Durante la pandemia, los minoristas se vieron obligados a adoptar el comercio electrónico. Pero algunos descubrieron que luchaban por mantener la lealtad de los clientes a medida que cambiaban las expectativas de los consumidores y los patrones de compra. Descubrieron que, como resultado de una competencia formidable como Amazon, los clientes tienen poca paciencia con los sitios que no les presentan lo que quieren. De acuerdo a Según una investigación del Instituto Baymard, de cada 100 clientes potenciales, 70 se irán sin comprar.
Es por eso que Purva Gupta lanzó lirio IA, una plataforma impulsada por IA que conecta a los compradores de un minorista o marca con los productos que podrían estar buscando comprar. Lily, cofundada por Sowmiya Narayanan, proporciona algoritmos diseñados para potenciar componentes de tiendas web, como motores de búsqueda y carruseles de descubrimiento de productos.
Lily anunció hoy que recaudó $ 25 millones en una ronda de financiación de la Serie B dirigida por Canaan, lo que eleva el total recaudado a $ 41 millones.
“Diferentes compradores buscan de manera única, por lo que es esencial que las marcas de comercio electrónico minorista creen la taxonomía de productos correcta para capturar tanto las búsquedas comunes como las de cola larga”, dijo Gupta a TechCrunch por correo electrónico. “Piense en sus propias experiencias frustrantes en los sitios de comercio electrónico minorista y reciba resultados irrelevantes o, lo que es peor, ningún resultado, incluso cuando el producto que está buscando claramente lo vende ese minorista”.
Antes de co-lanzar Lily, Gupta ocupó varios cargos en Eko India y UNICEF. Narayanan aportó su experiencia en el desarrollo de software en Texas Instruments, Yahoo! (divulgación completa: la empresa matriz de TechCrunch) y Box, donde fue desarrolladora web completa para el producto Box Notes.
Lily comenzó su vida como una aplicación para minoristas para ayudar a comprender las preferencias personales de las compradoras en torno a la moda. Pero cuando resultó difícil ganar tracción, Gupta y Narayanan giraron para crear una solución más enfocada en la empresa empaquetada como un producto de suscripción de software como servicio complementario.
Lily ahora cuenta con un equipo de “expertos” en moda, hogar y belleza que ayudan a refinar las taxonomías de productos, que luego se utilizan para entrenar algoritmos para la búsqueda y recomendaciones de productos. (El grupo también investiga y desarrolla formas de convertir atributos de productos como “tejido acanalado” y “estilo de vestir minimalista” en un “lenguaje” matemático que los algoritmos puedan entender). ”, “adecuado” y “ocasión”) y utiliza datos de clientes de marcas vinculados a los datos de atributos de artículos para crear una predicción de la afinidad de cada cliente con los atributos de los productos en el catálogo.
Créditos de imagen: lirio IA
Gupta reconoce que hay otras empresas en los espacios de atribución de productos y etiquetado automatizado de productos que se basan en la automatización y la IA. Por ejemplo, Depict.ai proporciona una herramienta de recomendación de productos que se basa en datos de Internet. Black Crow AI está desarrollando una plataforma para predecir qué productos comprarán los clientes de comercio electrónico, mientras que Constructor vende acceso a un marco que impulsa la búsqueda y el descubrimiento para los mercados minoristas digitales.
Meta también tiene experimentado con la predicción de atributos de ropa para Facebook Marketplace, hace dos años mostró un sistema que podía extraer atributos de ropa y estilos de moda de fotos de modelos en Instagram y Flickr.
Pero ella argumenta que Lily es una de las opciones más poderosas que existen en términos de su configurabilidad. Gupta también enfatizó que la plataforma preserva la privacidad en la medida de lo posible, no utiliza los nombres de los clientes, las direcciones o la información de transacciones financieras a favor del uso de interacciones de usuarios anónimos en los sitios de comercio electrónico de sus clientes.
“Los tomadores de decisiones de TI con los que trabajamos se centran en la aplicación más concreta y tangible de Lily en lugar de estar en la primera línea estratégica. Están interesados en la profundidad y precisión de la información que Lily puede proporcionar; cómo estamos entrenando a los modelos; y la precisión de los niveles de producción y confianza”, dijo. “Ganamos con la personalización de nuestro producto para satisfacer sus necesidades y un equipo de éxito del cliente dedicado disponible para tener en cuenta los cambios en las metas o los resultados a lo largo del tiempo”.
En cualquier caso, los clientes de renombre se han suscrito a los servicios de Lily hasta la fecha, incluidos Macy’s, The Gap y sus marcas variadas, Bloomingdale’s y thredUP.
Lily detesta hacer públicas sus cifras de ingresos, y la empresa de 87 empleados dice que no tiene una proyección del tamaño de su plantilla para fin de año. Dejando de lado las preguntas sobre el secreto, Gupta afirma que Lily está “bien posicionada” para capitalizar las nuevas verticales minoristas en los próximos meses, incluso teniendo en cuenta los obstáculos macroeconómicos.
“Lily AI creció enormemente desde el comienzo de la pandemia, ya que las crisis de salud intensificaron rápidamente el cambio minorista hacia el comercio electrónico y la transformación digital”, dijo Gupta. “Utilizaremos los nuevos fondos para expandirnos aún más a las marcas de comercio electrónico minorista empresarial y del mercado medio en el hogar, la belleza y la moda… También planeamos extender nuestra solución mucho más a otras aplicaciones dentro de la pila minorista, así como un conjunto de análisis enriquecidos para nuestros clientes”.
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