Uno de los santos griales en el mundo de la publicidad y el marketing ha sido encontrar una manera de capturar y comprender con precisión lo que los consumidores están haciendo a lo largo del día, independientemente de si se trata de una actividad digital o sin conexión. Ese objetivo se ha vuelto aún más difícil de alcanzar en los últimos años, con el surgimiento de regulaciones sobre privacidad y protección de datos que limitan el tipo de información que se puede recopilar y usar. Ahora, una empresa nueva cree que ha descifrado el código y ha recaudado una gran ronda de financiamiento que subraya su éxito hasta el momento y lo que cree que es la demanda futura sin explotar.
Near, que ha creado una plataforma interactiva de inteligencia artificial basada en la nube llamada AllSpark que funciona en 44 países para crear perfiles de usuarios anónimos y basados en la ubicación (1.6 mil millones cada mes en la actualidad) sobre la base de una gran cantidad de información que obtiene y luego fusiona de teléfonos, socios de datos, operadores y sus clientes, pero que según afirma se construyó “con privacidad por diseño”, ha recaudado $ 100 millones.
La compañía cree que esta Serie C, de un único patrocinador, Great Pacific Capital fuera de Londres, es una de las rondas más grandes que se hayan planteado en esta área particular de la tecnología de marketing. Eso no quiere decir que otros no hayan estado atrayendo también la atención de los inversores (como un ejemplo, un competidor directo, Factual, recaudó $ 42 millones en septiembre pasado).
Near no está revelando su valoración, pero el fundador y CEO Anil Mathews dijo en una entrevista que la compañía ha estado creciendo a una tasa del 100% año con año y lo describió como “saludable” con su lista de clientes, incluyendo News Corp, MetLife. , Mastercard y WeWork.
Cerca (no debe confundirse con la startup blockchain que recaudó $ 12 millones la semana pasada; sí, a veces las startups tienen el mismo nombre …) hasta la fecha han recaudado $ 134 millones, con otros patrocinadores como Sequoia, JP Morgan, Cisco y Telstra (Canaan Partners había sido un inversor también, pero vendió su participación en un acuerdo secundario).
El problema que Near está abordando no es nuevo. El cambio más amplio que hemos visto en el comportamiento de los consumidores hacia las plataformas digitales y el uso de dispositivos conectados ha creado una oportunidad para (y la demanda de) las empresas para realizar un mejor seguimiento de quién está utilizando sus productos y servicios, y también para determinar de manera proactiva quién sería el Las mejores audiencias para los futuros negocios.
Pero ha habido dos capturas en ese tirón: la mejor forma de capturar la actividad cuando no es específicamente digital (por ejemplo, ir a una tienda física) y la mejor forma de capturar la actividad de una manera que no invade la privacidad y la privacidad de los clientes. derecho a ser anónimo si así lo desean: este último se convertirá en algo más que un principio en muchas jurisdicciones, pero un estado de derecho pleno.
El enfoque de Near no es del todo novedoso. Al igual que muchos otros que existen actualmente o que precedieron a Near, el inicio utiliza una colección de puntos de datos provenientes de una variedad de proveedores; en el caso de Near, la lista puede incluir su operador de telefonía móvil, proveedores de datos que trabajan con docenas o cientos de aplicaciones a la actividad de origen. , proveedores de aplicaciones directamente, minoristas y operadores de WiFi.
Las similitudes terminan ahí, sin embargo, dijo Mathews. Él dice que Near tiene una técnica (patentada) basada en algoritmos de aprendizaje automático y otra tecnología inferencial de inteligencia artificial, que utiliza para fusionar con precisión todos estos detalles para crear perfiles individuales, todo sin adjuntar un nombre o identificadores reales de ningún tipo. perfil.
“Si me preguntas, ese es realmente el problema más difícil que hemos resuelto”, dijo. “No hay ninguna otra compañía que trabaje con todos estos datos para unificarla en identidades individuales”.
Al usar las ID de dispositivos móviles, dijo que Near puede “con un alto grado de confianza” conectar perfiles específicos con transacciones. “Pero es el hecho de que podemos realizar la fusión de datos de una manera compatible, al combinar esos datos en un mundo donde la privacidad y la seguridad de los datos son importantes”, lo que hace que la compañía sea única, agregó Mathews.
Rubicon Project, Factual y Blis son otros proveedores que están construyendo tecnología similar, anotó, pero Near es el primero en extender la oferta (por así decirlo): ninguno tiene el mismo alcance global, por lo que es un socio popular para las multinacionales que investigan Para campañas y desarrollo de producto.
La investigación de mercados es una de las características principales de AllSpark, la plataforma insignia de la compañía, donde las personas no técnicas pueden hacer preguntas en lenguaje natural. Por ejemplo, muéstrame cuántas mujeres compran en Whole Foods en San Francisco, y puedes obtener una información. respuesta basada, que luego puede ajustar con más preguntas personalizadas sobre el perfil de un usuario, o usar una herramienta gráfica de arrastre en un mapa interactivo para modificar la geografía, y así sucesivamente.
Mathews señala que los números “reales” que surgen de tales preguntas, en el caso de la consulta anterior, son 71,904 mujeres, se basan en las cifras de quién está realmente conectado a la red Cercana. Las proporciones varían según la ciudad y el país, pero en general, dijo que en el Área de la Bahía, está capturando alrededor del 45% de cualquier audiencia en vivo (lo que significa que la cantidad real de visitantes femeninas es probablemente de 150,000).
Desde allí, puede guardar una consulta para volver a ella, o incluso usar la plataforma Near para conectarse con otros servicios para crear y lanzar campañas de marketing. En particular, algunas características, como la capacidad de un cliente para cargar o usar datos de cookies en la plataforma para usarla para crear perfiles, no están disponibles en todos los mercados, parte de cómo Near se mantiene en el lado correcto de las políticas de cumplimiento de datos de la propia compañía. así como las normas de protección de datos en diferentes mercados.
Es probable que este tipo de integraciones sea un área que comenzará a desarrollarse aún más con esta ronda de financiamiento, para evitar que la tecnología de Near se encuentre demasiado aislada y alejada de la forma en que suelen trabajar los especialistas en marketing y los investigadores.
Compañías como Facebook, Google y Amazon han hecho un gran negocio al descubrir cómo identificar y dirigirse a audiencias y usuarios específicos con productos y servicios, por medio de publicidad y más. Le pregunté, y Mathews dijo, que no los ve como amenazas en esta área simplemente porque les abriría una lata de gusanos.
“Se meten en un gran problema de privacidad si lo intentan”, dijo. “Empresas como Google y Facebook han hecho [frankly] un trabajo increíble en la identificación de audiencias, pero no están diseñados para la privacidad. Empezamos con la privacidad por diseño ”.
De hecho, fue la posición de Near como uno de los “valores atípicos” al enfatizar la protección de datos y el anonimato que, según Mathews, ayudó a superar a los inversionistas. “Es un entorno de financiamiento muy difícil para la industria en la que estamos, pero encontramos interés debido a nuestro enfoque hacia la privacidad. Eso nos ayudó mucho “.
Ketan Patel, CEO de GPC, se hizo eco de ese sentimiento. “Near proporciona información sobre el comportamiento humano al analizar dónde se encuentra la gente y combinarla con una multitud de puntos de datos para predecir e influir en el comportamiento”, dijo en un comunicado. “Dado que hace esto en todo el mundo de manera protegida por la privacidad, está bien posicionado para crear un espacio nuevo y emocionante que ofrece valor tanto a las personas como a aquellos que desean establecer relaciones con ellos”.
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