Shipamax obtiene $ 7 millones de la Serie A para digitalizar el back-office logístico

Shipamax obtiene $ 7 millones de la Serie A para digitalizar el back-office logístico

Shipamax, la startup con sede en Londres y graduada de YC que está ayudando a los agentes de carga y otras empresas de logística a automatizar sus procesos administrativos, ha recaudado $ 7 millones.

Liderando la ronda está Mosaic Ventures, con la participación de Crane Venture Partners, Y Combinator y otros inversores existentes. Shipamax dice que utilizará los fondos para duplicar su tamaño en los próximos meses, invirtiendo tanto en desarrollo de ingeniería como en “éxito del cliente”.

Fundada en 2016, Shipamax primero se propuso construir un corredor en línea para envíos a granel, antes de pasar a una oferta SaaS para cargadores a granel. Sin embargo, al darse cuenta de que la necesidad de digitalización era real, pero que el mercado no era lo suficientemente grande para un “negocio a escala de VC”, la startup pivotó una vez más para desarrollar un conjunto de herramientas para la “automatización de procesos” de back-office para la industria logística global. .

“Tuvimos algo de fuerza vendiendo la solución SaaS, pero vimos que el mercado no era lo suficientemente grande”, me dice la cofundadora de Shipamax, Jenna Brown. “Volvimos al núcleo de por qué las compañías estaban comprando Shipamax y lo que les entregamos. Quedó claro que la tecnología de extracción de datos subyacente que habíamos construido estaba impulsando el valor central. Después de hablar con varias personas en segmentos adyacentes de logística, vimos que las compañías allí tienen exactamente el mismo problema, por lo que estaba claro que realmente deberíamos reducir la propuesta y ampliar los segmentos que servimos a todo el mercado de logística ”.

La tecnología principal de Shipamax se conecta a cualquier bandeja de entrada de correo electrónico o fuente de datos no estructurada y extrae automáticamente datos de correos electrónicos y archivos adjuntos en tiempo real. Luego genera una alimentación limpia y estructurada a través de la API Shipamax.

La startup dice que eso es muy diferente a cómo las compañías de logística han intentado previamente resolver el problema de digitalización, generalmente a través de herramientas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) como Abbyy. “El problema con la tecnología OCR es que cada empresa tiene que comenzar desde cero: configurar cientos de” plantillas “para capturar campos importantes e implementar” reglas “para interpretar estos datos”, dice Shipamax.

Al usar el aprendizaje automático, la compañía dice que no hay necesidad de crear plantillas o definir reglas dentro de cada organización. En cambio, la tecnología de Shipamax proporciona la capa de “comprensión contextual”.

Mientras tanto, si se pregunta qué aspecto tiene el ajuste del mercado de productos, una vez que realmente lo encuentra, Shipamax dice que en su encarnación actual no ha habido una pérdida de clientes.

La compañía ahora procesa más de 18 millones de correos electrónicos y documentos por año, y dice que el rendimiento se rastrea por tipo de documento, como pedidos, conocimientos de embarque, facturas de proveedores, etc., con una precisión que alcanza el 99% para los tipos más avanzados.

“Entonces comenzamos a adaptar el producto para el nuevo mercado, los grandes jugadores y las referencias sólidas de” a granel ” [shipping] nos dio credibilidad con la comunidad de transporte de carga para obtener acceso a sus datos para volver a entrenar algunos de los modelos “, explica Brown.

“En unos pocos meses habíamos demostrado que podíamos adaptar esta tecnología central rápidamente a los nuevos conjuntos de entrenamiento. Pocos meses después del lanzamiento de este segmento, comprendía más del 20% de nuestros ingresos y ha sido la parte de más rápido crecimiento de nuestro negocio. Somos afortunados de que la infraestructura central que habíamos construido para el mercado inicial se construyera para manejar volúmenes extremadamente altos, lo que ha facilitado el aumento de clientes grandes “.


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