calendario IAuna startup con sede en San Francisco que ha estado construyendo sobre GPT-3El modelo lingüístico de —desarrollar un SaaS para automatizar la generación de prospectos y el alcance de ventas para facilitar que las empresas obtengan reuniones iniciales con clientes potenciales— ha recaudado $3.2 millones en financiamiento inicial de 500 Startups; el autor de “Lean Startup”, Eric Ries; las firmas de capital de riesgo Village Global y Metaplanet; y más de 20 inversores ángeles (incluidos los directores ejecutivos de empresas “populares” pero no reveladas).
“Nuestra tecnología de inteligencia artificial escribe invitaciones personalizadas para clientes ideales con mazos personalizados, invitándolos a asistir a una reunión”, explica el fundador y director ejecutivo Ravi Vadrevu.
El SaaS se lanzó en febrero de este año, aunque la propia empresa emergente, que se llama Kriya Inc, se fundó en 2017 y se había iniciado antes de generar esta semilla previa.
La idea para el producto B2B es automatizar el proceso costoso y que lleva mucho tiempo de alcance de ventas, incluida la localización y presentación de clientes potenciales, así como ofrecer herramientas para optimizar y mejorar las reuniones de ventas iniciales.
Kalendar AI afirma haber acumulado una base de datos de más de 340 millones de “perfiles de clientes ideales” sobre los cuales libera sus bots de representantes de ventas de IA para enviar lanzamientos “personalizados” (incluidas “presentaciones interactivas que se convierten en reuniones con un solo clic”) a posibles compradores. clientes.
“Nuestra solución reduce el tiempo para iniciar una conversación para reservar una cita de siete días a 30 segundos desde una perspectiva de ventas”, afirma Vadrevu, quien también argumenta que hay grandes ganancias en productividad desde una perspectiva de marketing en comparación con otros canales.
Entonces, ¿dónde está Kalendar AI obteniendo datos sobre todos esos cientos de millones de clientes potenciales?
“Tenemos nuestros propios conjuntos de datos que creamos durante años a partir de información disponible públicamente”, le dice a TechCrunch, y especifica que utiliza Common Crawl, un repositorio de código abierto de Internet, para recopilar “información de metadatos disponible públicamente” y “formar un índice”. por buscar”.
“Obtenemos todos los dominios de empresas B2B disponibles y las personas asociadas a esos dominios (esta información se actualiza cada trimestre)”, continúa, y agrega: “Solo interactuamos con las personas en su correo electrónico comercial y no almacenamos ninguna información personal. Rechazamos esto en el pie de página de cada interacción que nuestra tecnología predijo su correo electrónico comercial en tiempo real utilizando patrones de aprendizaje automático”.
Para las “narrativas de contenido”, Vadrevu dice que la IA se basa en “servicios de datos en tiempo real”, como las últimas noticias de la empresa, descripciones de la empresa, clima/eventos actuales en una ubicación, noticias de la industria, etc.
“Planeamos aumentar dichos contextos invirtiendo en investigación y desarrollo de contenido”, señala además.
Cuando se le preguntó si está utilizando datos extraídos de LinkedIn, Vadrevu afirma que no, argumentando: “No necesitamos perfiles de LinkedIn ya que procesamos nombres y predecimos correos electrónicos de metadatos de dominios/empresas disponibles públicamente en tiempo real. LinkedIn es una red personal, y la mayoría de las interacciones comerciales generalmente ocurren y son más efectivas en un correo electrónico comercial”.
Raspar LinkedIn “no solo es poco ético sino que también es innecesario”, agrega cuando se le presiona para que confirme que Kalendar AI no raspa la red social profesional propiedad de Microsoft para enriquecer su base de datos.
El SaaS se está “acercando” a sus primeros 100 clientes en esta etapa, según Vadrevu, quien dice que los mejores mercados para el producto hasta ahora son tecnología, marketing y publicidad, TI e infraestructura.
“Tenemos clientes que van desde un pequeño equipo de cinco personas hasta empresas públicas como Upwork. Sin embargo, la mayoría de nuestros clientes son empresas de medios digitales, nuevas empresas y emprendedores de nuevo crecimiento que construyen negocios sobre nuestra plataforma”, agrega.
“Hemos alcanzado $1 millón en ingresos ARR en los últimos tres meses, manteniendo constantemente un crecimiento mensual del 60 %”, también nos dice, especificando que la nueva financiación se destinará principalmente a construir el equipo de ingeniería y mejorar el producto.
“Actualmente [we’re] enfocado en formar un equipo de crecimiento de ingeniería responsable de optimizar nuestros algoritmos para garantizar que el compromiso sea agradable, efectivo y eficiente para todos nuestros clientes y destinatarios”.
Ahora, no se necesita un fantasma en la máquina para decirle que, si bien la IA puede ser una poderosa herramienta de productividad, también puede ser terriblemente impredecible.
E incluso si la supuesta “personalización” de los lanzamientos de ventas es acertada, recibir un lanzamiento de ventas automatizado podría poner en riesgo que un cliente potencial se sienta, bueno, rotundamente poco impresionado por la llamada en frío robótica. O, para decirlo de otra manera, como si acabaran de recibir spam. Entonces, un lanzamiento por robot podría ser demasiado fácil de ignorar.
“Es un problema muy difícil y todavía no complacemos a todos”, admite Vadrevu. “Tenemos una tasa de error del 2 % que a veces crea experiencias desagradables en las que creamos canales para que las personas nos den su opinión directamente y les permitan darse de baja de nuestra plataforma.
“Lo que nos sorprende al ser transparentes es que hay más personas consideradas en ayudar a las empresas de lo que pensábamos”.
“Si tenemos éxito, la belleza de la IA eventualmente empodera a las empresas y las personas que se conectan de muchas maneras más allá de las ventas, como lo llamamos conectar hoy”, agrega. “Todavía estamos muy temprano y estamos agradecidos por nuestros inversores que nos están apoyando”.
El objetivo final de la startup para el producto es poder proporcionar un SaaS de extremo a extremo para el alcance de ventas y reuniones (incluidas videoconferencias y CRM), no solo elegantes presentaciones personalizadas que sus bots de ventas de IA lanzan a velocidades inhumanas.
“Nuestra visión es construir un ecosistema en torno a las citas que establecemos, incluidas videoconferencias, CRM, etc., para mejorar la calidad de las reuniones”, dice.
“El impacto inmediato de dicha tecnología está en las ventas (piloto automático de ingresos), que de otro modo implica procesos pesados de marketing y ventas para lograr. Los mercados adyacentes para dicha tecnología también podrían ser el reclutamiento, la búsqueda de empleo, etc., que no es nuestro enfoque”, sugiere también Vadrevu.
El propio argumento de venta de la startup para su SaaS es que puede reducir radicalmente el tiempo y el costo de reservar “una reunión de alta calidad que impacta directamente en los ingresos”.
Pero, por supuesto, el producto B2B ciertamente no es gratuito.
Un “plan básico” comienza en $2,000/m para 20 “autores de IA” (reservando un rango estimado de 20 reuniones por mes, ya que su tarifa es de pago por reunión), según Vadrevu.
Mientras que un “plan de escala” comienza en $ 4,000 / m para 50 autores de IA (reservando un rango estimado de 40 reuniones por la tarde).
Vadrevu argumenta que este precio pone el producto “en el lado más barato” en comparación con otras herramientas que las empresas utilizarían para tratar de obtener clientes potenciales, lo que sugiere que los costos de adquisición de clientes de las empresas B2B para una sola reunión oscilan entre $ 150 y $ 2,000 (es decir, “usar Google SEM, marketing digital, herramientas de venta, etc. para obtener el mismo ROI”).
“Lo estamos haciendo barato para nuestros clientes al agrupar las reuniones en SaaS”, argumenta además. “A escala, podríamos obtener una predicción de precio por reunión, pero vimos que SaaS es ideal para nuestros clientes”.
En el frente competitivo, Vadrevu afirma que Kalendar AI está abriendo nuevos caminos, y que “nadie más está haciendo lo que estamos haciendo hasta ahora, ya que es increíblemente difícil”, enfatizando que el desarrollo cubre iteraciones de productos sobre personalización de contenido con ciclos de retroalimentación en tiempo real; Coincidencia impulsada por IA que debe ser lo suficientemente precisa, segura y no (tan) spam; así como el cumplimiento de las regulaciones de datos variables, por lo que la startup tardó tres años en presionar el botón de un lanzamiento al mercado.
Pero presionado para nombrar alguna competencia de inicio, dice que para el componente de mensajería saliente personalizada existen herramientas de redacción de textos publicitarios de IA como Copy.ai; mientras que para los mazos entrantes, sugiere que está compitiendo con páginas de programación como Chili Piper, Calendly y “cualquier otra herramienta de embudo de marketing entrante”.
Aún así, el tono más amplio de Kalendar AI es que va más allá al usar AI para unir un montón de trabajo manual de ventas y marketing.
“Actualmente, para las empresas B2B, marketing y ventas trabajan por separado para reservar citas. Pero se necesita mucho esfuerzo manual para llegar a un número constante de reuniones todos los meses en piloto automático”, agrega. “Nuestro enfoque aprovecha el alcance de ventas personalizado, junto con la entrada interactiva (plataformas con reuniones con un solo clic; podríamos patentarlo) reduciendo el costo y el tiempo para reservar una reunión de alta calidad que impacta directamente en los ingresos”.
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