Los legisladores han estado tomando medidas enérgicas contra las plataformas que recopilan datos de los consumidores, implementando reglas que exigen que las empresas sean transparentes sobre los detalles que recopilan y utilizan con fines comerciales. Por ejemplo, el año pasado, Virginia aprobó la Ley de Protección de Datos de Colorado, que requiere que las empresas obtengan el consentimiento antes de procesar información confidencial, revelar cuándo se venderá la información y permitir que los clientes opten por no participar. California, Colorado y la Unión Europea cuentan con marcos similares, mientras que otros estados y naciones están considerando lo mismo.
Algunos especialistas en marketing argumentan que estas protecciones han hecho que sea más difícil sugerir o predecir qué productos podrían desear los clientes. Pero Alex Elias dice que no tiene por qué ser así. es el fundador de Qloouna plataforma que utiliza IA para ayudar a las marcas a analizar los datos de preferencias de los clientes para brindar recomendaciones, incluidas recomendaciones para entretenimiento y bienes físicos.
“Los entornos regulatorios y de plataforma en torno a la privacidad han restringido en gran medida los medios basados en la identidad para comprender a los consumidores. Esto ha tenido implicaciones sísmicas en sectores que van desde la tecnología hasta los bienes de consumo empaquetados, y llevó a muchas empresas a luchar para recopilar sus propios datos, lo que conlleva un riesgo significativo”, dijo Elias a TechCrunch en una entrevista por correo electrónico. “Al mismo tiempo, los gustos de los consumidores se están volviendo más fragmentados y granulares en sus perfiles, con la proliferación del consumo de música y medios, lo que dificulta llegar a los consumidores”.
Elias cofundó Qloo con Jay Alger, director de operaciones de Qloo, para resolver estos dos problemas, me dice Elias. “Qloo puede iluminar las preferencias de las audiencias a escala, los datos pueden mejorar la eficiencia de las ventas, impulsar la conversión y, por lo tanto, aumentar los resultados”, dijo. “La mayoría de las empresas que tienen un interés personal en comprender los gustos de los consumidores a un nivel más granular pueden beneficiarse de Qloo”.
En una demostración de fe de los inversores, Qloo obtuvo hoy $ 15 millones en fondos nuevos como parte de una ronda de Serie B dirigida por Eldridge y AXA Venture Partners. Lleva el total recaudado de la compañía a $ 30 millones, que incluye contribuciones de celebridades de alto perfil como el actor Leonardo DiCaprio, Elton John y el fundador de Starwood Hotels, Barry Sternlicht.
Qloo afirma que su API correlaciona más de 575 millones de “entidades primarias”, incluidas películas, libros, restaurantes y canciones, para ofrecer predicciones sobre el gusto de los consumidores por “docenas” de clientes empresariales, como PepsiCo y la compañía de música de Elton John, Rocket Entertainment. La API también impulsa a TasteDive, una aplicación de redes sociales con un motor de recomendación de entretenimiento integrado para películas, programas de televisión, música, videojuegos y libros que Qloo adquirió en 2019.
Según Elias, Qloo no utiliza ninguna información de identificación personal, mantiene todas las solicitudes “ad hoc” y se niega a almacenar las identidades de los clientes de los clientes. Los datos son aparentemente anónimos y encriptados, y el manejo de datos de la plataforma es “totalmente compatible” con las regulaciones, incluido el RGPD y la Ley de Privacidad del Consumidor de California, dice Elias.
Los detalles son un poco confusos, pero en un alto nivel, Qloo utiliza una base de conocimientos de las preferencias de los clientes para ajustar los algoritmos que generan recomendaciones de productos e información. Por ejemplo, Qloo puede crear “afinidades de gustos” para entidades (por ejemplo, artistas musicales) superpuestas en una región geográfica, revelando los gustos y tendencias de ciudades particulares e incluso vecindarios (como qué músicos son populares en el centro de Brooklyn). La plataforma también puede generar descripciones sobre los gustos de agrupaciones de entidades o comparaciones de entidades, como las diferencias en los gustos musicales entre un cliente de zapatillas Nike y un cliente de Vans.
Armados con Qloo y sus integraciones con Snowflake, Tableau y otras plataformas de datos existentes, los clientes pueden resolver mejor problemas como impulsar las ventas, reducir el gasto publicitario y elegir ubicaciones minoristas, afirma Elias.
Créditos de imagen: Qloo
“[Qloo’s] La IA está en sintonía con una amplia gama de parámetros, por lo que los clientes finales pueden ajustar la ponderación del algoritmo de forma dinámica, en función de cuán ‘novedosas’ o ‘esperadas’ les gustaría que fueran las correlaciones de gusto para el consumidor final”, continuó Elias. “Por ejemplo, un cliente de transmisión en Asia pudo priorizar los resultados específicos de la región sobre las recomendaciones populares a nivel mundial y ajustar el algoritmo en consecuencia”.
Elias admite que innumerables empresas han tratado de descifrar personalizaciones y recomendaciones a través de IA, incluidas Dynamic Yield y RichRelevance, propiedad de Mastercard. Pero él ve la plataforma Qloo como un complemento de los competidores que operan motores de recomendación más generalizados como Amazon Personalize, la API de recomendaciones de Azure y la IA de recomendaciones de Google Cloud, ya que supuestamente brinda un “conocimiento llave en mano” del que a veces carecen.
“Qloo se diferencia por su profundo conjunto de datos y su base de conocimiento existente en dominios que incluyen música, productos, viajes y más. Esto permite que Qloo ayude a los clientes a lograr una personalización significativa con un contexto proporcionado mínimo”, dijo Elias. “Qloo también es un competidor aventajado de las herramientas de información tradicionales y más costosas, como los grupos focales o las encuestas personalizadas, ya que puede proporcionar información ad hoc de manera rápida y más eficiente basada en paneles mucho más grandes, por ejemplo, ‘¿Qué películas verán las personas en el Upper East Side que como Lululemon también como?’”
Los ingresos de la Serie B respaldarán el lanzamiento del producto más nuevo de Qloo, dice Elias, una versión “ligera” de la plataforma que ofrece suscripciones a una interfaz visual diseñada para usuarios con menos conocimientos técnicos. Más allá de esto, el dinero impulsará el desarrollo de productos, ampliará el equipo de 30 personas de Qloo en más de un 30 % en los próximos meses y desarrollará los canales de ventas de la empresa.
Elias objetó cuando se le preguntó acerca de los ingresos. Pero dijo que hasta ahora Qloo ha logrado contrarrestar la tendencia económica, gracias en parte a la recuperación de la demanda en industrias como viajes y entretenimiento.
“Dos años después de la pandemia, Qloo ha visto una mayor demanda de sus servicios, lo que ha llevado a máximos históricos en ingresos y utilización de API”, dijo Elias. “Los vientos de cola fundamentales, incluido un impulso hacia la privacidad, el enfoque en el crecimiento de los ingresos y la amplia adopción de la IA, han superado en gran medida los vientos en contra del entorno macro y las valoraciones tecnológicas más amplias. Qloo ha logrado una tasa de consumo muy reducida y se está acercando a la rentabilidad”.
Source link