Causal Reseñas y Detalles del Producto

El equipo de Causal es muy inteligente y servicial. Sus integraciones son fantásticas, y me encanta lo fácil que es comenzar.

Siempre que tengo alguna pregunta, siempre están felices de ayudar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¡No se me ocurre nada en este momento! Hemos encontrado que es muy fácil de usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Mi equipo realiza un montón de análisis de cohortes complejos que Excel simplemente no puede manejar a medida que el negocio ha crecido (millones de celdas...). Causal ha sido fundamental en muchos de nuestros análisis de impacto de producto y crear diferentes escenarios es bastante sencillo. La herramienta visual es rápida y nos ayuda a encontrar errores en nuestros datos o a descubrir más fácilmente dónde necesitamos ajustar nuestro modelo. El equipo de Causal es extremadamente servicial - (¡un saludo a Heidi!) escucha los comentarios y ha trabajado estrechamente con nosotros para construir nuestro modelo de ingresos por cohortes. Nuestro equipo tiene una larga lista de proyectos que estamos deseando construir en Causal cuando tengamos tiempo. ¡Recomendaría absolutamente el producto para cualquier equipo de FPA, Desarrollo Corporativo y análisis de Producto o Marketing! Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay mucho sobre Causal que a nuestro equipo no le guste; diría que la parte más desafiante es entender la curva de aprendizaje sobre cómo escribir fórmulas y aprender el lenguaje de Causal. Aunque con la orientación del equipo de Causal, este proceso fue en última instancia bastante fluido para nuestro equipo. En comparación con sistemas como Adaptive, las fórmulas de Causal siguen más lógica, especialmente si eres fuerte en Excel. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo más útil de Causal es su forma única de vincular variables y categorías entre modelos, lo que nos permite realizar ejercicios de modelado complejos (conectados a datos en tiempo real) que se construyen unos sobre otros, sin la necesidad de verificar continuamente referencias y construir fórmulas complejas que son difíciles de seguir para los espectadores.

La función de Cohorte de Causal también es una de las formas más fáciles de hacer modelado de cohortes en mi experiencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Cuando utilizas muchas integraciones de datos, no hay mucha flexibilidad para ajustar categorías o mapear categorías con diferentes nombres entre múltiples fuentes de datos. Esto causa algunos problemas para asegurar que la fuente de datos tenga exactamente el mismo formato de salida sin importar de dónde provenga, lo cual puede llevar mucho tiempo al principio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- Qué tan fácil es importar datos de diferentes fuentes de datos.

- El uso de categorías a través de diferentes variables.

- Comparar los reales con un presupuesto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay mucho que no me guste. La parte más desafiante fue comprender cómo se utiliza la herramienta y cómo estructurar los modelos financieros de la manera más eficiente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usamos Causal para pronosticar el gasto en medios porque nos permite agregar variables a las entradas, mostrándonos intervalos de confianza e informando a los clientes sobre los escenarios más probables. Además, las ayudas de visualización son beneficiosas y fáciles de agregar, especialmente para personas con menos experiencia con las herramientas de hojas de cálculo promedio.

Aunque puede parecer intimidante a primera vista, es bastante intuitivo y todo encaja perfectamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las herramientas de visualización son limitadas y pueden ser torpes de usar de manera efectiva. Aunque proporcionan gráficos/distribuciones simples, carecen de la capacidad de personalizar a fondo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me encantan los paneles y para la previsión básica la sintaxis es realmente fácil de aprender. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Para algunas de mis funciones de modelado más complejas, la sintaxis no es tan clara. Estoy seguro de que se resolverá a medida que continúe usando la plataforma. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Causal te permite tanto CALCULAR como COMUNICAR el riesgo financiero con facilidad.

La capacidad de modelar fácilmente rangos e integrar escenarios en la presupuestación y previsión es insuperable. He probado innumerables herramientas de FP&A, y aunque satisfacen algunas necesidades, ninguna está al mismo nivel que Causal. Algunas cosas que me gustan del producto:

- Fórmulas en inglés sencillo... despídete de $A$1:$A$1765 y di hola a "Lista de Clientes"

- Rangos relativos... podemos decir cosas como que la rotación esperada será del "3% al 6%" para el servicio A y del "7% al 10%" para el servicio B. Es difícil describir lo impactante que es eso para el modelado. Básicamente reduces tu cantidad de variables a la mitad.

- El equipo de soporte es increíblemente útil y va más allá para ayudarte a sacar el máximo provecho de Causal.

He visto muchas "alternativas a las hojas de cálculo", pero esta es la primera que realmente está a la altura de las expectativas. Hazte un favor y pruébala hoy. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Para los usuarios de Excel, deben esperar una curva de aprendizaje. Me tomó un poco romper con mi mentalidad de celda/columna/fila, pero después de un año, desearía haber hecho el cambio desde Excel antes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo mejor es que puedes nombrar variables usando sus nombres reales y luego usar esos nombres en tus fórmulas, lo que lo hace muy intuitivo para ti y tu equipo revisar y encontrar errores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Creo que en este momento, todavía hay una falta de plantillas para ayudar a la comunidad a construir más y más modelos y compartirlos con otros usuarios. Si hay más plantillas disponibles, creo que el crecimiento para causal puede aumentar mucho. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Recopilar tus datos históricos es fácil, inicias sesión en tu panel de control de contabilidad o informes y presionas "exportar". Pero la capacidad de usar esos datos históricos y hacer pronósticos basados en ellos es realmente un cambio de juego para nosotros.

- Nos permite prever nuestros ingresos por suscripción en el futuro.

- Nos permite prever nuestro flujo de caja con gran precisión en el futuro.

- Nos permite trazar nuestro plan de contratación y el impacto en nuestro flujo de caja.

Todas estas cosas terminan dándote a ti como fundador (y no CFO) la confianza necesaria para ejecutar tus planes, sabiendo que tienes el colchón necesario. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Se necesita algo de tiempo para acostumbrarse a los diferentes conceptos, especialmente si no estás acostumbrado a las herramientas de pronóstico (como yo). Construir un modelo lleva tiempo y probablemente varios intentos. Moldear los datos correctamente requiere superar algunos obstáculos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No es necesario hacer cálculos manuales para fechas/períodos de tiempo. Causal lo maneja todo, de la manera que esperas. Ingresa una fórmula y la calcula para todos los períodos de tiempo que has establecido.

Capacidad para ingresar valores en un rango para manejar la incertidumbre, y Causal lleva esa incertidumbre a través de todos los cálculos por ti, automáticamente, ahorrándote de tener que hacerlo manualmente. Esto es un cambio de juego cuando necesitas hacer planificación de escenarios y cambiar rápidamente entre diferentes escenarios y variables.

La capacidad de compartir modelos y permitir que las personas jueguen con el cambio de variables, sin cambiar el modelo subyacente, hace que la exploración de suposiciones y descubrimientos no solo sea menos arriesgada y más fácil, sino que promueve una cultura de compartir, transparencia y dar a todos los miembros del equipo la oportunidad de descubrir ideas y contribuir. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La idea de calcular una fórmula a lo largo de muchos períodos sería excelente para extenderla a períodos arbitrarios, no solo basados en el tiempo. Creo que esto está en proceso para Causal, pero aún no está disponible. Tengo más casos donde necesito un paso de período genérico en lugar de tiempo, donde el enfoque de Causal sería genial. Puedes sortear esto usando los períodos de tiempo para imitar un caso genérico, pero es un poco tedioso.

Otros aspectos del programa, como los gráficos y el control sobre la apariencia, todavía son primitivos en comparación con productos más maduros, pero esto llegará con el tiempo a medida que el producto madure. En su mayor parte, los gráficos estándar son suficientes, pero en ciertas circunstancias, necesito exportar datos para construir un gráfico más personalizado usando otro programa. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.