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UnitQ融资1100万美元,用于通过自然语言处理发现用户报告中的错误

发布时间:2020/03/04 头条 浏览次数:187

 
Statista的数据显示,截至2018年初,在软件测试期间发现的错误中,只有21%被立即修复。 Christian Wiklund,David Eklov和Niklas Lindstrom相信AI和机器学习可以大大提高这一数字。他们共同创立了UnitQ,其产品以任何语言提取全渠道用户反馈,以识别,量化和确定产品错误的优先级。为了推出Beta版服务,这家初创公司本周筹集了1100万美元的A轮融资,其中大部分CEO Wiklund表示将用于新产品和现有产品的开发。
UnitQ创意的萌芽源于三人的前任公司Skout,Meet Group在2016年以未公开的价格收购了Skout。为了应对市场上缺乏客户知情的错误优先级排序平台,他们依靠自己在全球范围内扩展云托管软件和服务的背景,开发了自己的应用程序。 (Wiklund和Eklov以前是VMWare的开发过程分析师,Eklov在奥斯汀的三星研发中心工作,担任性能架构师。)
仪表板显示最近的趋势(例如,特定语言,区域或设备中的错误的增加)以及已打开和已关闭的错误,并且可以将其配置为按类别,日期或其他属性将客户评论转发给特定团队通过Slack和其他平台。
人工智能越来越多地进入软件质量保证测试。总部位于旧金山的初创公司Functionize开发了一个可自动识别软件错误的基于云的平台,最近筹集了1600万美元。 Testim同样提供了基于AI的工具来测试软件,瑞士初创公司DeepCode也是如此。 ProdPerfect不会被淘汰,它使用实时流量来自动构建,运行和维护Web应用程序的质量检查测试。
UnitQ断言其差异化因素是自然语言处理能力和规模。它的Beta版客户(包括Pinterest,HTC,Pandora和Real Real)使用UnitQ Monitor在560万条反馈中识别了3500个独特的错误,其应用程序覆盖了“数亿”用户。此外,UniQ声称,这些早期客户在采用后的一个月内,参与度平均提高了20%。
Gradient Ventures的执行合伙人Anna Patterson表示:“当工程团队开发产品时,要确定要优先处理的错误是最困难的挑战之一。”他计划加入公司董事会。 “ UnitQ会汇总实时用户数据来执行此操作,并根据错误对客户满意度和业务影响的影响来对错误进行排名。对于产品开发团队和整个技术行业而言,这是一次巨大的飞跃,因为它将产品质量转化为科学。”