Appier公司为改善市场决策的人工智能融资了8000万美元

让客户访问公司的网站以查看其产品本身就具有足够的挑战性,让他们完成交易更是完全不同的事情。去年,75%的电子商务订单在最终敲定之前就被放弃了——原因包括过于复杂的结账流程、有限的支付选项、隐藏的成本、注册摩擦、安全问题等等。

这是台湾Appier公司希望帮助在线零售商解决的问题之一。它的人工智能平台跟踪客户在网站上的活动,以提高他们完成交易的几率。

今天,Appier宣布从Insignia Venture Partners、HOPU-Arm创新基金、TGVest Capital、淡马锡的Pavilion Capital、JAFCO Investment和UMC Capital获得了8000万美元的D轮融资。在2017年的C轮融资中,包括软银在内的一些大公司也加入了投资者行列。目前该公司的总融资金额达到了约1.6亿美元。

Appier公司成立于2012年,它使用机器学习来实时处理大量数据点,比如鼠标的光标位置、客户如何轻击或滑动屏幕、滚动的幅度等等,然后这些数据被用来确定他们的购买意图。与此同时,Appier还可以对不同的促销活动进行A/B测试,以确定哪些活动更有效地将临时的橱窗购物者转变为客户,其中可能包括定制的促销优惠。这是其名为AiDeal的产品的一部分,该产品是Appier收购日本Emin后推出的。

值得注意的是,这个平台并不仅仅是让人们在网站上购买实体商品。它还可以用来主动瞄准那些已经在手机上安装了应用程序的用户。例如,提供一些免费节目的视频流媒体公司可以使用Appier的AiQua平台来测试和发布推送通知或应用内消息,以推动订阅注册。与AiDeal类似,Appier公司的AiQua产品也是去年收购印度初创公司QGraph的成果。

在其他地方,Appier提供一种名为CrossX Advertising的产品,零售商可以使用它来向最有可能转化的受众群体提供针对性更强的广告曝光—例如,奥迪,使用该平台针对30岁及以上,之前曾在网上搜索过豪华车的人来定位试驾广告的目标测试广告。

Appier公司表示,其机器学习算法完全是内部开发的,而不是使用“现成的”解决方案,其模型是通过从网站、应用程序、客户关系管理(CRM)软件等获取数据进行训练的,这有助于逐步改进机器学习模型。

“与实验室不同,现实世界的环境是动态的、多样化的,‘现成的’算法并不总是能很好地应对它,”Appier公司的首席执行官兼联合创始人Chih-Han Yu说。“我们的客户需要能够使用我们的解决方案来管理许多不同的和快速移动的场景——不同的kpi,不同的数据源,等等。这意味着我们的科学家花费了大量时间来确保我们的深度学习解决方案能够在客户可能面临的任何情况下提供最佳性能。”

Appier公司表示,公司将继续推进全球市场扩张,并将技术瞄准“数字营销以外”的新产业。

“我们最新的投资带来了新的股东,他们的成长阶段经验将帮助我们更快地向我们的最终目标扩展,即彻底改变企业采用和利用人工智能的方式来成长,保持竞争力,并管理持续的业务转型,”Yu补充说。

Yu提供的一个例子是帮助企业自动化构建人工智能模型的产品,使它们能够增强自己的数据科学能力,而不必雇佣“完整的数据科学团队”。

Appier在数字物业上跟踪客户的方法并不完全是一种独特的方法,Contentsquare等公司也采用了类似的技术,来告诉公司为什么他们的客户在完成购买前可能会放弃购物车。

此外,Appier和Contentsquare的另一个共同点是,它们都在利用对处理大量数据以改善决策的平台日益增长的需求——这远远超出了零售和营销的范畴,进入了保险甚至城市基础设施项目等领域。

TGVest Capital董事长DC Cheng补充道:“Appier正借助企业利用数据做出更明智决策的强劲长期趋势。由于其在数字营销领域对人工智能技术的独特应用,Appier自成立以来一直是这一领域的领军企业,并有机会扩展到基于数据的决策制定领域的新公司职能。”

包括台湾总部在内,Appier公司在亚太地区的12个市场设有14个办事处,共有400名员工。Yu表示,公司目前正寻求向新市场扩张,但不确定其中是否包括美国市场。

Yu说:“我们计划将目光投向现有市场之外,并在世界其他地方寻找机会。我们期待在未来几个月里分享更多这方面的新闻。”

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