Kapnova utilise l'IA pour prédire les moteurs des achats clients
La startup Kapnova développe des outils basés sur l'IA qui analysent les relations causales derrière les données d'achat passées pour aider les marques de consommation à prédire les futures décisions d'achat.
La nouvelle société technologique Kapnova a développé des solutions d'IA visant à prédire les futurs achats des consommateurs en analysant les causes sous-jacentes des transactions d'achat passées.
Les outils de l'entreprise sont basés sur des recherches du MIT, se concentrant sur "l'inférence causale" plutôt que de simplement rapporter ce qui s'est passé. L'objectif de Kapnova est d'identifier les facteurs qui ont influencé les décisions d'achat passées afin que les marques puissent mieux cibler leur tarification, leurs promotions et leurs efforts marketing.
Le système de Kapnova combine l'économétrie, la science causale et l'analyse humaine, renforcés par des agents spécialisés. Ces agents examinent en permanence les conditions du marché, évaluant comment les changements stratégiques dans diverses variables peuvent optimiser les résultats. Le service offre des suggestions et des orientations en temps réel pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.
La startup vise à répondre à des questions telles que, de combien le prix d'un produit peut être augmenté avant que la demande ne diminue, ou quelles dépenses publicitaires génèrent réellement des ventes incrémentales. L'approche de Kapnova cherche à fournir une compréhension plus approfondie du comportement des clients que les méthodes traditionnelles qui s'appuient uniquement sur les corrélations dans les données existantes.