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Appier为AI筹集了8000万美元,用于改善营销决策

发布时间:2019/11/26 投资 浏览次数:163

 
吸引客户访问公司的网站以检查其产品本身本身就具有挑战性,但是让他们完成交易是完全不同的。去年,在完成购买之前,所有电子商务订单中的75%被放弃了–原因包括结账流程过于复杂,付款方式受限,隐藏成本,注册摩擦,安全问题等等。
这是总部位于台湾的Appier寻求帮助在线零售商解决的问题之一。其基于AI的平台可跟踪客户在整个网站上的活动,以提高他们完成交易的机会。
今天,Appier宣布已从Insignia Venture Partners,HOPU-Arm创新基金,TGVest Capital,淡马锡的Pavilion Pavilion,JAFCO Investment和UMC Capital筹集了8000万美元的D轮融资。在2017年的C轮融资之后,包括软银在内的大牌纷纷加入,这使该公司的总资金达到了约1.6亿美元。
追踪
Appier成立于2012年,使用机器学习技术实时处理无数个数据点,例如鼠标的光标位置,客户如何点击或滑动屏幕,滚动量等等,然后用于确定他们的购买意图。同时,Appier还可以对不同的广告系列进行A / B测试,以确定哪些广告系列可以更有效地将休闲购物者转化为客户,其中可能包括定制的促销优惠。这是称为AiDeal的产品的一部分,该产品是Appier收购日本的Emin的结果,最近才推出。
在此值得注意的是,该平台并不是专门用来吸引人们在网站上购买实物的。它还可以用于主动定位已经在手机上安装了应用程序的用户。例如,一家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的AiQua产品是去年收购了一家印度初创公司QGraph的结果。
在其他地方,Appier长期以来一直提供一种名为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,奥迪使用该平台来定位试驾广告针对30岁及以上的人,这些人以前在网上搜索过豪华车。
内部的
Appier说,它完全在内部开发机器学习算法,而不是使用“现成的”解决方案,并且其模型是通过从网站,应用程序,客户关系管理(CRM)软件等中提取数据来进行训练的。 ,这有助于随着时间的推移改善机器学习模型。
“与实验室环境不同,现实环境是动态且多样化的,’现成的’算法并不总是能很好地应对它,” Appier首席执行官兼联合创始人余志汉对VentureBeat表示。 “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且快速变化的场景-不同的KPI,不同的数据源等。这意味着我们的科学家花费大量时间来确保我们的深度学习解决方案能够提供最佳性能在我们的客户可能面临的任何情况下。”
Appier表示,该银行将再提供8000万美元,将推动全球市场扩张,并将其技术瞄准“数字营销之外”的新行业。
“我们的最新投资带来了新股东,他们在成长阶段的经验将帮助我们更快地实现我们的最终目标,即彻底改变企业采用和利用AI的方式来增长,保持竞争力和管理持续业务转型的最终目标,” Yu补充说。
他说,Yu提供的一个例子是产品,可以帮助公司自动化构建AI模型的过程,从而使他们无需雇用“完整的数据科学团队”即可增强其数据科学能力。
数据决策
Appier跟踪客户在数字资产上的方法并非完全是一种独特的方法,像Contentsquare之类的公司采用类似的技术来告诉公司,为什么他们的客户可能会在完成购买前放弃他们的购物车。
此外,Appier和Contentsquare的另一个共同点是,它们都利用对不断增长的需求的平台,这些平台需要处理大量数据以改善决策制定能力-不仅涉及零售和营销领域,还涉及保险甚至城市等领域。 ‘ 基建项目。
TGVest Capital董事长DC Cheng补充说:“ Appier正在利用企业利用数据做出更明智的决策的强大的长期趋势。” “由于在数字营销领域对AI技术的独特使用,Appier自成立以来就一直是类别领导者,并有机会扩展到新的公司职能中,从而做出基于数据的决策。”
Appier包括台湾总部在内,在亚太地区(APAC)的12个市场中的14个办事处拥有400名员工,Yu表示,该公司目前正在寻求扩展到新市场,尽管尚不确定是否其中一个会在美国。
于说:“我们正计划将目光投向我们目前的市场之外,并探索世界其他地区的机会。” “我们期待在未来的几个月中分享更多的新闻。”