Loops rejser en seedrunde på 3,5 mio. dollars for at forbinde AI-søgning, shoppingassistance og detailhandelsdata

Det er nemt at finde et produkt på nettet. At afgøre, om det er det rigtige, kan stadig kræve, at man skifter mellem søgeresultater, størrelsesguider, produktsider og en samtale med kundeservice, der starter helt forfra. Loops satser på, at detailhandlere har brug for et fælles intelligenslag, der forbinder disse kontaktpunkter.

Loops har annonceret en seedrunde på 3,5 mio. dollars med deltagelse fra a16z speedrun, NTT Docomo, Connecticut Innovations, Alumni Ventures og Monday Capital. Virksomheden planlægger at bruge finansieringen på produktudvikling, kapacitet til kundeimplementeringer og international ekspansion, mens den udvikler det, den kalder et AI-operativsystem til handel.

Platformen samler søgning, produktopdagelse, shoppingassistance, kundeservice, produktberigelse og virtuel prøvning. Kernen i virksomhedens værditilbud er, at disse funktioner bliver mere nyttige, når de deler viden om detailhandlerens sortiment, forretningskontekst og kunderejse.

Sådan forbindes de forskellige dele af AI-baseret shopping

En detailhandler kan implementere en effektiv søgemaskine og alligevel efterlade kunderne med ubesvarede spørgsmål. Detailhandleren kan tilføje en samtalebaseret assistent, men den har brug for præcise produktoplysninger og kontekst om, hvad kunden allerede har overvejet. Hver ny applikation skaber endnu en integration, der skal vedligeholdes.

Loops vil forsøge at afhjælpe denne opsplitning med ét underliggende lag. Ifølge annonceringen indgår løsningen i et kredsløb, hvor bedre katalogdata forbedrer søgningen, søgningen giver shoppingassistenten kontekst, og samtaler afdækker manglende produktoplysninger, som kan tilføjes gennem produktberigelse.

Forestil dig en kunde, der leder efter et outfit til et udendørs bryllup inden for et bestemt budget. Det kræver mere end blot at matche ordet »bryllup« for at forstå forespørgslen. Et nyttigt system skal kunne fortolke anledningen, prisgrænsen, stilpræferencerne og produktegenskaberne og derefter fastholde denne kontekst, når kunden spørger til pasform eller alternativer. Det er den type sammenhængende oplevelse, Loops arbejder på at skabe.

Virksomhedens produktbeskrivelser forklarer, at AI Search fortolker hele sætninger, anledninger, budgetter og begrænsninger. Loops oplyser også, at resultater kan rangeres efter detailhandlerens mål for omsætning og avance. Det er et betydningsfuldt valg i produktdesignet: Kommercielle målsætninger kan påvirke, hvilke relevante varer der vises først, sideløbende med hvor godt de matcher forespørgslen.

Katalogdata er fundamentet

En stor del af arbejdet foregår, før kunden stiller et spørgsmål. Produktkataloger indeholder ofte ujævne beskrivelser og manglende attributter. Hvis oplysninger om et tøjs materiale, pasform eller vaskeanvisning mangler, kan en velformuleret assistent ikke pålideligt besvare spørgsmål om disse detaljer, blot ved at lyde overbevisende.

Ifølge virksomheden udfylder funktionen Product Enrichment manglende katalogstruktur, beskrivelser og attributter. I lanceringen præsenteres funktionen som fundamentet, der hjælper både søgningen og assistenten med at forstå sortimentet. Bedre strukturerede oplysninger kan gøre produkterne lettere at finde og sammenligne på tværs af forskellige brugerflader.

Shoppingassistenten hjælper derefter kunderne med at træffe beslutninger ved at bruge katalogoplysninger om blandt andet lagerstatus, størrelser og politikker. Loops beskriver implementering på detailhandlerens website, i mobilapp og på WhatsApp. Marketplace Assistant besvarer produktspørgsmål på markedspladser, herunder Trendyol, ved hjælp af detailhandlerens katalog og brandstemme.

Virtuel prøvning tilføjer et visuelt element til kunderejsen. Loops oplyser, at kunderne kan bruge et foto til at se produkterne på sig selv, før de beslutter sig. Visuel simulering og vejledning om pasform kan hjælpe kunder med at vurdere en vare, men annonceringen fastslår ikke, at nogen af delene garanterer fysisk pasform eller eliminerer returneringer.

Det bredere tekniske aspekt handler om orkestrering: koordinering af specialiserede funktioner omkring fælles information. Virksomheden har ikke offentliggjort tilstrækkelige arkitektoniske detaljer i annonceringen til, at man uafhængigt kan vurdere dens modelstack, evalueringsmetoder eller hvordan al kundekontekst fastholdes på tværs af kanaler.

Hvad de tidlige kundetal viser

Loops rapporterer om mere end 70 kunder og pilotprojekter, millioner af håndterede shoppingoplevelser og en andel på 64 % af pilotprojekterne, der bliver til betalende kunder. Tallene tyder på tidlig kommerciel fremdrift, men annonceringen indeholder ikke oplysninger om de underliggende kohortestørrelser, tidsperioder eller kontraktværdier, som er nødvendige for at vurdere dem nærmere.

I lanceringen nævnes den tyrkiske supermarkedskæde A101 som bruger af platformen til navigation i kataloget og shoppingassistance. I Loops’ offentliggjorte sammenligning havde sessioner med platformen en observeret købskonvertering, der var omkring 83 % højere end i sammenligningssegmentet.

Resultatet skal fortolkes med omtanke. Virksomheden beskriver det udtrykkeligt som observationelt og ikke som en måling baseret på et randomiseret forsøg. Kunder, der vælger at bruge en assistent, kan allerede have en anden købsintention end dem, der ikke gør. Sammenligningen er et opmuntrende signal, der bør undersøges, men den fastslår ikke, at Loops alene forårsagede en stigning i konverteringen på 83 %.

Modeforhandleren Mavi er et andet navngivet eksempel. Virksomheden bruger Loops til AI-søgning og shoppinghjælp med fokus på stil, anledning og pasform. Disse implementeringer er med til at illustrere platformens tiltænkte rolle på tværs af forskellige produktkataloger, mens spørgsmål om implementeringsindsats og gentagelige økonomiske resultater må afvente fremtidig rapportering.

Detailhandlen som udgangspunkt for branchespecifik AI

Virksomhedens oprindelseshistorie afspejler den friktion, den ønsker at fjerne. Medstifterne Ari Nazir og İlker Selim Zorluoğlu var på Bali, da Zorluoğlu forsøgte at købe en gave til sin lille datter, kontaktede forhandleren og ventede i timevis på svar. Salget blev aldrig til noget. Ifølge meddelelsen byggede Nazir den første prototype på en weekend.

Loops ser nu handel som det første anvendelsesområde for en bredere strategi: at bygge AI-systemer, der er tæt forankret i den viden, de integrationer og de arbejdsgange, som kendetegner bestemte brancher. Finansielle tjenesteydelser og energi er de næste planlagte områder. Virksomheden udvikler også specialiserede muligheder baseret på små sprogmodeller til opgaver, hvor domæneviden og begrænsninger ved implementeringen taler for en mere målrettet model.

Disse ambitioner rækker ud over det nuværende detailhandelsprodukt og bør forstås som udviklingsplaner. Den umiddelbare prøve bliver, om Loops kan omsætte sin sammenhængende shoppingoplevelse til pålidelige, gentagelige implementeringer, efterhånden som kundebasen vokser.

Seed-finansieringen giver virksomheden ressourcer til at forfølge dette arbejde. Muligheden bygger på et konkret problem i detailhandlen: at hjælpe en kunde fra en upræcis beskrivelse af det ønskede frem til et trygt køb med præcise oplysninger og nyttig hjælp hele vejen.