0
Richard Jarvis, il CFO, e Jay Shah, amministratore delegato, al OpenDNA
(Immagine: In Dotazione)
L’australiana elencati di intelligenza artificiale azienda OpenDNA immagina un futuro in cui i consumatori hanno pertinenti e personalizzate online esperienze attraverso un maggiore controllo sui loro dati. Si tratta di un futuro in cui la pubblicità, il marketing, e le raccomandazioni sono alimentati da più intelligente macchine.
Al momento, i consumatori sono esposti a più di pubblicità che mai grazie al fatto di essere sempre connesso; siamo passati da essere esposti a 500 annunci a giorno, torna nel 1970 a 5.000 giornata di oggi, secondo alcune stime.
Tuttavia, gli annunci con targeting sono spesso basate su presupposti errati che sono attratti da persone online di movimenti, secondo il fondatore e CEO di OpenDNA Jay Shah.
Questa è la base perché OpenDNA esiste.
Fondata nel 2013, OpenDNA AI e lavabile sistema di apprendimento si siede al backend del mobile e applicazioni web-based, l’analisi di un cliente, le interazioni in tempo reale e automaticamente la creazione dettagliate psicografiche profili utente.
Quindi, questo consente alle aziende di fornire automaticamente più rilevanti e personalizzata l’esperienza del cliente, il che significa un maggiore impegno, la conservazione e il ROI di marketing, secondo OpenDNA.
La società ha detto che il beneficio per i consumatori è che hanno visibilità sui loro dati e in grado di controllare le loro esperienze online, con OpenDNA sostenendo che i consumatori hanno “il completo controllo e trasparenza” sui loro dati; sono in grado di modificare i loro interessi e le loro esperienze personalizzate in tempo reale.
L’Ispirazione
C’erano due la definizione di esperienze che hanno ispirato la creazione di OpenDNA: In un’occasione, Shah aveva fatto scavare un prezioso collegamento che è stato sepolto nella pagina 18 di risultati di ricerca di Google.
“Quando ho capito che c’era qualcosa di sbagliato qui … Perché è a pagina 18? A quanto pare le parole chiave che ho digitato erano quelli che [il proprietario del blog] non era ottimizzato per l’, o ha appena lanciato il blog di una settimana prima … e non avevo fatto qualsiasi ottimizzazione dei motori di ricerca,” Shah ha detto.
“Quando siamo in cerca di qualcosa, noi siamo qui solo per fare cose che vengono inviati a noi da Google basato sul fatto che tali siti hanno fatto la ottimizzazione dei motori di ricerca, non necessariamente ciò che è rilevante per noi.”
In un’altra occasione, Shah-che ha fondato, venduto, e ha investito in diverse aziende nel corso degli ultimi 17 anni-si trovò a essere pedinato da annunci di biglietti aerei con lui aveva già acquistato.
“Quando l’ho acquistato un biglietto aereo su uno dei principali aerei da Londra a San Francisco, a pochi giorni più tardi dicendo: “Ehi, Jay, qui sono alcuni biglietti di San Francisco’. La cosa strana è che ho comprato sul loro sito web. Così ancora non hanno capito che i loro sistemi non stavano parlando tra di loro,” Shah ha detto.
Nel 2013, Shah ha iniziato a discutere la sua visione per un sistema che “ha veramente capito l’utente” con i dati di scienziati e professori dell’Università di Londra, dove ha conseguito la laurea.
“Hanno detto,” Jay, che cosa si sta parlando è la prossima evoluzione del web: L’intelligenza artificiale web, o per essere più precisi, l’internet of me”,” Shah ha ricordato.
I dati, gli scienziati sono scettici di fattibilità di Shah visione dato il modo in cui grandi set di dati vengono analizzati e il modo di algoritmi di machine learning per la costruzione.
Il dataset di grandi dimensioni sono di solito suddivisi in segmenti e analizzati modelli prima di modelli predittivi possono essere costruiti. Attraverso questo processo, le assunzioni sono effettuate su gruppi di individui-basata, per esempio, i loro profili di social media e movimenti online-che condividono caratteristiche simili.
“Tutto ad un tratto, siamo la stessa persona di essere alimentato le stesse informazioni. Io e te potremmo condividere un certo numero di interessi, ma questo non significa che non stiamo andando a mangiare lo stesso cibo, andare negli stessi posti, andare a comprare gli stessi prodotti,” Shah ha detto.
Ha poi iniziato a indagare la psicologia della decisione, e ha scoperto che ci sono otto fattori chiave che influenzano le abitudini di consumo: gli Interessi, i valori, le connessioni, l’ora del giorno, luogo, tempo, situazione finanziaria, e la salute.
“Questi fattori, combinati, ci dicono come esseri umani, cosa fare su una base quotidiana, quali sono i prodotti da acquistare, quali annunci, fare clic su cosa indossare, cosa mangiare, tutto. Così mi è stato guardando come si potrebbe mappa questo, e ho messo insieme una squadra per il 2014 e noi lo abbiamo fatto” Shah ha detto.
“Abbiamo costruito un sistema che ha imparato i miei interessi … Come il tempo ha progredito, sarebbe feed me più e più interessante [contenuto da 200 fonti], e sono stato in grado di scoprire qualcosa di nuovo che non avrei mai cercato prima.
“L’elemento di scoperta venuta in quella che tutti cercano. È come serendipity — non hai cercato, ma hai ancora trovato, ed è stato interessante per voi.”
Shah ha spiegato che OpenDNA vorrei sapere, per esempio, che un individuo è entusiasta di sport e tecnologia. Si sa che l’individuo è particolarmente interessati nel golf, preferisce Tiger Woods su Phil Mickelson, e vuole acquistare un paio di scarpe da golf. Il sistema dovrebbe anche sapere che Tiger Woods è appoggiata da Nike.
In questo ipotetico scenario, quando le visite individuali, l’abbigliamento sportivo e-commerce sito powered by OpenDNA, la lista dei prodotti che si vedono includono golf Nike scarpe con sensori incorporati che le mappe dell’individuo livelli di attività.
Shah ha ammesso che la società è inizialmente destinato il adtech, media, business intelligence e di business mercati, anche se ha detto OpenDNA il sistema può anche essere utilizzato nell’e-commerce, finanza, dell’hardware, e di molti altri mercati.
Il finanziamento dilemma
La società quotata su Australian Securities Exchange (ASX) alla fine dello scorso anno dopo la raccolta di AU 8 milioni di dollari nella sua offerta pubblica iniziale. La società ha sollevato di venture capital che prima, ma ha deciso di approdare in Australia era l’opzione migliore di andare avanti.
Shah si accamparono a numerosi venture capitalist della Silicon Valley, che in gran parte furono colpiti da OpenDNA, ma chiedono che l’azienda a modificare la tecnologia al punto che non si allinea con il team di fondatori della visione originaria.
Sei mesi più tardi, quando OpenDNA era in cerca di Serie A di finanziamento, alcuni investitori Shah aveva detto in precedenza gli si avvicinò di nuovo e presentato lo stesso argomento, ma questa volta hanno chiesto per mettere a fuoco su adtech.
A quel punto, Shah conto che se lui è andato avanti e accettato denaro da investitori aveva parlato, il OpenDNA visione sarebbe stata distrutta.
“Finiranno per mettere qualcuno in azienda che in realtà non apprezzare dove stiamo andando con questo lavoro e che cosa si può effettivamente fare con questa tecnologia”, Shah ha detto.
Un OpenDNA azionista quindi consigliato Shah “di andare a raccogliere soldi altrove”.
“Ha detto: ‘Tu non sei dalla Valle, di tutta la tua squadra è a Città del Capo, ed è una situazione unica’,” Shah ha ricordato.
Dopo aver raggiunto il suo network di investitori, di un particolare investitore ha suggerito che Shah esplorare un elenco sul ASX. Non molto tempo dopo, Shah, era in Australia incontro con high net-worth individuals, commercialisti e avvocati; e il 9 novembre, OpenDNA è una società quotata in borsa.
Da allora l’azienda ha migliorato la sua tecnologia; oltre a fornire un kit di sviluppo software per iOS e Android, OpenDNA è anche la costruzione di “connettori dati” che permettono alle aziende di estrarre dati psicografici da OpenDNA e aggiungere a loro altri sistemi come sistemi di customer relationship management, sistemi di gestione dei contenuti, o di sistemi di business intelligence.
“È quindi possibile richiedere il modo in cui si desidera. È inoltre possibile utilizzare le raccomandazioni OpenDNA e quindi consentire i sistemi a spingere solo quelle raccomandazioni per l’utente. O si può intervenire e controllare ciò che si desidera che gli utenti di guardare o vedere o leggere o comprare, Shah ha detto.
“Questo è un passo fondamentale che è ora che ci permette di interconnessione con i principali fornitori, quali editori, adtech ambienti, i media e le televisioni, streaming di video aziende, business intelligence aziende, hardware imprese, e così via.
“Abbiamo la capacità di una società di interconnessione in un sacco di queste imprese, che la gente percepisce di essere concorrenti e di fornire loro un modo completamente nuovo di automazione di edificio psicografiche profili dei loro clienti”.
Shah ha detto che molti faticano a credere che Google non ha creato quello che OpenDNA ha.
“Quando stavo andando attraverso il processo di IPO, abbiamo avuto un sacco di investitori a dire:” non È questa l’impresa di un concorrente?’ Per esempio, si potrebbe dire ‘Sicuramente Google sta facendo questo, sicuramente quest’altra società sta facendo questo”,” Shah ha detto.
“Ho parlato un sacco di queste aziende, tra cui Google, che ci hanno detto che stavano facendo esattamente la stessa cosa. Essi non lo sono.”
deve leggere
Come Amazon Whole Foods acquisto potrebbe risolvere il suo negozio di generi alimentari della catena di fornitura di puzzle
$13,7 miliardi di accordo segna un punto di svolta in Amazon strategico sforzi quando si tratta di cracking di $600 miliardi di mercato di generi alimentari.
0