Loops Menggalang Pendanaan Awal $3,5 Juta untuk Menghubungkan Pencarian AI, Bantuan Belanja, dan Data Ritel

Menemukan produk secara daring itu mudah. Namun, menentukan apakah produk tersebut tepat masih bisa mengharuskan orang berpindah-pindah antara hasil pencarian, panduan ukuran, halaman produk, dan percakapan dengan layanan dukungan yang harus dimulai dari awal. Loops meyakini bahwa peritel membutuhkan lapisan kecerdasan bersama yang menghubungkan semua momen tersebut.

Loops mengumumkan putaran pendanaan awal senilai $3,5 juta dari a16z speedrun, NTT Docomo, Connecticut Innovations, Alumni Ventures, dan Monday Capital. Perusahaan berencana menggunakan dana tersebut untuk mengembangkan produk, meningkatkan kapasitas penerapan bagi pelanggan, dan berekspansi ke pasar internasional sembari membangun apa yang mereka sebut sebagai sistem operasi AI untuk perdagangan.

Platform ini menyatukan pencarian, penemuan produk, bantuan belanja, operasional layanan pelanggan, pengayaan produk, dan uji coba virtual. Gagasan utamanya adalah bahwa kemampuan-kemampuan ini menjadi lebih bermanfaat ketika semuanya berbagi pengetahuan tentang katalog peritel, konteks bisnis, dan perjalanan pelanggan.

Menghubungkan Berbagai Bagian dalam Belanja Berbantuan AI

Peritel dapat menerapkan mesin pencari yang andal, tetapi pelanggan tetap kesulitan mendapatkan jawaban atas pertanyaan mereka. Peritel juga dapat menambahkan asisten percakapan, tetapi asisten tersebut membutuhkan informasi produk yang akurat dan konteks tentang hal-hal yang telah dipertimbangkan pembeli. Menambahkan aplikasi lain berarti menambah integrasi lain yang harus dikelola.

Loops berupaya mengatasi fragmentasi tersebut dengan satu lapisan dasar. Pengumuman itu menjelaskan sebuah siklus: data katalog yang lebih baik meningkatkan kualitas pencarian, pencarian memberikan konteks kepada asisten belanja, dan percakapan mengungkap informasi produk yang belum tersedia sehingga dapat dilengkapi melalui pengayaan.

Bayangkan seorang pembeli yang mencari pakaian untuk menghadiri pernikahan di luar ruangan dengan anggaran tertentu. Memahami permintaan itu membutuhkan lebih dari sekadar mencocokkan kata “pernikahan”. Sistem yang berguna perlu memahami acara yang dimaksud, batas harga, preferensi gaya, dan karakteristik produk, lalu mempertahankan konteks tersebut ketika pembeli bertanya tentang ukuran atau alternatif. Inilah jenis pengalaman terhubung yang ingin diwujudkan Loops.

Deskripsi produk perusahaan menjelaskan bahwa pencarian berbasis AI memahami kalimat lengkap, acara, anggaran, dan batasan. Loops juga menyatakan bahwa hasil dapat diurutkan berdasarkan sasaran pendapatan dan margin peritel. Ini merupakan pilihan desain produk yang signifikan: sasaran komersial dapat memengaruhi produk mana yang sesuai dan ditampilkan lebih dahulu, selain relevansinya dengan permintaan.

Data Katalog Adalah Fondasinya

Sebagian besar pekerjaan dilakukan sebelum pembeli mengajukan pertanyaan. Katalog produk sering kali memiliki deskripsi yang tidak konsisten dan atribut yang tidak lengkap. Jika informasi tentang bahan, ukuran, atau petunjuk perawatan suatu pakaian tidak tersedia, asisten yang fasih berbicara tidak dapat diandalkan untuk menjawab pertanyaan tentang detail tersebut hanya dengan terdengar yakin.

Menurut perusahaan, kemampuan pengayaan produk Loops melengkapi struktur katalog, deskripsi, dan atribut yang belum tersedia. Dalam pengumumannya, kemampuan ini disebut sebagai fondasi yang membantu pencarian maupun asisten memahami inventaris. Informasi yang lebih terstruktur dapat memudahkan pelanggan menemukan dan membandingkan produk melalui berbagai antarmuka.

Asisten belanja kemudian memandu pelanggan dalam mengambil keputusan dengan memanfaatkan informasi katalog, seperti ketersediaan stok, ukuran, dan kebijakan. Loops menjelaskan bahwa layanan ini dapat diterapkan di situs web, aplikasi seluler, dan WhatsApp milik peritel. Marketplace Assistant-nya menjawab pertanyaan tentang produk di marketplace, termasuk Trendyol, dengan menggunakan katalog dan gaya komunikasi merek peritel.

Fitur uji coba virtual menambahkan unsur visual ke dalam perjalanan tersebut. Menurut Loops, pembeli dapat menggunakan foto untuk melihat tampilan produk pada diri mereka sebelum memutuskan untuk membelinya. Simulasi visual dan panduan ukuran dapat membantu orang menilai suatu produk, tetapi pengumuman tersebut tidak membuktikan bahwa salah satunya menjamin kecocokan secara fisik atau menghilangkan pengembalian barang.

Pokok teknis yang lebih luas adalah orkestrasi: mengoordinasikan berbagai kemampuan khusus dengan memanfaatkan informasi bersama. Pengumuman perusahaan tidak mengungkapkan cukup banyak detail arsitektur untuk menilai secara independen rangkaian modelnya, metode evaluasinya, atau cara mempertahankan seluruh konteks pelanggan di berbagai saluran.

Apa yang Ditunjukkan oleh Angka Pelanggan Awal

Loops melaporkan memiliki lebih dari 70 pelanggan dan proyek percontohan, telah menangani jutaan pengalaman berbelanja, serta mencatat bahwa 64% proyek percontohan berlanjut menjadi pelanggan berbayar. Angka-angka ini menunjukkan daya tarik komersial pada tahap awal, meskipun pengumuman tersebut tidak menyertakan ukuran kelompok pelanggan yang mendasarinya, periode waktu, atau nilai kontrak yang diperlukan untuk mengevaluasinya secara lebih terperinci.

Dalam pengumumannya, Loops menyebut jaringan supermarket Turki A101 sebagai pengguna platform untuk menelusuri katalog dan mendapatkan bantuan belanja. Menurut perbandingan yang dipublikasikan Loops, sesi yang melibatkan platform tersebut memiliki tingkat konversi pembelian teramati sekitar 83% lebih tinggi daripada segmen pembanding.

Hasil tersebut perlu ditafsirkan dengan cermat. Perusahaan secara tegas menyebutnya sebagai hasil pengamatan, bukan pengukuran acak. Pembeli yang memilih berinteraksi dengan asisten mungkin sejak awal memiliki niat membeli yang berbeda dari mereka yang tidak menggunakannya. Perbandingan ini merupakan sinyal menjanjikan untuk diteliti, tetapi tidak membuktikan bahwa Loops sendirilah yang menyebabkan peningkatan konversi sebesar 83%.

Peritel fesyen Mavi adalah contoh lain yang disebutkan, dengan menggunakan Loops untuk pencarian berbasis AI dan bantuan berbelanja terkait gaya, kesempatan, dan kesesuaian ukuran. Penerapan ini membantu menggambarkan peran yang diharapkan dari platform tersebut di berbagai katalog, sementara pertanyaan tentang upaya implementasi dan hasil keuangan yang dapat dicapai secara konsisten masih menunggu laporan mendatang.

Titik Awal Ritel bagi AI Vertikal

Kisah awal perusahaan ini mencerminkan hambatan yang ingin diatasinya. Para pendiri bersama Ari Nazir dan İlker Selim Zorluoğlu sedang berada di Bali ketika Zorluoğlu mencoba membeli hadiah untuk putrinya yang masih kecil, menghubungi peritel, lalu menunggu berjam-jam untuk mendapat tanggapan. Transaksi itu tidak pernah terjadi. Menurut pengumuman tersebut, Nazir membuat prototipe pertama dalam satu akhir pekan.

Kini, Loops memandang perdagangan sebagai penerapan pertama dari strategi yang lebih luas: membangun sistem AI yang dirancang secara mendalam berdasarkan pengetahuan, integrasi, dan alur kerja industri tertentu. Layanan keuangan dan energi menjadi bidang berikutnya yang direncanakan. Loops juga mengembangkan kemampuan khusus berbasis model bahasa kecil untuk tugas-tugas yang lebih cocok ditangani model yang lebih terfokus karena pengetahuan khusus bidang dan kendala penerapannya.

Ambisi tersebut melampaui produk ritel yang tersedia saat ini dan perlu dipahami sebagai rencana pengembangan. Ujian terdekatnya adalah apakah Loops dapat mewujudkan pengalaman berbelanja terhubung menjadi penerapan yang andal dan berulang seiring bertambahnya basis pelanggan.

Pendanaan tahap seed memberi perusahaan ini sumber daya untuk mengupayakan hal tersebut. Peluangnya bertumpu pada masalah praktis di sektor ritel: membantu pembeli beralih dari deskripsi yang kurang sempurna tentang barang yang mereka inginkan menuju keputusan pembelian yang mantap, dengan informasi akurat dan bantuan yang berguna di setiap tahap.