Lily AI, una startup enfocada en usar el aprendizaje profundo para ayudar a las marcas a convertir mejor a los clientes a través de recomendaciones emocionalmente personalizadas, anunció esta mañana que ha recaudado una Serie A de $ 12.5 millones dirigida por Canaan Partners. Los inversores anteriores NEA, Unshackled y Fernbrook Capital también participaron en el evento de financiación.
Antes de su Serie A, Lily había recaudado solo unos pocos millones, según los datos de Crunchbase.
La ronda nos llamó la atención por algunas razones. Primero, el inversionista que lideró la ronda, Maha Ibrahim, también dirigió la Serie C de The RealReal en 2014. Esa compañía, que también se enfoca en el vestuario, se hizo pública en 2019. (Ibrahim también ha caído de TechCrunch de vez en cuando, incluido aquí.) Fue notable ver al inversor liderar una ronda temprana en una empresa que opera en un espacio relacionado.
Y la tecnología que los cofundadores Purva Gupta (anteriormente Eko India y UNICEF) Sowmiya Chocka Narayanan (anteriormente de Box) han desarrollado es clara.
TechCrunch cubrió por primera vez a Lily en 2017 cuando recaudó $ 2 millones de NEA. En ese momento tenía una aplicación para iOS, junto con una aplicación web y API diseñada para ayudar a los minoristas a “comprender mejor las preferencias personales de una mujer en torno a la moda” en sus “propios catálogos y escaparates digitales”.
En una llamada telefónica con TechCrunch, Gupta dijo que ella y Narayanan decidieron que “desde la perspectiva de un modelo de negocio” su tecnología era “mejor para un producto empresarial”. La aplicación de iOS finalmente fue desestabilizada (en “menos de un año” después del lanzamiento según al CEO), con la compañía haciendo un movimiento formal para centrarse en las ofertas empresariales a principios de 2018.
Entonces, ¿qué hace Lily AI qué y qué está vendiendo a los grandes minoristas? Un poder de comercio electrónico.
Cómo funciona
La hipótesis fundacional de Lily vino del tiempo que Gupta exploraba la moda en Nueva York, preguntando a cientos de mujeres sobre lo que habían comprado recientemente (más sobre la historia fundacional de la compañía aquí) Lo que surgió de ese ejercicio fue la idea de que cada cliente está “deambulando con [their own] contexto emocional “, cómo” piensan sobre su cuerpo “y” cómo reaccionan ante diferentes tipos de detalles y elementos “.
El CEO pensó que si pudiera obtener ese contexto en una tienda en línea, probablemente ayudaría a los consumidores a encontrar lo que quieren y ayudaría a que la tienda venda más al mismo tiempo. Esa es la hipótesis detrás de Lily AI, según Gupta, que quiere conocer el “contexto emocional individual” de “cada cliente” cuando compra en línea.
Es esa idea la que ayudó a la compañía a recaudar $ 12.5 millones en su A, más capital de lo que había recaudado en total.
El servicio funciona en tres pasos, comenzando con tecnología que puede extraer muchos más atributos de los artículos en un catálogo; Cuantas más variables tenga, más podrá saber sobre un producto en particular. Gupta le dijo a TechCrunch en un correo electrónico que el “enfoque de su compañía” capta significativamente más detalles sobre cada producto en función de los rasgos que los clientes buscan al comprar ropa “, incluyendo” estilo, ajuste, ocasión “y similares.
Luego, Lily utiliza “datos hash de clientes” que las marcas ya recopilan, junto con sus datos de atributos de artículos para “crear una predicción de alta confianza de la afinidad de cada cliente con cada atributo de cada producto en el catálogo”, continuó. A partir de ahí es un juego de recomendación.
El resultado de todo este trabajo es que el “100 por ciento” de los clientes de Lily ha visto un “aumento gradual en las métricas”, no mejoras “solo incrementales”, según Gupta. (El sitio web de la compañía afirma un “10x ROI” en el gasto del cliente en sus productos).
Lily cobra por su servicio por volumen.
Y debería haber mucho de eso. Según Ibrahim de Canaan, el comercio electrónico “continuará creciendo entre 15-20% anual y representará ~ 20% de todo el gasto minorista en 2020 […] fuera de una enorme base numérica absoluta de ~ $ 4T de gasto en comercio electrónico ”. Eso significa que Lily tiene un mercado bastante grande en el que crecer, que es justo lo que a los inversores de riesgo les encanta ver.
Una cosa final Durante nuestra llamada, le pregunté a Gupta sobre la privacidad. Después de todo, su compañía combina las preferencias de los consumidores con otra información en beneficio de una marca. En nuestra discusión sobre cómo su startup protege la privacidad del cliente, dijo algo interesante que le pedí que ampliara. Así es como ella describió cómo su firma se construye alrededor de la comprensión de los sentimientos de los demás, o lo que se conoce mejor como empatía:
Comenzamos Lily AI con el objetivo de ayudar a los clientes a verse y sentirse lo mejor posible. Y estoy muy orgulloso de que usemos “Empatía” como principio rector para todo: crear productos, contratar, retener talentos y establecer la cultura de la empresa.
No es un mal lugar para construir.
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