Truebill, una startup que ofrece una variedad de herramientas para ayudar a los usuarios a tomar el control de sus finanzas, anunció hoy que ha recaudado $ 17 millones en fondos de la Serie C.
Cuando escribí por primera vez sobre la puesta en marcha en 2016, se centró en ayudar a los usuarios a rastrear y cancelar suscripciones no deseadas. Desde entonces, se expandió a otros productos financieros, como informes sobre sus gastos personales y la capacidad de negociar facturas más bajas.
Esta semana, el director de ingresos, Yahya Mokhtarzada, me dijo que con la pandemia que condujo a una reducción drástica en los costos de publicidad, Truebill pudo hacer de la publicidad televisiva un canal clave para llegar a nuevos usuarios.
Y, por supuesto, la incertidumbre financiera también ha hecho que el producto sea más atractivo, en particular su herramienta de ahorro inteligente, donde los usuarios pueden apartar dinero automáticamente para sus objetivos.
“La gente se dio cuenta de la necesidad de tener algún cojín”, dijo Mokhtarzada. “Debería empezar a ahorrar cuando las cosas vayan bien, antes de que lo necesite, pero [saving during the pandemic] es mejor que no hacerlo en absoluto. Hemos visto un gran aumento en la adopción de ahorros inteligentes, que está en su punto más alto “.
Créditos de imagen: Truebill
La nueva ronda eleva el financiamiento total de Truebill a $ 40 millones. Fue dirigido por Bessemer Venture Partners, con la participación de Eldridge Capital, Cota Capital, Firebolt Ventures y Day One Ventures.
La startup dice que la ronda le permitirá desarrollar nuevos productos y funciones, incluido el seguimiento del patrimonio neto, pagos automatizados de deuda y cuentas compartidas.
Mokhtarzada agregó que la compañía realizará grandes inversiones en ciencia de datos para ayudar a seguir su “estrella del norte” de la salud financiera, donde dijo: “El desafío de los datos es significativo”.
Claro, es bastante sencillo reconocer si a alguien le está yendo bien o mal económicamente, pero el objetivo real es “reconocer las tendencias y las deficiencias antes de que sucedan”.
Por ejemplo, en lugar de simplemente alertar a los usuarios cuando se les ha cobrado un cargo por sobregiro en su cuenta, Mokhtarzada dijo: “Lo que es útil es que los modelos predictivos analicen los datos para anticipar una escasez de flujo de efectivo y tengan las herramientas adecuadas para prevenirlo . “
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