Ob Online-Marktplatz, Geschäft oder Social-Media-Plattform: Nahezu jede Site nutzt heute eine Art Empfehlungsdienst, um ihre Angebote zu personalisieren. Geformtdas heute eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 8 Millionen US-Dollar ankündigt, möchte es Unternehmen jeder Größe einfacher machen, die Daten, über die sie bereits verfügen, mit großen Sprachmodellen und anderen Empfehlungssystemen zu kombinieren, um ein personalisiertes Benutzererlebnis zu bieten.
Es ist erwähnenswert, dass Shaped eine Entwickler-First-Plattform ist. Damit erhalten seine Kunden ein hohes Maß an Flexibilität. Dazu gehört die Auswahl von Datenquellen, Integrationsmethoden, Sprachmodellen (z. B. Llama, CLIP, BERT) und Bewertungsmechanismen für Empfehlungen und Suchergebnisse.
Das Unternehmen wurde vom CEO gegründet Tullie MurrellCPO Daniel Camilleri Und Shai Bruhis (der inzwischen zu einem anderen Unternehmen gewechselt ist). Murrell arbeitete zuvor bei Meta/Facebook, wo er das PyTorchVideo-Projekt erstellte und an anderen videozentrierten KI-Projekten bei Facebook AI Research arbeitete. Camilleri arbeitete zuvor bei Uber und Afterpay. Die beiden lernten sich vor etwa zehn Jahren kennen, als sie während ihrer Studienzeit in Australien an einem Hackathon teilnahmen.
„Wie helfen wir kleinen Unternehmen, die gleichen hyperpersonalisierten Erfahrungen zu schaffen, die man in einem großen Technologieunternehmen findet? Jedes dieser Unternehmen sollte dazu in der Lage sein, ohne Tausende von Ingenieuren für maschinelles Lernen zu benötigen“, erklärte Murrell, als ich ihn nach der ursprünglichen Vision des Teams für Shaped fragte.
Zu den Kunden von Shaped zählen heute Marken wie der Outdoor-Reisemarktplatz Outdoorsy, die brasilianische Lebensmittel-Liefer-App Trela und QVC, das die Lösung für Echtzeit-Videoempfehlungen in seiner mobilen App nutzt.
Obwohl Shaped vor dem Boom der generativen KI auf den Markt kam, nutzte das Unternehmen aufgrund von Murrells Hintergrund in der KI-Forschung bereits viele dieser hochmodernen Techniken.
Anfangs konzentrierte sich Shaped hauptsächlich auf die Personalisierung von Videos, aber nach der Teilnahme am Y Combinator-Programm im Jahr 2022 beschloss das Team, auch in andere Bereiche zu expandieren. „Die Teilnahme [YC]Gespräche mit Kunden und die Betrachtung der Marktgröße haben uns klar gemacht: „Hey, es ist nicht die Videopersonalisierung, die hier wirklich zählt. Warum verkaufen wir nicht eine horizontale Personalisierungsplattform, die für alle Arten von Medien funktioniert: Sprache, Video und Audio?“, sagte Murrell.
Derzeit kann der Dienst Daten aus einer Vielzahl von Quellen abrufen, von Datenbanken wie Databricks, Googles BigQuery und Snowflake bis hin zu PostgreSQL-, MySQL- und MongoDB-Datenbanken sowie Diensten wie Amplitude, Segment, Google Analytics und Mixpanel. All diese Daten – und vor allem viele Daten zur Benutzerinteraktion – ermöglichen es Entwicklern, ihre eigenen Empfehlungssysteme zu erstellen.
Das Team betonte, dass sein Fokus auf der Erfahrung der Entwickler liege. Shaped ist nicht unbedingt auf eine Marketing-Persona ausgerichtet, sondern zielt darauf ab, Entwicklern die Werkzeuge und Daten zum Erstellen und Testen dieser Systeme bereitzustellen. Und obwohl der Service größtenteils Code-First ist, umfasst er ein Dashboard, mit dem sie ihre Modelle testen und untersuchen können, warum das System bestimmte Empfehlungen gibt.
Vor Kurzem hat Shaped auch die Suche weiter vorangetrieben. „Wir haben all dieses semantische Verständnis der Benutzer und Inhalte, daher ist es für uns eigentlich ganz einfach, die Suchpakete hinzuzufügen. Das ist tatsächlich ein großer Teil unseres Fokus im nächsten Jahr, nämlich diese vollständige Entdeckungsplattform zu werden“, sagte Murrell.
Die Serie-A-Runde von Shaped wurde von Madrona Ventures geleitet, mit Beteiligung von Y-Combinator sowie Führungskräften und Gründern von Clickhouse, Docusign, Okta, Rippling und StitchFix.
„Wir haben den CEO und Mitgründer von Shaped, Tullie Murrell, vor über einem Jahr kennengelernt und waren äußerst beeindruckt von seinem Verständnis von Empfehlungssystemen, da er viele dieser Systeme bei Meta entwickelt und erforscht hat“, schreiben Karan Mehandru und Sabrina Wu von Madrona heute in einem Blogbeitrag. „Er passt perfekt zum Gründer und Markt, hat tiefes Einfühlungsvermögen für den Kunden und ein differenziertes Verständnis des Marktes und der Möglichkeiten. Wir hatten auch das Vergnügen, Dan, Ben und den Rest des Shaped-Teams kennenzulernen, die eine Fülle von Erfahrungen von Uber, Apple und anderen ikonischen Unternehmen mitbringen.“