Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen es Unternehmen, Kunden auf neue und bessere Weise zu sammeln und von ihnen zu lernen, um Produktentwicklungsteams bei ihren Produkt-Roadmaps zu unterstützen.
Unternehmer tritt mit seiner Sichtweise auf, Analysen auf natürlicher Sprache aufzubauen, damit Menschen, die das Produkt entwickeln, direkt aus dem Kundenfeedback lernen können, ohne sich auf eine andere Unternehmensabteilung verlassen zu müssen, um die Informationen bereitzustellen.
Das Unternehmen wurde im Juni 2020 von Varun Sharma, der zuvor bei LinkedIn und im Bereich Kundenerfolg für Amplitude arbeitete, und seinem Bruder Arnav Sharma, der bei Uber zu NLP forschte, mitbegründet.
Der Wunsch, aus Kundenfeedback zu lernen, habe schon immer existiert, aber die Art und Weise, wie Unternehmen dies tun, habe sich im Laufe der Zeit geändert, sagte Varun Sharma gegenüber Tech. Früher wurde dies über Papierumfragen durchgeführt, die per Post verschickt wurden, und Sie mussten warten, bis Sie sie zurückerhielten. Heute ist jede Interaktion digital.
„Die Anzahl der Kanäle, über die Unternehmen mit Kunden interagieren, hat sich um Apps, soziale Medien, In-App-Chat-Dienste und das neue heiße Ding der Community wie Discord und Slack erweitert“, fügte er hinzu. „Die Leute, die die Produkte herstellen, wollen wissen, was den Leuten gefällt und was nicht, sie erhalten kuratiertes Feedback, lernen aber nie wirklich aus dem Feedback der Kunden. Das ist sehr schwer zu quantifizieren, da es sich nicht um eine direkte Anfrage oder Rückmeldung handelt.“
Enterpret erstellt und implementiert kundenspezifische Modelle auf der Grundlage von Kundenfeedback für Produktentwicklungsteams. Indem man mit dem Ansatz des maschinellen Lernens für die benutzerdefinierten Modelle beginnt, glaubt Varun Sharma, dass Erkenntnisse besser abgerufen werden, die Unternehmen, die generische Modelle verwenden, nicht produzieren können.
Enterpret-Mitbegründer Varun Sharma und Arnav Sharma. Bildnachweis: Unternehmer
Er sieht, dass einige Anwendungsfälle nach oben sickern, darunter die Verwendung von Enterpret zur Planung der zu erstellenden Produkte oder Integrationen, der Vergleich des Feedbacks von Benutzern in einem bestimmten Monat, um frühe Signale zu erkennen, die eine Abwanderung verhindert haben könnten, und die Durchführung von Wachstumsexperimenten zur Validierung eines Produkts Hypothese.
Zusätzlich zu seiner Markteinführung gab das Unternehmen bekannt, dass es 4,4 Millionen US-Dollar an Seed-Finanzierung unter der Leitung von Kleiner Perkins, Sequoia Capital India und Unusual Ventures aufgebracht und eine Gruppe von Angel-Investoren einbezogen hat.
Der Grund für die Finanzierung und das Herausnehmen des Produkts aus der Beta-Phase war die frühe Traktion und positive Kapitalrendite von frühen Partnern, sagte Varun Sharma.
Die Investoren stimmen zu, und Josh Coyne, Partner bei Kleiner Perkins, sagte: „Enterpret hat einen völlig neuen Weg erschlossen, Kundenstimmen zu destillieren, um die Produktentwicklung zu informieren. Varun, Arnav und das gesamte Team haben eine einzigartige Vision und eine beeindruckende Produktgeschwindigkeit. Wir sind begeistert, Teil ihrer Reise zu sein.“
Die Sharmas planen, die neuen Mittel für den Aufbau eines Teams einzusetzen – es ist bereits von zwei auf 15 Mitarbeiter angewachsen – in Bereichen wie Forschung und Entwicklung, Produktentwicklung und Markteinführung.
Da sich das Unternehmen in den letzten Jahren im F&E-Modus befunden hat, war Varun Sharma noch nicht bereit, über die Einnahmen zu sprechen, sagte jedoch, dass seine Handvoll Kunden seit vielen Monaten bei ihnen sind und er sich jetzt sicher fühlt, den Prozess im gesamten Unternehmen zu wiederholen Welt.
„Wir werden weiterhin eine neue Art der Kundenintelligenz entwickeln“, fügte er hinzu. „Wir bauen Workflows und Prozesse auf, damit das richtige Kundenfeedback die richtige Person zur richtigen Zeit erreicht.“