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Richard Jarvis, CFO, und Jay Shah, CEO, bei OpenDNA
(Bild: Geliefert)
Australian-aufgeführt künstliche Intelligenz Unternehmens OpenDNA sieht eine Zukunft, wo die Verbraucher relevante und personalisierte online-Erlebnisse durch eine größere Kontrolle über Ihre Daten. Es ist eine Zukunft, in der Werbung, marketing und Empfehlungen sind powered by smarter Maschinen.
In dem moment, Verbraucher ausgesetzt sind, mehr Werbung als je zuvor Dank wird immer verbunden; haben wir uns von ausgesetzt zu 500 anzeigen pro Tag zurück in den 1970er Jahren bis zu 5.000 pro Tag, heute, nach einigen Schätzungen.
Jedoch gezielte Werbung basieren oft auf falschen Annahmen, die gezeichnet sind von Menschen, die online-Bewegungen, laut Gründer und CEO von OpenDNA Jay Shah.
Dies ist die Grundlage, warum OpenDNA vorhanden ist.
Gegründet im Jahr 2013, OpenDNA AI und machine-learning-system setzt auf das backend von mobilen und web-basierten Anwendungen, die Analyse von Kunden-Interaktionen in Echtzeit und automatisch erstellen detaillierte psychografische Nutzerprofile.
Dies ermöglicht Unternehmen, um automatisch liefern mehr relevante und personalisierte Erlebnisse für Ihre Kunden, was bedeutet, dass ein größeres engagement, retention, und ROI im marketing, nach OpenDNA.
Das Unternehmen sagte, dass der nutzen für die Verbraucher ist, dass Sie haben den überblick über Ihre Daten und können die Kontrolle über Ihre online-Erfahrungen mit OpenDNA fordern die Verbraucher haben “die vollständige Kontrolle und Transparenz” über Ihre Daten; Sie können Bearbeiten Sie Ihre Interessen und den Einfluss Ihrer individuellen Erfahrungen in real-time.
Die Inspiration
Es waren die beiden entscheidenden Erfahrungen, die inspiriert die Schaffung von OpenDNA: bei einer Gelegenheit, Schah hatte zu Graben, bis ein wertvoller link, der begraben wurde, in Seite 18 von Google-Suchergebnissen.
“Da merkte ich, es war etwas falsch hier … Warum ist es auf Seite 18? Anscheinend sind die Schlüsselwörter, die ich eingegeben wurden diejenigen, die [der Eigentümer des Blogs] hatte nicht optimiert für, oder er gerade erst gestartet ist der blog eine Woche früher … und hatte Sie nicht getan, alle Suchmaschinen-Optimierung,” Shah sagte.
“Wenn wir etwas suchen, wir nur immer Sachen, die Sie an uns gesendet werden, die von Google basiert auf der Tatsache, dass diese websites haben das richtige getan Suchmaschinen-Optimierung, nicht unbedingt relevant für uns.”
Bei einer anderen Gelegenheit, Shah-wer hat gegründet, verkauft und investiert in mehreren Unternehmen in den letzten 17 Jahren-fand sich gestalkt von Werbeanzeigen für Flugtickets hatte er schon gekauft.
“Wenn ich kaufte ein Flugticket und auf einer großen Fluggesellschaft von London nach San Francisco, ein paar Tage später wurden Sie sagen ‘Hey Jay, hier sind einige gute Tarife von San Francisco’. Die seltsame Sache ist, dass ich es tatsächlich gekauft auf Ihrer website. So dass Sie immer noch nicht wissen, dass Ihre eigenen Systeme waren nicht miteinander zu reden,” Shah sagte.
Im Jahr 2013, Shah Diskussion begonnen, seine vision für ein system, das “wirklich verstanden, die user” mit den Daten, die Wissenschaftler und Professoren von der Universität von London, von dem er studierte.
“Sie sagte: ‘Jay, was du redest, ist die nächste evolution des web: künstliche Intelligenz, web, oder, um genauer zu sein, das internet of me”,” Shah erinnerte.
Die Daten, die Wissenschaftler waren skeptisch gegenüber der Realisierbarkeit des Schahs vision, die Art und Weise große Datenmengen analysiert und die Art, wie machine-learning-algorithmen erstellt werden.
Große Datenmengen sind in der Regel in Segmente gegliedert und analysiert, um nach mustern, bevor prädiktive Modelle gebaut werden können. Durch dieses Verfahren werden Annahmen über Gruppen von Individuen, basierend auf, zum Beispiel, Ihre social-media-profile und online-Bewegungen -, die ähnliche Merkmale aufweisen.
“Plötzlich, wir sind die gleiche person, die gefüttert wird, die gleichen Informationen. Sie und ich viele gemeinsame Interessen, aber das bedeutet nicht, dass wir das gleiche Essen, gehen Sie zu den gleichen Orten, gehen Sie kaufen die gleichen Produkte,” Shah sagte.
Dann begann er die Untersuchung der Psychologie der Entscheidungsfindung, und entdeckt, dass es gibt acht wesentliche Faktoren, die Menschen beeinflussen das Konsumverhalten: Interessen, Werte, verbindungen, Uhrzeit, Ort, Wetter, finanziellen status und Gesundheit.
“Diese Faktoren kombiniert, sagen Sie uns als menschliche Wesen, was zu tun auf einer täglichen basis, welche Produkte zu kaufen, welche anzeigen Sie klicken, was Sie anziehen, was Sie Essen, alles. Also ich war auf der Suche, wie wir diese Karte, und ich Stelle ein team zusammen im Jahr 2014 und wir haben es geschafft,” Shah sagte.
“Wir haben ein system gebaut, dass gelernt, meine Interessen … Wie die Zeit verstrich, es ernähren würde, mich mehr und mehr interessant [Inhalte aus 200 Quellen] und ich war in der Lage zu entdecken, einige neue Sachen, dass hätte ich nie gesucht bevor.
“Das ist das element der Entdeckung kommen, dass alle suchen. Es ist wie serendipity — Sie haben sich nicht gesucht, aber Sie fand es aber trotzdem, und es war interessant für Sie.”
Shah erklärte, dass OpenDNA würde weiß zum Beispiel, dass ein einzelner ist begeistert über beide Sport und Technik. Es würde wissen, dass der einzelne vor allem für golf interessiert, lieber Tiger Woods über Phil Mickelson und will sich der Kauf eines paar Golfschuhe. Würde das system auch wissen, dass Tiger Woods wurde von Nike.
In diesem hypothetischen Szenario, wenn die einzelnen Besuche eine sportswear-E-Commerce-Website powered by OpenDNA, die Liste der empfohlenen Produkte, die Sie sehen würde, würde beinhalten Nike golf-Schuhe mit integrierten sensoren, die Karten der einzelnen Aktivität.
Shah zugegeben, dass das Unternehmen ursprünglich auf die adtech -, Medien-und business-intelligence-Märkte, obwohl er sagte, OpenDNA system kann auch verwendet werden, in den E-Commerce -, Finanz -, hardware-und viele andere Märkte.
Die Finanzierung dilemma
Das Unternehmen notiert an der Australian Securities Exchange (ASX) Ende letzten Jahres nach Erhöhung der AU 8 Millionen US$in seinen Börsengang. Das Unternehmen hob venture capital vor, aber entschieden, zu gehen öffentlichkeit in Australien war die beste option, sich vorwärts zu bewegen.
Shah lagerten zahlreiche venture-Kapitalisten im Silicon Valley, die waren größtenteils begeistert von OpenDNA, aber forderten, dass die Unternehmen optimieren die Technologie bis zu dem Punkt, dass es nicht mehr richtet sich das Gründer-team die ursprüngliche vision.
Sechs Monate später, wenn OpenDNA suchte der Serie A-Finanzierung, ein paar von den Investoren Shah gesprochen hatten, um früher näherte sich ihm wieder und stellte das gleiche argument, aber dieses mal forderten Sie, dass der Fokus auf adtech.
An diesem Punkt, Schah erkannte, dass, wenn er ging Voraus und akzeptiert Geld von den Investoren, die er gesprochen hatte, die OpenDNA vision zerstört werden würde.
“Würden Sie am Ende putting jemand in der Firma, die wirklich nicht zu schätzen wissen, wohin wir gehen, mit diesem Geschäft, und was wir tatsächlich tun können mit dieser Technologie,” Shah sagte.
Ein OpenDNA Aktionär riet Shah “zu gehen, Geld an anderer Stelle”.
“Er sagte: ‘Du bist nicht aus dem Tal, Ihr gesamtes team ist in Kapstadt, und es ist eine einzigartige situation”,” Shah erinnerte.
Nach erreichen seiner investor-Netzwerk, einem bestimmten investor vorgeschlagen, dass Shah erkunden ein listing an der ASX. Nicht lange nach, Shah war in Australien treffen mit high-net-worth individuals, Wirtschaftsprüfungsgesellschaften und Rechtsanwälte; und am 9. November, OpenDNA wurde ein börsennotiertes Unternehmen.
Seitdem hat sich das Unternehmen erweitert seine Technologie; neben der Bereitstellung von software development kits für iOS und Android, OpenDNA ist auch beim Bau des “Daten-Anschlüsse”, durch die Unternehmen zu ziehen psychographische Daten aus OpenDNA und fügen Sie Sie zu Ihren anderen Systemen, wie customer-relationship-management-Systeme, content-management-Systemen oder business-intelligence-Systemen.
“Sie können dann Abfrage, wie Sie wollen. Sie können auch nutzen Sie die Empfehlungen aus OpenDNA und dann lassen Sie Ihre Systeme drücken Sie einfach die Empfehlungen an den Benutzer. Oder Sie kann eingreifen und Steuern, wie der Benutzer zu sehen oder zu sehen oder zu Lesen oder zu kaufen,” Shah sagte.
“Dies ist ein grundlegender Schritt, die jetzt so dass wir in Verbindung mit den großen Anbietern wie Verlagen, adtech Umgebungen, Medien und Rundfunkanstalten, video-streaming-Unternehmen, business-intelligence-Unternehmen, hardware-Unternehmen, und so weiter.
“Wir haben die Fähigkeit, als Unternehmen miteinander zu verbinden, in einer Menge von diesen Unternehmen, dass die Menschen wahrnehmen, um im Wettbewerb und bieten Ihnen eine völlig neue Art der Automatisierung von Gebäude-psychographische profile Ihrer Kunden.”
Shah sagte, dass viele Kampf, zu glauben, dass Google hat nicht geschaffen, was OpenDNA hat.
“Wenn ich im Begriff war, durch die IPO-Prozesses, hatten wir eine ganze Reihe von Investoren, die sagen: ‘Ist das nicht dieses Unternehmen ein Konkurrent?’ Zum Beispiel, Sie würden sagen, “Sicherlich Google ist, dies zu tun, sicherlich ist dies andere Unternehmen tun dies’,” Shah sagte.
“Ich habe gesprochen, um eine ganze Reihe dieser Unternehmen, darunter Google, die uns gesagt wurden genau das gleiche tun. Sie sind es nicht.”
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