Крупнейшие технологические компании используют искусственный интеллект не только для генерации или суммирования контента — они также хотят, чтобы вы применяли его для онлайн-шопинга. OpenAI, Google и Amazon активно инвестируют в создание ИИ-ассистентов, которые исследуют для вас новые товарные категории и рекомендуют, что купить.
Стартапы, такие как Perplexity, Daydream и Cherry, построили бизнес на применении ИИ для поиска товаров. Все эти усилия привели к тому, что все больше покупателей используют искусственный интеллект для совершения покупок. Onton (ранее известный как Deft), платформа для подбора мебели на базе ИИ, сообщает, что ее аудитория выросла с 50 000 до более чем 2 миллионов активных пользователей в месяц, а количество поисковых запросов и сгенерированных изображений исчисляется миллионами.
Воодушевленная этим ростом, компания объявила о привлечении нового инвестиционного раунда на сумму 7,5 миллиона долларов. Его возглавил фонд Footwork, также в раунде приняли участие Liquid 2, Parable Ventures, 43 и другие инвесторы. Общий объем инвестиций в стартап достиг примерно 10 миллионов долларов.
На полученные средства компания планирует расшириться в новые категории, такие как одежда, а в дальнейшем — бытовая электроника.
В начале этого года компания сменила название с Deft на Onton, объяснив решение путаницей вокруг прежнего бренда и сложностями с получением премиального домена.
Сооснователь Onton Зак Хадсон отмечает, что хотя большие языковые модели (LLM) хорошо определяют вероятные намерения пользователей, во многих вопросах электронной коммерции они пока не решают существующих проблем. Он добавил, что стартап заметил: среднее время, необходимое потребителю для принятия решения о покупке, увеличилось.
В своей основной технологии компания использует так называемую нейро-символическую архитектуру. Хадсон пояснил, что этот подход позволяет исключить проблему «галлюцинаций» LLM и предоставить более логичные и релевантные результаты поиска. Он также отметил, что модель стартапа способна научиться учитывать сведения из реального мира, которые могут отсутствовать в описаниях товаров.
«Скажем, вы ищете мебель, подходящую для дома с животными. Наш инструмент знает, что если в изделии есть полиэстер, оно будет более устойчиво к пятнам и царапинам, а значит — более пригодно для владельцев домашних питомцев. Наши алгоритмы за счет каждого поиска узнают все больше и совершенствуются быстрее», — рассказывает Хадсон.
Часто, отмечает он, поисковые результаты бывают некорректными, если один и тот же товар называется по-разному на разных сайтах. ИИ-модель Onton учитывает эти нюансы при выдаче результатов.
Onton внедрила различные способы ввода данных и новые функции, чтобы помогать людям принимать как краткосрочные, так и долгосрочные решения. Теперь вы можете загрузить изображение или ввести текстовый запрос, чтобы описать, какого результата хотите достичь при обустройстве дома или офиса, а Onton подберет подходящую мебель.
Кроме того, Onton предлагает «бесконечное полотно» для генерации идей с помощью изображений: вы можете добавлять свои фото и найденные товары для поиска вдохновения, а также загрузить снимок комнаты и попросить платформу обставить ее мебелью.
В компании считают, что такой функционал — в отличие от исключительно чатов — даст покупателям больше вариантов для поиска нужного, даже если им сложно точно описать, что именно требуется.
Стартап отмечает, что эти нововведения позволили конвертировать пользователей в покупателей в 3-5 раз чаще, чем это делает традиционная электронная коммерция, поскольку клиенты могут доверять исходной базе данных.
Хадсон отметил, что современные технологические и интерфейсные изменения облегчат запуск категории одежды: сейчас Onton формирует ассортимент этой категории и вскоре планирует ее запуск. На этом рынке компании будет противостоять Daydream, Aesthetic, Style.ai и другие игроки.
За последний год Onton выросла с трех до десяти сотрудников и планирует увеличить команду до 15 человек за счет найма инженеров и специалистов по исследованиям.
Источник: TechCrunch
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter. Можете написать лучше? Мы всегда рады новым авторам.
Статьи и новости о нейросетях и искусственном интеллекте, просто и понятно о сложных технологиях. Освещает современные тенденции, объясняет, как работают ИИ-системы, и показывает, каким образом нейросети меняют различные сферы жизни. Регулярно собирает подборки и топы полезных нейросетей, тщательно отбирая актуальные инструменты и сервисы, которые могут существенно упростить рабочие и повседневные задачи. В своих подборках делится описаниями возможностей каждой нейросети, а также рекомендациями по их применению, чтобы помочь читателям быстро разобраться в новых технологиях и использовать их с максимальной пользой.
Социальные сети автора:
Увеличение продаж в 5 раз звучит впечатляюще, но интересно, за счет каких именно механизмов ИИ достигает таких результатов? Персонализация рекомендаций, динамическое ценообразование или прогнозирование спроса? Также важно понять, как это влияет на поведение потребителей — не приводит ли гиперперсонализация к созданию «фильтрующих пузырей» и ограничению выбора? И как малый бизнес может адаптировать такие технологии без больших инвестиций?
Это очень впечатляющая новость! 🚀 Увеличение продаж в 5 раз благодаря ИИ — это не просто эволюция, а настоящая революция в онлайн-шопинге.
Что ж, это будет здорово экономить время , предлагая варианты, которые действительно могут заинтересовать. И самое приятное, что они не останавливаются в развитии. Их растущая креативность и способность анализировать неочевидные связи делают поиск товара не рутиной, а настоящим развлечением.