Vectorial obține 3 milioane de dolari într-o rundă seed pentru a testa produsele pe clienți simulați

IA poate ajuta o echipă să creeze o funcționalitate nouă pentru un produs în doar câteva ore. Însă poate dura în continuare săptămâni până se află dacă oamenii chiar și-o doresc. Vectorial mizează pe faptul că modelele comportamentului uman pot reduce acest decalaj și a atras 3 milioane de dolari în finanțare seed pentru a integra audiențe simulate în procesul de dezvoltare a produselor.

Compania din San Francisco a anunțat finanțarea pe 20 octombrie, precizând în anunț că printre susținători se numără Smilegate, SenseAI Ventures și Dent Capital. Vectorial menționează, de asemenea, sprijinul ecosistemelor Berkeley și Stanford, precum și participarea unor lideri de produs de la Meta, Shopify și Mastercard. Compania intenționează să-și extindă seturile de date comportamentale prin noi parteneriate pentru date și să dezvolte următoarea versiune a modelului SAPIENS.

Ideea este simplă: echipele de produs, design și marketing pot analiza cum ar putea reacționa diferite audiențe la o experiență digitală înainte de a o prezenta clienților reali. Întrebarea mai dificilă este dacă reacțiile simulate sunt suficient de fiabile pentru a îmbunătăți procesul decizional.

Construirea unui model de audiență reutilizabil

Vectorial își descrie platforma ca pe un sistem în doi pași. Mai întâi, creează un model al audienței-țintă folosind date comportamentale. Apoi, echipele rulează simulări cu această audiență, evaluând parcursuri de produs, concepte de campanie, mesaje de brand sau agenți IA cu care interacționează clienții, în experiențe web și mobile.

Modelul SAPIENS reprezintă caracteristici demografice, psihologice și comportamentale, inclusiv trăsături care nu sunt vizibile direct într-un profil de client. Scopul este de a surprinde diferențele dintre oameni, în loc de a trata un segment de piață ca pe un singur client mediu. Astfel, o echipă de design și una de marketing pot lucra cu același model de bază al audienței, adresându-și însă întrebări diferite.

Pe site-ul său, Vectorial explică faptul că utilizatorii pot calibra populațiile folosind segmente CRM, sondaje anterioare, transcrieri ale conversațiilor cu serviciul de asistență și analize ale produsului. Compania descrie și testarea retrospectivă pe baza unui studiu finalizat anterior, înainte de a folosi audiența modelată pentru o întrebare nouă. Astfel, se poate verifica în mod practic dacă simularea reflectă o anumită bază de clienți.

Pentru o echipă de produs, aceasta ar putea însemna compararea unor fluxuri alternative de integrare a utilizatorilor înainte de alocarea resurselor de inginerie. Un dezvoltator de jocuri ar putea cerceta cum reacționează diferite grupuri de jucători la o funcționalitate propusă. O companie care implementează un asistent IA ar putea analiza cum se schimbă conversațiile acestuia în funcție de situațiile utilizatorilor. Acestea sunt posibile utilizări ale platformei, nu dovezi că fiecare reacție prezisă se va produce după lansare.

Ce măsoară afirmațiile privind acuratețea

Vectorial afirmă că a modelat peste 2,5 milioane de persoane și a finalizat peste 30.000 de simulări. Anunțul privind finanțarea susține că simulările au reprodus rezultatele unor studii anterioare cu utilizatori cu o acuratețe de peste 85% și descrie SAPIENS ca fiind cu 30% mai precis în prezicerea comportamentului decât modelele lingvistice de uz general.

Acestea sunt rezultate raportate de companie. Pe site-ul său actual, aceasta menționează separat o acuratețe de 87% în cazul studiilor rezervate pentru evaluare și o îmbunătățire de 35% în ceea ce privește potrivirea cu opiniile reale. Compania face o distincție explicită între potrivirea opiniilor și acuratețea predicțiilor comportamentale. Prin urmare, aceste cifre trebuie interpretate ca rezultate ale unor evaluări diferite, nu ca o singură măsură interschimbabilă a capacității software-ului de a prezice comportamentul oamenilor.

Pentru potențialii clienți, testul util este să vadă cum funcționează modelul pentru audiența și produsul lor și în cazul unor decizii ale căror rezultate sunt cunoscute. O simulare care stabilește corect care dintre două mesaje este mai eficient răspunde la o întrebare diferită de cea la care răspunde o simulare care prezice procentul exact de utilizatori care vor cumpăra. Vectorial recunoaște că performanța este mai slabă în cazul predicțiilor precise pentru categoriile cu puține date comportamentale.

Aici se vede și diferența dintre cercetarea simulată și instrumentele IA care automatizează fluxurile de lucru de cercetare de piață. Pregătirea și analiza mai rapidă a sondajelor pot îmbunătăți procesul de colectare a dovezilor de la oameni. În schimb, un simulator comportamental generează predicții pe baza unui model, astfel încât calibrarea și validarea sunt esențiale pentru valoarea rezultatelor sale.

De la expertiza în cercetare la deciziile privind produsele

Vectorial a fost cofondată de Taranveer Singh, directorul general al companiei; Jasmine Kaur, directoarea de afaceri; și Rahul Garg, directorul de produs. Experiența lor reunește modelarea comportamentală, adoptarea IA în întreprinderi și dezvoltarea de produse software.

Biografiile fondatorilor prezintă activitatea lui Singh în domeniul cercetării comportamentale și al IA, inclusiv la Carnegie Mellon și Berkeley AI Research. Kaur a lucrat anterior la Pfizer, unde a dezvoltat utilizatori sintetici pentru marketing, iar Garg a creat produse la companii precum Blinkit și Housing.com. Această combinație ajută la explicarea concentrării Vectorial asupra integrării cercetării în deciziile recurente privind produsele, în locul vânzării exclusive de studii de piață ocazionale.

„Continuăm să investim în modelul nostru comportamental, însă un model, de unul singur, nu rezolvă problema”, a declarat Garg în anunț. „De aceea, folosim modelele comportamentale în procesul continuu de dezvoltare a produselor.”

Vectorial enumeră clienți din domeniile sănătății, jocurilor și comerțului, printre care Midi Health, GoodRx, Suki AI, boAt, Everkind și Concrete Software. Potrivit anunțului, clienții rulează aproximativ 600 de simulări pe lună, echivalentul a circa 40 de studii cu utilizatori. Aceste cifre de utilizare indică frecvența testării pe care o urmărește compania; ele nu demonstrează, în sine, efectul comercial al fiecărei simulări.

O primă evaluare mai rapidă, dar validarea în condiții reale rămâne esențială

Finanțarea obținută în runda seed va susține dezvoltarea mai multor parteneriate pentru date comportamentale și a SAPIENS 2.0. Extinderea acoperirii datelor este importantă, deoarece utilitatea platformei depinde de cât de fidel reprezintă oamenii pe care o companie dorește să-i atingă, inclusiv grupurile care s-ar putea comporta diferit de majoritate.

Cel mai solid argument în favoarea acestei abordări este posibilitatea de a testa mai devreme și mai des. Echipele pot explora mai multe opțiuni, pot identifica ipoteze și pot ajunge la cercetarea cu participanți umani având întrebări mai bine definite. Pe propriul site, Vectorial afirmă că participanții reali rămân importanți în situații neobișnuite și în activitățile care necesită dovezi obținute direct de la oameni.

Astfel, startupul are o provocare clară: să demonstreze că simulările repetate duc la decizii mai bune privind produsele, nu doar la mai multe rezultate de cercetare. Dacă poate demonstra această legătură în cazul unor clienți și piețe diferite, modelarea publicului ar putea deveni o etapă obișnuită între generarea unei idei și lansarea produsului.