Melissa Bridgeford, Wizard의 공동 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

Melissa Bridgeford, Wizard의 공동 창립자 및 CEO는 디지털 상거래가 AI 기반 경험을 통해 어떻게 변형될 수 있는지에 초점을 맞춘 경험 풍부한 기업가이자 투자자입니다. 그녀는 현재 Wizard를 이끌고 있으며, Wizard는 AI 네이티브 쇼핑 에이전트 플랫폼입니다. इसस 전에 그녀는 Stylust의 창립자였으며, Stylust는 이후 인수되어 Wizard의 기반이 되었습니다. 스타트업 세계에 입문하기 전에 그녀는 금융 분야에서 고위직을 맡았으며, Guggenheim Partners의 디렉터와 Cain Hoy Enterprises의 파트너를 역임했습니다. 여기서 그녀는 투자 전략과 소비자 중심의 혁신에 대한 깊은 전문 지식을 개발했습니다.

Wizard는 소비자와 소매업체 사이에서 지능형 중간자로 작용하여 온라인 쇼핑을 단순화하는 AI 네이티브 쇼핑 에이전트입니다. 이 플랫폼은 제품 데이터, 리뷰, 및 더 넓은 온라인 신호를 분석하여 사용자에게 끝없는 옵션으로 사용자를 압도하는 대신, 관련성이 높은 작은 제품 집합을 제공합니다. 사용자가 단일 스트림 라인 경험 내에서 검색, 비교, 및 구매를 완료할 수 있도록 함으로써, Wizard는 선택 과부하를 제거하고 에이전트 주도 발견 및 의사 결정으로 통해 전자상거래를 재정의하는 것을 목표로 합니다.

您以前创立了对话式商务平台Stylust，然后与Marc Lore一起推出了Wizard。您从建立Stylust中获得了什么经验，这些经验如何塑造了您对Wizard的愿景？您又是如何判断现在是建立完全AI原生购物代理的合适时机的？

Stylust의 제품은 AI 쇼핑 에이전트라는 용어가 존재하기 전에 이미 그랬습니다. 당시 그것은 대화형 상거래가 불리었지만, 동일한 제품 비전 – 대화형 인터페이스, 웹 전반에서 최상의 제품을 찾는 기술, 및 유니버설 체크아웃이 있었습니다. Wizard에서 우리는 최고의 성능을 발휘하는 AI 쇼핑 에이전트를 구축하는 데 집중해 왔으며, 시장은 이제 그 비전에 따라 발전하고 있습니다. 에이전트 상거래가 시작되었으며 Wizard는 이를 승리할 수 있는 위치에 있습니다.

Wizard는 급속히 발전하는 AI 쇼핑 어시스턴트 분야에 진입했습니다. 전자상거래 풍경에서 어떤 간격이 아직 의미 있는 “백색 공간”을 위한 새로운 참가자가 있는지您에게 확신을 주었나요?

Wizard는 전자상거래를 위해 특별히 설계된 첫 번째 AI 네이티브 에이전트입니다. 우리는 시장은 최고의 성능을 발휘하는 AI 쇼핑 에이전트가 소비자의 신뢰와 궁극적으로 마음가짐 및 지갑을 획득하기 위해 열려 있다고 믿습니다. 일반 에이전트는 9%의 시간에만 쇼핑 가능한 제품 링크가 포함된 검색 결과를 제공하는 채팅 경험을 제공합니다. 그리고 마켓플레이스 에이전트는 54%의 광고가 포함된 검색 결과를 생성합니다. Wizard는 100%의 시간에 쇼핑 가능한 검색 결과를 제공하며 0%의 광고가 포함됩니다. 우리는 웹 전반에서 최상의 제품을 찾고, 올바른 결정에 도움을 주는 작업을 수행하며, 네이티브 체크아웃을 제공합니다. 모두 한 곳에서 쇼핑을 단순화합니다.

기술적인 관점에서, 복잡한 쇼핑 쿼리를 해석하고 웹 전반에서 제품을 평가할 수 있는 시스템을 구축하기 위해 어떤 아키텍처 결정이 필요한가요?

우리는 Wizard를 실시간 검색을 위해 설계했으며, 오프라인 딥 연구 파이프라인을 통해 추천이 속도와 깊이를 양립할 수 있도록 했습니다. 동시에 우리는 모델과 함께 독점적인 평가 프레임워크를 공동 개발하여 지속적인 정확도 개선, 강력한 관찰 가능성, 및 일반적인 일반 목적 에이전트보다 더 엄격한 쇼핑 지향형 검증을 가능하게 했습니다. 전자상거래를 위한 AI 네이티브 빌드는 Wizard가 AI 파워드 커머스의 가장 어려운 도전을 해결하는 것을 의미합니다.

Wizard의 플랫폼은 제품 속성, 리뷰, 및 편집 소스를 분석하여 추천을 생성합니다. Wizard의 랭킹 시스템은 고객의 대화형 컨텍스트와 사용 사례에 따라 관련성, 품질, 인기, 및 가치 신호를 동적으로 조정하는 다단계 검색 및 랭킹 전략을 사용하여, 客관적인 신호(예: 사양, 가격)와 주관적인 입력(예: 리뷰, 편집 의견) 사이의 균형을 어떻게 조정합니까?

우리의 시스템은 사용자 선호도가 널리 다를 수 있으므로, 다단계 검색 및 랭킹 전략을 사용하여 관련성, 품질, 인기, 및 가치 신호를 고객의 대화형 컨텍스트와 사용 사례에 따라 동적으로 조정합니다. 카탈로그에 수천 개의 구조화된 제품 차원이 있으므로 모델은高度 특정 기능에 대한 랭킹을 조정할 수 있으며 객관적인 데이터(예: 사양, 가격)와 주관적인 입력(예: 리뷰, 편집 의견) 사이의 균형을 유지합니다.

Wizard는 사용자에게 상위 5개 제품만 표시하는 것을 의도적으로 제한합니다. 소비자 행동에 대한 어떤 통찰이您的 팀을이 접근 방식을 채택하도록 이끌었나요?

우리는 사용자 인터뷰, 테스트, 및 실제 행동 관찰을 통해 빠른 실험을 통해 이러한 접근 방식을 도출했습니다. 우리는 5개의 결과가 일관되게 달콤한 점을 치는 것을 발견했습니다. 전통적인 검색을 커스터마이즈된 마법과 같은 경험으로 변환하면서, 사용자는 선택 과부하를 줄이면서 여전히 선택을 유지할 수 있습니다. 이는 둘 다 잘 작동했습니다. 사용자 유형은 브라우징을 즐기는 사용자와 빠르고 확신을 가지고 결정하고 싶지만 수백 개의 옵션을 살펴보지 않아도 되는 사용자입니다.

AI 에이전트는 소비자가 제품을 온라인에서 발견하고 평가하는 방식을 재정의하기 시작했습니다. 전통적인 검색 기반 전자상거래 인터페이스를 대체할 것인지, 또는 두 모델이 함께 진화할 것인지에 대해 에이전트 주도 상거래가 궁극적으로 어떻게 될지 예상하십니까?

예, AI 에이전트는 기본 쇼핑 인터페이스로 웹사이트를 대체할 것입니다. 소비자는 더 이상 여러 웹사이트, 탭, 및 플랫폼을 통해 쇼핑하지 않을 것입니다. 대신, 소비자는 모든 쇼핑需求을 발견, 결정, 및 구매하기 위해 신뢰할 수 있는 AI 에이전트로 갈 것입니다.

Wizard는 주요 소매업체와 네이티브 체크아웃 통합을 출시하여 사용자가 단일 인터페이스 내에서 검색에서 구매까지 이동할 수 있도록 했습니다. 이러한 통합은 소매업체, 플랫폼, 및 소비자 간의 관계를 어떻게 변경합니까?

소매업체 통합은 검색에서 체크아웃까지 소매업체와의 관계를 깊게 만듭니다. 데이터 측면에서 통합은 Wizard가 소비자가 발견할 수 있는 소매업체의 제품 카탈로그를 검색 결과 내에서 더 높은 정확도와 가시성을 제공할 수 있도록 합니다. Wizard는 소비자가 최상의 제품을 확신할 수 있도록 도와주고, 네이티브 체크아웃 통합을 통해 하나의 장소에서 체크아웃할 수 있도록 합니다. Wizard는 사용자를 발견에서 구매까지 단일 인터페이스 내에서 안내하여 소비자에게 에이전트 주도 상거래가 시작된 시대의 성스러운 그릇 경험을 제공합니다. 또한 Wizard는 소매업체 파트너에게 증분 주문량을 제공합니다.

AI 시스템이 점점 더 쇼퍼와 상인 사이의 중간자로 작용함에 따라, 소매업체는 AI 쇼핑 에이전트와 협력하기로 결정할 때 어떤 동기를 부여하거나 우려를 가지고 있습니까?

소매업체는 에이전트 주도 상거래가 시작된 시대에서 새로운 배포 채널로 에이전트를 보고 있으므로, 에이전트와 협력하기를 원합니다. 그들은 소비자가 제품을 즉시 발견하고 구매할 수 있도록 AI 에이전트 검색 결과 내에서 자신의 제품 카탈로그가 표시되기를 원합니다. 또한, 소비자 행동 및 선호도에 대한 귀중한 정보가 포함된 데이터 분석을 제공하는 에이전트에서 데이터를 캡처하기 위해 동기를 부여받습니다. 이는 소비자가 제품을 발견하고 구매할 수 있도록 제품 위치를 최적화하는 데 도움이 됩니다.

Wizard의 시스템은 많은 카테고리에서 제품 데이터의大量을 필요로 합니다. 정확하고 최신의 제품 정보를 유지하는 데 있어 가장 큰 기술적인 도전은 무엇이며, 그것은 어떻게 해결합니까?

개방형 웹을 통합 쇼핑 시장으로 만드는 것은 제품 불일치, 데이터 신선도, 및 신호 신뢰성과 같은 도전을 소개합니다. 특히 AI 생성 콘텐츠가 웹을洪水로 만들고 있습니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 스팸 및 저품질 콘텐츠를 필터링하는 큐레이션 레이어를 구축했으며, 또한 최고의 소매업체와 데이터 수집 파이프라인과 직접 통합하여 제품 데이터를 지속적으로 새로 고치고 검증할 수 있습니다.

5년 후, AI 에이전트가 전자상거래 플랫폼을 어떻게 재정의하고 소비자가 구매 결정을 내리는 방식을 어떻게 影響할 것으로 예상합니까?

2030년까지, AI 에이전트는全球적으로 소비자의 주요 쇼핑 인터페이스로 대다수의 채택을 보일 것입니다. 소비자는 모든 쇼핑需求을 발견, 결정, 및 구매하기 위해 신뢰할 수 있는 AI 에이전트로 갈 것입니다. 더智能한 검색과 네이티브 체크아웃 이후, 개인화는 AI 에이전트 경험을 강화하는 세 번째 기둥이 될 것입니다. 이는 не仅 검색 결과의 초 개인화뿐만 아니라, 예측 쇼핑 제안도 포함합니다. 예를 들어, 다음 달에 아내의 생일이면, 여기 세 가지 선물이 있습니다. 그리고 사용자는 모두 한 번에 구매할 수 있습니다. Wizard는 사용자의 습관, 취미, 里程碑, 및 생활 방식을 배우고, 사용자가 물어보기 전에 정확히 필요한 것을 예측하여 한 단계 앞서 있도록 할 것입니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. AI 에이전트가 제품 발견, 의사 결정, 및 전자상거래의 미래를 어떻게 재정의하는지에 관심이 있는 모든 사람은 Wizard를 탐索해야 합니다.