Amazon beherrscht den E-Commerce, nicht nur wegen seiner Größe, sondern auch, weil es damit große Mengen an Informationen sammelt, die es wiederum nutzt, um die Maschine mit ausgefeilten Produktempfehlungen, relevanter Werbung und mehr zu füttern damit die Leute Dinge finden, die sie kaufen können, und sie kaufen. Heute rief ein Startup aus Stockholm an Abbild.ai das auch ein Produktempfehlungstool entwickelt hat – von dem es glaubt, dass es jedem Einzelhändler helfen kann, wie Amazon zu verkaufen – kündigt eine Finanzierung von 17 Millionen US-Dollar an, um sein eigenes Wachstum in den USA und Europa zu fördern, nachdem es 60 Kunden gewonnen hat, darunter Office Depot und Staples.
Die Serie A wird von Tiger Global angeführt, mit Initialized Capital, EQT Ventures, Y Combinator und einer langen Liste hochkarätiger Angels. Es folgt eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 2,8 Millionen US-Dollar, die das Unternehmen im vergangenen Jahr von Initialized, EQT Ventures, Northzone und Y Combinator aufgebracht hat, wo Depict.ai Teil der ersten Kohorte war, die das Programm während einer Sperrung durch Covid-19 durchlief.
Wie CEO Oliver Edholm (der das Unternehmen zusammen mit CTO Anton Osika gründete) beschreibt, ist die grundlegende Prämisse von Depit.ai, dass die Algorithmen von Amazon so gut funktionieren, weil sie auf ihrer Plattform so viele Daten darüber haben, was Sie und Ihnen ähnliche Personen kaufen gerade. Auf einer Plattform mit Millionen von Produkten gibt es Amazon die Möglichkeit, herauszufinden, was Ihnen gezeigt werden soll, was als Produktkategorien gelagert und entwickelt werden soll und wie diese Produkte bepreist werden sollen. Das ist ein Paradigma, das auch die meisten anderen Einzelhändler übernommen haben, sagte er.
„Dies ist das gleiche System, das alle anderen übernommen haben, aber sie schauen sich normalerweise nur ihre eigenen historischen Daten an“, sagte Endholm, der niemals so umfangreich sein wird wie der Datensatz, den Amazon hat, und auch keine Informationen über aktive Informationen liefert Einkäufe.
Die Lösung von Depict.ai bestand darin, eine viel größere Fundgrube an Informationen anzuhäufen, indem Daten aus dem gesamten Internet gesammelt wurden; Aufbau einer eigenen Deep Learning-basierten Plattform, um sie auf relevante Weise zu „lesen“ (z. B. bei der Suche nach Empfehlungen, nachdem jemand nach einem Kleid gesucht hat, Identifizieren von Daten, die sich auf andere Kleider beziehen, anstatt auf Modelle, die wie das Modell in der aussehen anfängliche Suche eines Kunden); und es dann an die auf den Websites seiner Kunden durchgeführten Suchanfragen anpasst, um relevante Empfehlungen zu erstellen.
Es sammelt die Daten zunächst, indem es eine Vielzahl von Websites über das Internet kratzt, sagt mir Edholm. Das Scraping hat seinen Anteil an Kontroversen gehabt – eine Reihe von Websites unternehmen große Anstrengungen, um es zu erschweren oder es direkt zu verbieten, und einige sind so weit gegangen, rechtliche Schritte gegen diejenigen einzuleiten, die schaben – aber Edholm stellt fest, dass es nicht illegal ist und es ist eigentlich ganz gängige Praxis in der Welt des Handels.
„Wir trainieren mit abgekratzten Datenmengen aus dem Internet, aber viele Modelle, die das tun“, sagte er. „Man kann ziemlich gut Abstraktionen lernen.“
Und auf jeden Fall kratzt Depict.ai eine so große Auswahl an Websites, dass selbst wenn eine oder zwei oder 10 sie blockieren würden, immer noch eine riesige Fundgrube zum Anzapfen vorhanden wäre, und Depict.ai hat bereits eine riesige Menge an Daten angehäuft .
„Wir sind nicht von bestimmten Websites wie LInkedIn oder Craigslist abhängig“, sagte er und bezog sich auf zwei Plattformen, die im Laufe der Jahre ausgiebig nach Primärdaten durchforstet wurden, die von anderen wiederverwendet werden. „Wir möchten im Allgemeinen viele E-Commerce-Produktinformationen finden, und es gibt viele Möglichkeiten, dies zu tun, also mache ich mir keine Sorgen über Blöcke. Und wir haben unsere Modelle bereits trainiert und können es wiederholen und den Datensatz bei Bedarf drastisch ändern.“
Die Empfehlungsmaschine kann dann über eine API in die Backends ihrer Kunden integriert werden. Es behauptet, dass seine Technologie den E-Commerce-Umsatz der Kunden um 4 % bis 6 % steigern kann, „ohne überhaupt Verkaufsdaten zu benötigen“.
Fang Edholm, wenn du kannst
Edholms Einfallsreichtum und Bereitschaft, schnell die Mittel zu ändern, um Depicts Ziele zu erreichen, ist eine Eigenschaft, die eigentlich ein wesentlicher Bestandteil der Person selbst ist.
Edholm, ein Computergenie, ist ein autodidaktischer Programmierer, der sich zum ersten Mal für das Programmieren interessierte, nachdem er als 12-Jähriger kundenspezifische Minecraft-Erlebnisse erstellt hatte. Anschließend entwickelte er mobile Apps, nachdem er festgestellt hatte, dass sie, wie Minecraft, auch Java verwendeten.
Nach Abschluss der Mittelschule verließ Edholm die formale Bildung und wandte sich dem Heimunterricht zu (er schrieb seinen Eltern während unseres Interviews mehrfach zu, dass sie „super aufgeschlossen“ seien; Junge, nicht wahr). Die Idee zu Depict.ai kam ihm zum ersten Mal, als er als Data Scientist bei Klarna arbeitete, dem E-Commerce-Kraftpaket Jetzt kaufen, später bezahlen, ebenfalls mit Sitz in Stockholm, wo er mit nur 15 Jahren anfing zu arbeiten. ( Klarna habe viele Fäden ziehen müssen, um ihn dort arbeiten zu lassen, sagte er, und er bezeichnet seine Arbeit dort vielleicht deshalb als „Beratung“.)
Dort wurde er von künstlicher Intelligenz besessen.
„Was sehr klar war, war, dass modernes maschinelles Lernen Tonnen von Daten benötigt, um richtig zu funktionieren“, sagte er. „Wenn du denkst, du hast genug, ist noch mehr besser. So funktioniert modernes maschinelles Lernen. Aber im E-Commerce hat Amazon ein Datenmonopol. Der Rest der E-Commerce-Branche hat nicht die gleichen Alternativen. Ihnen fehlt die Datenmenge eines Amazon.“
Aber zwischen dem Erkennen und Herausfinden (mit Hilfe von KI), wie man diese Lücke zwischen Amazon und dem Rest der Handelswelt schließen kann, wenn es um Produktdaten ging, und dem tatsächlichen Start von Depict.ai, um daraus ein Geschäft zu machen, hatte Edholm einen weiteren Umweg.
Als er 16 war, hatte er durch seine Klarna-Arbeit und den Verkauf von Apps im App Store genug Geld gespart, und er kaufte sich ein Ticket nach Singapur, wo er beschloss, dass er leben musste, um ein anderes Startup aufzubauen: ein KI-basiertes Barrierefreiheitsplattform für das Web, um Menschen mit Sehbehinderungen dabei zu helfen, das Internet zu erleben.
Er habe Singapur im Visier, sagte er, weil er einige Forschungsarbeiten über Zugänglichkeit gelesen habe, die von Akademikern im Land zu diesem Thema veröffentlicht worden seien, und er dachte, es wäre am besten, dort vor Ort zu sein, um seine auszubauen Ideen.
„Ich war sehr naiv. Ich wurde von dem Film Catch Me If You Can inspiriert“, sagte er. „Ich verstehe, dass es für meine Eltern dramatisch war. Ich schätze, ich habe eine Erfolgsbilanz bei der Buchung spontaner Flüge.“ (Tatsächlich wurde mein Interview mit ihm geführt, als er nicht in Stockholm war, sondern in Antwerpen, Belgien – wohin er an diesem Morgen spontan geflogen war, um zu versuchen, einen potenziellen Mitarbeiter zu werben, den er wirklich dem Team beitreten wollte.)
Er blieb sechs Monate mit einem Kurzzeitvisum in Singapur, um an der Idee zu arbeiten, und finanzierte seine Zeit dort durch weitere Beratungstätigkeiten. Irgendwann wurde ihm klar, dass es eine große Herausforderung sein würde, daraus ein Unternehmen aufzubauen. (In der Tat denke ich, dass solche Produkte wahrscheinlich eine Währung haben, aber vielleicht eher als Plattformspiele als als Zugänglichkeit als Service für Endbenutzer.)
Also bewarb er sich für einen Plan B auch bei Y Combinator, um jetzt an Depict.ai zu arbeiten, das noch nicht gestartet war. Als er einen Termin für ein Vorstellungsgespräch bekam, war er zurück nach Stockholm gezogen, hatte es YC aber nicht gesagt, also musste er für das eigentliche persönliche Treffen zurück nach Asien, nach Bangalore, fliegen, bevor er schließlich angenommen wurde. nur um das Programm schließlich wegen Covid-19 aus der Ferne zu durchlaufen.
Seit der Gründung von Depict.ai ist Edholms eigener Star als Einzelperson und Gründer von Ansehen nur gestiegen: keine Überraschung, aber er ist jetzt auch ein Thiel Fellow.
Edholm ist jetzt erst 19, und wenn man sich durchliest, was er bisher gemacht hat, kann man sich kaum vorstellen, dass er zu lange still sitzt, aber da sich Depict.ai noch in der Aufbauphase befindet, gibt es noch viel Potenzial zu erschließen. Für den Anfang kann es mehr Kunden abholen. Es kann auch diversifizieren, wofür es seine Daten verwendet, sowohl um E-Commerce-Unternehmen zu bedienen, als auch um denselben Rahmen auf andere Branchen anzuwenden.
In dieser Hinsicht ist es interessant zu sehen, dass ein Investor wie Tiger diese Runde anführt. Der VC tritt zunehmend in kleineren, früheren Finanzierungsphasen auf – im Gegensatz zu seinen frühen Tagen und vielleicht bekanntesten Investitionen, bei denen er Hunderte von Millionen in bereits skalierte Unternehmen investiert. Die Idee dabei ist, dass Tiger selbst auch mehr lernt und am Boden einsteigen möchte, um bessere Renditen auf Wetten zu erzielen, von denen es glaubt, dass sie gut sein könnten. In diesem Fall könnte dies genauso gut für die Unterstützung von Depict.ai gelten wie für die Unterstützung von Edholm selbst.
„Die KI-basierte Produktempfehlungsplattform von Depict.ai ist völlig neuartig, da sie keine historischen Verkaufsdaten benötigt, und ermöglicht es Online-Händlern jeder Größe, qualitativ hochwertige Empfehlungen zu liefern, ein wichtiger Faktor für höhere Einnahmen“, sagte John Curtius, Partner, Tiger Global, in einer Erklärung. „Wir glauben, dass die Technologie von Depict.ai bereit ist, in diesem Bereich führend zu sein, und wir freuen uns, mit Oliver und seinem Team zusammenzuarbeiten, während sie weiterhin in neue Märkte expandieren.“
„Bei EQT Ventures beobachten wir im Allgemeinen zwei Trends bei E-Commerce-Innovationen. Unternehmer bauen entweder Werkzeuge, um „die Rebellen zu bewaffnen“, oder schaffen Dienste für etablierte Unternehmen, um mit der Geschwindigkeit flinkerer Akteure Schritt zu halten. Als wir uns mit Oliver und seinem Team trafen, kauften wir sofort seine Vision, erstklassige Produktempfehlungen für die breite Masse bereitzustellen. Mehrere Mitglieder unseres Teams haben das Problem aus erster Hand als Gründer erlebt, die Depict.ai-Technologie ist sowohl ein direkter Wegbereiter für Umsatzwachstum als auch eine Zeitersparnis aus Sicht der Entwicklungskapazität. Wir freuen uns, sie weiterhin auf ihrem Weg vom Seed zur Serie A und darüber hinaus zu unterstützen, während sie einen der zukünftigen Giganten im Bereich der E-Commerce-Infrastruktur aufbauen“, fügte Rania Belkahia, Partnerin bei EQT Ventures, hinzu.
(Die Engelsliste umfasst Fredrik Hjelm, CEO und Mitbegründer von Voi, Johannes Schildt, CEO und Mitbegründer von Kry, Carl Rivera, CEO und Mitbegründer von Tictail, Erik Bernhardsson, Schöpfer der Spotify-Empfehlungsmaschine, Northzone, Nicolas Dessaigne, CEO und Mitbegründer von Algolia, Vidit Aatrey, CEO und Mitbegründer von Meesho, Joshua Browder, CEO und Gründer von DoNotPay, Finbarr Taylor, CEO und Mitbegründer von Shogun.)