Melissa Bridgeford, Co-fondatrice et PDG de Wizard – Série d’entretiens

Melissa Bridgeford, co-fondatrice et PDG de Wizard, est une entrepreneur et investisseur expérimentée qui se concentre sur la transformation du commerce numérique grâce à des expériences alimentées par l’IA. Elle dirige actuellement Wizard, une plateforme d’agent de shopping natif à l’IA, en s’appuyant sur son succès précédent en tant que fondatrice de Stylust, une entreprise de commerce conversationnel qui a été acquise et est devenue la base de Wizard. Avant d’entrer dans le monde des startups, elle a occupé des postes de direction dans le secteur financier, notamment en tant que directrice chez Guggenheim Partners et associée chez Cain Hoy Enterprises, où elle a développé une expertise approfondie en stratégie d’investissement et en innovation axée sur le consommateur.

Wizard est un agent de shopping natif à l’IA conçu pour simplifier les achats en ligne en agissant comme un intermédiaire intelligent entre les consommateurs et les détaillants. La plateforme utilise l’IA pour analyser les données de produits, les avis et les signaux en ligne plus larges pour fournir un petit ensemble de recommandations très pertinentes, plutôt que de submerger les utilisateurs avec des options infinies. En permettant aux utilisateurs de rechercher, de comparer et de finaliser des achats dans une expérience unique et fluide, Wizard vise à éliminer la surcharge de choix et à redéfinir le commerce électronique grâce à la découverte et à la prise de décision basées sur les agents.

Vous avez précédemment fondé la plateforme de commerce conversationnel Stylust avant de lancer Wizard aux côtés de Marc Lore. Quelles leçons tirées de la construction de Stylust ont façonné votre vision pour Wizard, et qu’est-ce qui vous a convaincu que le moment était venu de construire un agent de shopping entièrement natif à l’IA ?

Le produit de Stylust était un agent de shopping à l’IA avant que ce terme n’existe. Il s’appelait alors commerce conversationnel, mais la même vision de produit – une interface conversationnelle, avec une technologie qui trouvait les meilleurs produits sur tout le web, et une caisse universelle. Chez Wizard, nous nous sommes concentrés sur la construction de l’agent de shopping à l’IA le plus performant, et le marché a maintenant rattrapé cette vision. L’ère du commerce basé sur les agents est arrivée et Wizard est positionné pour la gagner.

Wizard est entré dans un domaine en évolution rapide d’assistants de shopping à l’IA. Quelle faille dans le paysage du commerce électronique vous a donné confiance dans l’existence d’un « espace blanc » significatif pour un nouveau venu ?

Wizard est le premier agent natif à l’IA conçu spécifiquement pour le commerce électronique. Nous croyons que le marché est ouvert pour que l’agent de shopping à l’IA le plus performant capte la confiance du consommateur et, à terme, sa part de marché et de portefeuille. Les agents généralistes offrent une expérience de chat et non une expérience d’achat – générant des résultats de recherche avec des liens de produits achetables seulement 9 % du temps. Et les agents de marché génèrent des résultats de recherche encombrés de 54 % de publicités. Wizard fournit des résultats de recherche achetables 100 % du temps avec 0 % de publicités. Nous vous trouvons le meilleur produit sur tout le web, faisons le travail pour vous aider à prendre la bonne décision et offrons une caisse native, le tout en un seul endroit. Le shopping rendu simple.

D’un point de vue technique, quels choix architecturaux ont été nécessaires pour construire un système capable d’interpréter des requêtes de shopping complexes et d’évaluer des produits sur tout le web ?

Nous avons été intentionnels dans l’architecture de Wizard pour la récupération en temps réel, avec des pipelines de recherche approfondie hors ligne afin que les recommandations ne compromettent pas la profondeur pour la vitesse. En parallèle, nous avons co-développé un cadre d’évaluation propriétaire aux côtés de nos modèles, permettant des améliorations continues de l’exactitude, une forte observabilité et une validation commerciale plus rigoureuse que les agents généralistes typiques. Un agent natif à l’IA conçu pour le commerce électronique signifie que Wizard résout les défis les plus difficiles du commerce alimenté par l’IA.

Votre plateforme analyse les attributs de produits, les avis et les sources éditoriales pour générer des recommandations. Comment le système de classement de Wizard pondère les signaux objectifs tels que les spécifications et les prix par rapport aux entrées subjectives comme les avis clients et les commentaires éditoriaux ?

Notre système est basé sur la conviction que les préférences des utilisateurs varient largement, nous utilisons donc une stratégie de recherche et de classement à plusieurs étapes qui ajuste dynamiquement la pertinence, la qualité, la popularité et les signaux de valeur en fonction du contexte conversationnel et des cas d’utilisation du client. Avec des milliers de dimensions de produits structurées dans notre catalogue, le modèle peut adapter les classements à des fonctionnalités très spécifiques tout en équilibrant les données objectives (par exemple, spécifications, prix) avec les entrées subjectives (par exemple, avis, sentiment éditorial).

Wizard limite intentionnellement les recommandations aux cinq premiers produits plutôt que de présenter des centaines de résultats. Quelles sont les connaissances sur le comportement des consommateurs qui ont conduit votre équipe à adopter cette approche ?

Nous sommes arrivés à cette approche grâce à des expérimentations rapides, en combinant des entretiens avec les utilisateurs, des tests et des observations de comportement réel. Nous avons constaté que cinq résultats correspondent régulièrement au point optimal – transformant l’expérience de la recherche traditionnelle en quelque chose qui ressemble à de la magie ciblée. Une liste de cinq résultats réduit la surcharge cognitive tout en préservant le choix, et elle a bien performé pour les deux types d’utilisateurs : ceux qui aiment parcourir et ceux qui veulent prendre une décision rapide et confiante sans avoir à parcourir des centaines d’options.

Les agents d’IA commencent à remodeler la façon dont les consommateurs découvrent et évaluent les produits en ligne. Pensez-vous que le commerce basé sur les agents finira par remplacer les interfaces de commerce électronique traditionnelles basées sur la recherche, ou que les deux modèles évolueront ensemble ?

Oui, les agents d’IA remplaceront les sites web comme principal interface de shopping et déconnecteront les consommateurs de leur comportement actuel de shopping sur plusieurs sites web, onglets et plateformes. Au lieu de cela, les consommateurs iront à leur agent d’IA de confiance pour découvrir, décider et acheter tous leurs besoins de shopping, en un seul endroit.

Wizard a récemment lancé des intégrations de caisse native avec de grands détaillants, permettant aux utilisateurs de passer de la découverte à l’achat dans une seule interface. Comment ces intégrations modifient-elles la relation entre les détaillants, les plateformes et les consommateurs ?

Les intégrations de détaillants approfondissent la relation avec les détaillants de la recherche à la caisse. Sur le plan des données, les intégrations permettent à Wizard de fournir une plus grande précision et une meilleure visibilité du catalogue de produits des détaillants dans nos résultats de recherche pour que les consommateurs puissent les découvrir. Wizard aide les consommateurs à prendre confiance dans le meilleur produit et – avec nos intégrations de caisse de détaillants – à passer à la caisse de manière transparente en un seul endroit. Wizard guide les utilisateurs de la découverte à l’achat dans une seule interface, offrant l’expérience de l’ère du commerce basé sur les agents pour les consommateurs, tout en générant un volume d’ordres supplémentaire pour nos partenaires détaillants.

À mesure que les systèmes d’IA agissent de plus en plus comme intermédiaires entre les acheteurs et les marchands, quels sont les incitations ou les préoccupations que les détaillants ont lorsqu’ils décident de s’associer à des agents de shopping à l’IA ?

Les détaillants sont impatients de s’associer à des agents d’IA car ils les considèrent comme un nouveau canal de distribution dans l’ère du commerce basé sur les agents, qui générera un volume d’ordres supplémentaire directement pour les détaillants. Ils sont incités à faire figurer leurs catalogues de produits dans les résultats de recherche des agents d’IA afin que les consommateurs puissent découvrir leurs produits et les acheter immédiatement. En outre, les détaillants sont également incités à capter les analyses de données des agents d’IA qui sont riches en informations précieuses sur le comportement et les préférences des consommateurs, ce qui peut aider les commerçants à optimiser la position de leurs produits pour que les consommateurs puissent les découvrir et les acheter.

Votre système repose sur de grands volumes de données de produits dans de nombreuses catégories. Quels sont les plus grands défis techniques pour maintenir des informations de produits précises, à jour et non biaisées à grande échelle ?

L’agrégation du web ouvert en un marché unique et achetable introduit des défis tels que la désambigüisation des produits, la fraîcheur des données et la fiabilité des signaux, en particulier avec l’émergence de contenus générés par l’IA qui inondent le web. Pour répondre à cela, nous avons construit une couche de curation qui filtre les contenus de spam et de mauvaise qualité, tout en intégrant directement les plus grands détaillants et les pipelines d’ingestion de données pour rafraîchir et valider continuellement les données de produits à grande échelle.

En regardant cinq ans à l’avance, comment pensez-vous que les agents d’IA vont remodeler les plateformes de commerce électronique et influencer la façon dont les consommateurs prennent des décisions d’achat ?

D’ici 2030, les agents d’IA auront une adoption majoritaire en tant qu’interface de shopping principale pour les consommateurs dans le monde entier. Les consommateurs iront à leur agent d’IA de confiance pour découvrir, décider et acheter tous leurs besoins de shopping en un seul endroit. Après une recherche plus intelligente et une caisse native, la personnalisation est le troisième pilier qui superposera l’expérience de l’agent d’IA avec des suggestions de shopping non seulement hyper personnalisées, mais également proactives et prédictives – comme par exemple, c’est l’anniversaire de votre femme le mois prochain et voici trois cadeaux qu’elle adorera, et vous les achetez tous sur place. Wizard apprendra vos habitudes, vos passe-temps, vos étapes de la vie et votre style de vie pour rester une longueur d’avance, en prédisant exactement ce dont vous avez besoin avant même que vous n’ayez à le demander.

Merci pour cette grande interview, quiconque intéressé par la façon dont les agents d’IA façonnent la découverte de produits, la prise de décision et l’avenir du commerce électronique devrait explorer Wizard.