Loops získává v počátečním investičním kole 3,5 milionu dolarů na propojení AI vyhledávání, nákupního asistenta a maloobchodních dat

Najít produkt na internetu je snadné. Rozhodnout se, zda je to ten pravý, však může stále znamenat přepínání mezi výsledky vyhledávání, tabulkami velikostí, stránkami produktů a konverzací se zákaznickou podporou, která začíná od začátku. Loops sází na to, že maloobchodníci potřebují společnou vrstvu inteligence, jež tyto okamžiky propojí.

Loops oznámila počáteční investiční kolo ve výši 3,5 milionu dolarů, do kterého se zapojily a16z speedrun, NTT Docomo, Connecticut Innovations, Alumni Ventures a Monday Capital. Společnost plánuje prostředky využít na vývoj produktu, kapacity pro nasazení u zákazníků a mezinárodní expanzi, zatímco buduje to, čemu říká operační systém umělé inteligence pro obchod.

Platforma spojuje vyhledávání, objevování produktů, nákupního asistenta, zákaznický servis, obohacování produktových dat a virtuální zkoušení. Její hlavní předpoklad spočívá v tom, že tyto funkce jsou užitečnější, pokud sdílejí znalosti o katalogu maloobchodníka, obchodním kontextu a cestě zákazníka.

Propojení jednotlivých částí nakupování s pomocí AI

Maloobchodník může nasadit schopný vyhledávač, a přesto nechat zákazníky tápat nad nezodpovězenými otázkami. Může přidat konverzačního asistenta, ten však potřebuje přesné informace o produktech a kontext toho, o čem už zákazník uvažoval. Přidáním další aplikace vzniká další integrace, kterou je třeba udržovat.

Loops chce tuto roztříštěnost řešit pomocí jediné základní vrstvy. Oznámení popisuje koloběh, v němž lepší data katalogu zlepšují vyhledávání, vyhledávání předává kontext nákupnímu asistentovi a konverzace odhalují chybějící informace o produktech, které lze doplnit jejich obohacením.

Představte si zákazníka, který hledá oblečení na venkovní svatbu a má stanovený rozpočet. Porozumět takovému požadavku znamená víc než jen rozpoznat slovo „svatba“. Užitečný systém musí pochopit příležitost, cenový limit, stylové preference i vlastnosti produktů a tento kontext zachovat, když se zákazník začne ptát na střih nebo alternativy. Právě o takový propojený zážitek Loops usiluje.

V popisech produktů společnost uvádí, že AI Search rozumí celým větám, příležitostem, rozpočtům a omezením. Loops také říká, že výsledky lze řadit podle cílů maloobchodníka v oblasti tržeb a marže. Jde o důležitou volbu při návrhu produktu: obchodní cíle mohou ovlivnit, které vhodné položky se zobrazí jako první, vedle relevance vůči požadavku.

Základem jsou data katalogu

Velká část práce se odehrává ještě předtím, než zákazník položí otázku. Popisy v produktových katalozích bývají nejednotné a často v nich chybějí důležité atributy. Pokud u oděvu chybí informace o materiálu, střihu nebo pokynech k péči, plynule formulující asistent nedokáže na otázky týkající se těchto údajů spolehlivě odpovědět jen tím, že bude znít sebejistě.

Funkce Product Enrichment podle společnosti doplňuje chybějící strukturu katalogu, popisy a atributy. Oznámení ji představuje jako základ, který pomáhá vyhledávači i asistentovi porozumět nabízenému sortimentu. Lépe strukturované informace mohou usnadnit vyhledávání produktů a jejich porovnávání v různých rozhraních.

Nákupní asistent pak zákazníky provází při rozhodování a využívá informace z katalogu, například o skladových zásobách, velikostech a pravidlech. Loops popisuje nasazení na webu maloobchodníka, v jeho mobilní aplikaci i na WhatsAppu. Marketplace Assistant odpovídá na dotazy týkající se produktů na tržištích, včetně Trendyolu, a přitom využívá katalog maloobchodníka i hlas jeho značky.

Virtuální zkoušení do této cesty přidává vizuální složku. Loops uvádí, že zákazníci mohou pomocí fotografie vidět, jak na nich produkty vypadají, ještě než se rozhodnou k nákupu. Vizuální simulace a doporučení ohledně střihu mohou lidem pomoci produkt posoudit, oznámení však nedokládá, že by některá z těchto funkcí zaručovala správné padnutí v reálném světě nebo eliminovala vracení zboží.

Širší technickou myšlenkou je orchestrací koordinovat specializované funkce na základě sdílených informací. Společnost v oznámení nezveřejnila dost podrobností o architektuře, aby bylo možné nezávisle posoudit její modelovou infrastrukturu, metody vyhodnocování nebo způsob, jakým se napříč kanály uchovává veškerý kontext o zákaznících.

Co ukazují první čísla od zákazníků

Loops uvádí více než 70 zákazníků a pilotních projektů, miliony obsloužených nákupních interakcí a 64% podíl pilotních projektů, které přešly na platící zákazníky. Tato čísla svědčí o počátečním komerčním zájmu, oznámení však neuvádí výchozí velikosti skupin, časová období ani hodnoty smluv, které by umožnily podrobnější posouzení.

Oznámení uvádí, že platformu pro orientaci v katalogu a nákupní asistenci využívá turecký řetězec supermarketů A101. Ve zveřejněném srovnání společnosti Loops měly relace, při nichž byla platforma využita, přibližně o 83 % vyšší pozorovanou míru konverze nákupů než srovnávaná skupina.

Tento výsledek je třeba vykládat obezřetně. Společnost výslovně uvádí, že jde o pozorování, nikoli o měření v rámci randomizovaného experimentu. Zákazníci, kteří se rozhodnou využít asistenta, mohou mít už předem jiný nákupní záměr než ti, kteří ho nevyužijí. Srovnání je povzbudivým podnětem k dalšímu zkoumání, nedokládá však, že by nárůst konverze o 83 % způsobila výhradně služba Loops.

Módní značka Mavi je dalším konkrétním příkladem: Loops využívá k vyhledávání pomocí AI a nákupní asistenci zaměřené na styl, příležitost a střih. Tato nasazení pomáhají ukázat zamýšlenou roli platformy napříč různými katalogy, otázky týkající se náročnosti implementace a opakovatelných finančních výsledků však zůstávají otevřené a budou předmětem budoucích zpráv.

Výchozí bod pro oborovou AI v maloobchodě

Příběh vzniku společnosti odráží překážky, které chce odstranit. Spoluzakladatelé Ari Nazir a İlker Selim Zorluoğlu byli na Bali, když se Zorluoğlu pokusil koupit dárek pro svou malou dceru, kontaktoval prodejce a čekal několik hodin na odpověď. K prodeji nakonec nedošlo. Podle oznámení Nazir během jednoho víkendu vytvořil první prototyp.

Loops nyní chápe obchod jako první oblast uplatnění širší strategie: budování systémů AI, které jsou úzce propojené se znalostmi, integracemi a pracovními postupy konkrétních odvětví. Dalšími plánovanými oblastmi jsou finanční služby a energetika. Společnost také vyvíjí specializované možnosti využití malých jazykových modelů pro úlohy, u nichž znalost oboru a omezení při nasazení nahrávají cílenějšímu modelu.

Tyto ambice přesahují současný produkt pro maloobchod a je třeba je chápat jako plány dalšího vývoje. Bezprostřední zkouškou bude, zda Loops dokáže proměnit propojený nákupní zážitek ve spolehlivá a opakovatelná nasazení, když se jeho zákaznická základna rozrůstá.

Seedové financování dává společnosti prostředky k tomu, aby se této práci věnovala. Její příležitost spočívá v řešení praktického problému maloobchodu: pomoci zákazníkovi přejít od nepřesného popisu toho, co hledá, k jistému nákupu, a po celou dobu mu poskytovat přesné informace a užitečnou asistenci.