Para el verano de 2016, Marie Outtier había pasado ocho años como consultora asesorando a agencias de medios y compañías de tecnología de punta en estrategias de crecimiento de marketing.
Pierre-Jean “PJ” Camillieri comenzó como ingeniero de software musical antes de unirse a una de las divisiones de electrónica de consumo de Apple. Inspirado por Siri, se fue para iniciar Timista, un asistente de estilo de vida inteligente.
Cuando los dos unieron fuerzas para co-fundar Aiden.ai, la combinación era potente: uno era un experto en marketing y el otro, un especialista en aprendizaje automático. Su objetivo: crear un analista de marketing impulsado por IA que ofreciera consejos prácticos en tiempo real.
Las personas que administran campañas publicitarias deben analizar grandes cantidades de números, pero Outtier y Camillieri imaginaron una herramienta que podría hacer recomendaciones de optimización en tiempo real. Los análisis son amplios y difíciles de manejar, por lo que la suya fue una propuesta obvia con un mercado que clamaba por soluciones.
La primera oficina de la empresa estaba en Bloom Space en Gower Street, Londres. Era solo un puñado de escritorios compartidos y un sofá cercano compartido con otras cuatro nuevas empresas. Ese verano, comenzaron en serio a construir la empresa. Unos meses más tarde, tuvieron una gran oportunidad cuando la empresa, que todavía estaba 100% arrancada, fue seleccionada para la competencia Startup Battlefield de Techcrunch Disrupt.
Entrevistados por TechCrunch, explicaron su propuesta: los especialistas en marketing querían saber dónde obtenía más tracción una campaña de marketing digital: Twitter o Facebook. Es posible que deba consultar varios paneles en varias cuentas, además de Google Analytics para compilar los datos, e incluso si concluye que una plataforma está superando a la otra, eso podría cambiar la próxima semana a medida que los usuarios cambien su atención a Instagram, lo que podría desperdiciar el 60% de los anuncios. gastar.
Aiden estaba destinado a sentirse como un compañero de trabajo más, confiando en el procesamiento del lenguaje natural para que el intercambio se sintiera cómodo y hablador. Consultó datos de múltiples tableros y los compiló rápidamente en gráficos flash, lo que facilita su búsqueda y asimilación.
Eventualmente, en lugar de administrar 10 clientes, los analistas de marketing podrían administrar 50 utilizando predicciones dinámicas y visualizaciones. Aiden incorporó la experiencia de Outtier en sus algoritmos para que pudiera sugerir cómo modificar una campaña de Facebook y anticipar lo que iba a suceder.
¿Aparecer en Disrupt fue un momento significativo? “Fue un gran problema para nosotros”, dice Outtier. “La exposición nos dio municiones para levantar nuestra primera ronda. Y ser parte de los ex alumnos de Disrupt Battlefield nos brindó muchas oportunidades significativas de redes y relaciones públicas”.
Unas semanas más tarde, la empresa había recaudado una ronda inicial de 750.000 dólares. Pero no sin dificultad. En ese momento, Outtier estaba en las últimas etapas del embarazo. Recaudar dinero en estas circunstancias fue difícil, pero, dice, “se puede hacer. Es más difícil que las ‘circunstancias normales’. Es un poco como correr una maratón, pero con una nevera en la espalda”.
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