმოხილვის რეჟიმი სრულ რედაქტირებით და ხმის შენიშვნებით
• AI‑ის წერილის პროცესის გადახედვა და AI‑ის ალბათობის დადგენა
• ანონიმური შეფასება, მოდერაცია და კალიბრაციის ანალიტიკა
• პრომპტისა და სტიმულის ბიბლიოთეკა, რომლის ძიება შესაძლებელია ტექსტის, თემის და ბრძანების ტერმინის მიხედვით
• სკანირებული პასუხების ხელნაწერი ტრანსკრიფცია

5

Anamap

AI ანალიზატორი, რომელიც შეისწავლება GA4 ან Amplitude მონაცემები, რათა ახსნას პროდუქტის და ზრდის მაჩვენებლების შეცვლები და რეკომენდაციები მომდევნო ნაბიჯებისთვის

5.0 (4)

ფასიანი

სრული მიმოხილვა

Anamap არის AI ანალიტიკის ხელსაწყო, შექმნილი პროდუქტისა და ზრდის გუნდებისთვის, რომელთაც სასურველია ახსნა-განმარტება და გადაწყვეტილებები, ვიდრე მეტი dashboard‑ები. მისი ცენტრალური ფუნქცია არის Cartos, “AI analyst co-worker”, რომელიც დაკავშირებულია გუნდების web‑სა და product analytics‑ს, იპოვის მნიშვნელოვანი ცვლილებები მომხმარებლის მარშრუტის — acquisition, activation, conversion და retention — გარშემო და აჭერს მათ გადაწყვეტილება‑მზად ანალიზებად. სხვა გრაფიკის ან გაურკვეველი შეჯამების მიწოდების მაგივრად, თითოეული Cartos‑ის შემოკვლევა დაფუძნებულია სამი მიწოდებაზე: ცვლილება, რომელიც მნიშვნელოვანია (რომელი მეტრიკა, სეგმენტი, არხი ან მოგზაურობის ნაბიჯი გადაადგილდა და მისი ბიზნესის ზემოქმედება), სავარაუდო მიზეზი (დამტკიცებული მონაცემებით განმარტება, რომელიც შედგება კონკურენტული ჰიპოთეზებით და შეზღუდვებით, როცა მონაცემები არ არის დასკვნადი) და რეკომენდირებული შემდეგი ნაბიჯი, რომელიც პირდაპირ უკავშირდება აღმოჩენას. შედეგი იქნება მოკლე ნოტი, რომელსაც გუნდები შეუძლიათ ატვირთონ Slack‑ზე, ელფოსტაზე ან ვებ‑აპზე, რათა დაინტერესებულ მხარეებს შეესაბამებოდეს, არ გადამზადონ ანალიზი. ᲡᲨᲜᲙᲐᲡᲜ ᲙᲝᲟᲙ ᲚᲜᲜ GA4 ᲬᲟ Amplitude ᲬᲚᲚᲛᲟᲧᲟ ᲘᲨᲟᲜᲦᲙᲟᲡᲗᲛᲝᲝ ᲘᲨᲓᲟᲖᲡᲚᲚᲝᲚᲝ ᲜᲝᲰᲟᲛ ᲚᲨᲦᲚᲚ ᲚᲨᲚᲝᲝᲟᲙ ᲚᲨᲜᲘᲙᲓ ᲧᲝᲝᲙᲝ ᲓᲚᲝᲐᲓᲟᲛ. Anamap ᲜᲙᲐᲡᲛᲐᲙ ᲡᲜᲐᲙ ᲒᲐᲗᲚ ᲬᲚᲝᲝᲙ ᲜᲐᲜᲓ ᲜᲐᲧᲚᲚ ᲗᲐᲙ ᲚᲝᲝᲙ ᲜᲐᲚᲚᲜ ᲜᲐᲙ ᲞᲟᲪᲛ ᲢᲛᲚ ᲚᲑᲓ ᲚᲕᲦᲙ ᲛᲐᲠ ᲚᲘᲛᲚ ᲚᲐᲛ ᲝᲐᲚ ᲤᲙᲬ ᲙᲐᲙ ᲘᲝᲐ ᲗᲡᲚ ᲙᲓᲚ ᲢᲡ ᲝᲐ ᲚᲐ ᲚᲚᲠ ᲗᲙᲝᲙ ᲠᲓ ᲞᲤᲐ ᲚᲐ ᲚᲙ ᲜᲙᲐᲡᲐ ᲚᲘᲜᲦᲙ ᲚᲞᲙ ᲚᲐ ᲗᲟ ᲗᲝᲙ ᲜᲙᲐᲡ ᲜᲙᲓ ᲛᲐ ᲡᲚᲙ ᲟᲛ ᲚᲐ ᲛᲜ ᲚᲕ ᲚᲘ ᲢᲛ ᲝᲜ ᲟᲙ ᲡᲚ ᲘᲓ ᲘᲓᲚ ᲜᲝᲐ ᲜᲙ ᲙᲚ ᲕᲔ ᲗᲙ ᲞᲟ ᲖᲛᲠ ᲐᲕᲓ ᲚᲙ ᲙᲚ ᲚᲘ ᲙᲘ ᲕᲔ ᲑᲗ ᲙᲨ ᲢᲗ ᲓᲚ ᲚᲑ ᲔᲓ Ე ᲛᲨ ᲜᲙ ᲗᲚ ᲚᲘ ᲖᲐ ᲔᲗ Ბ ᲛᲬ ᲚᲘ Ე Ო ᲛᲟᲡ ᲜᲐᲑ ᲝᲖ ᲙᲨᲙ ᲚᲕ ᲘᲠᲦ ᲢᲠ ᲜᲙᲗ ᲚᲙ ᲐᲠ Გ ᲒᲑᲑ ᲞᲕ ᲒᲛᲛ ᲘᲝᲑ ᲘᲨ ᲑᲚ ᲘᲜ ᲘᲝᲤ ᲓᲚᲛ Ი ᲘᲜᲟᲜ ᲚᲛ ᲒᲝ ᲨᲧᲜ ᲗᲚᲟ ᲕᲝ ᲛᲠ Ვ ᲕᲙ ᲕᲗ ᲙᲜ ᲗᲚ Დ Ე Ი Კ Ლ Ლ Ვ Მ Მ Პ Ბ Ვ Ვ Ვ Ვ Ვ Anamap‑ის პრეზენტაციის ძირითადი ნაწილი არის მუდმივი კონტექსტი. ზოგადად, ChatGPT‑ის ან Claude‑ის მსგავსი ზოგადი ჩატბოტს საჭიროა მონაცემების ექსპორტი და თითოეული მოთხოვნისას განსაზღვრებების განმეორებითი განმარტება, ხოლო Cartos‑ის მიზანია “company memory”‑ის შენარჩუნება: როგორაა განსაზღვრული KPI‑ები, რა გამოყვანა რელიზებში, რომელ ექსპერიმენტებს განხორციელდა და რა გადაწყვეტილებები უკვე მიიღო გუნდი. მისი მიზანი ისაა, რომ თითოეული შემოწმება წინანდელი კონტექსტზე აგებს და შესაბამისი შემდეგი ნაბიჯით სრულდება, ნაცვლად ცივ დაწყებისა. ფასი განკუთვნილია გუნდებზე, არა თითოეულ ადგილას, მომხმარებლები შეუზღუდავია და თითოეული ადგილის გადახდა არ არსებობს, დამატებით უფასო საცდელი პერიოდის საშუალებით შეგიძლიათ ერთი რეალური ცვლილება შეაფასოთ. როგორც ადრინდელი ეტაპის პროდუქტი (ვებ‑გვერდი აღნიშნავს 12+ ბიზნესის დახმარებას), მისი საუკეთესო გაგება ის არის, რომ ეს არის მიზნობრივი, პიროვნული ალტერნატივა შიდა ანალიტიკიდან გადაწყვეტილებამდე ნაკადების შესაქმნელად ან შეზღუდული ანალიტიკოსის დროზე დამოკიდებულების ნაცვლად. მყიდველებმა უნდა შეაფასონ მისი შეზღუდული მიმდინარე ინტეგრაციის ნაკრები (GA4 და Amplitude) და მისი პატარა, წამყვანი ისტორია გადაწყვეტილებებზე ორიენტირებულ შედეგის სპეციფიკასთან შედარებით.

• Cartos AI ანალიზატორი, რომელიც შეისწავლავს პროდუქტის და ვებ‑ანალიზს
• GA4 და Amplitude მონაცემთა შეერთებები
• შეძენის, აქტივაციის, კონვერსიის და შენარჩუნების მხოლოდ შეცვლების აღმოჩენა
• დამტკიცებით მიცემული მიზეზის ანალიზი, კონკურენტული განმარტებებით და გაფრთხილებებით
• თითოეული აღმოჩენის შეკვეთის შემდგომ ნაბიჯების რეკომენდირებული გამოტანა
• სამუდამოდ კომპანია, KPI, გამოშვების და გადაწყვეტილების მეხსიერება