Melissa Bridgeford, medgrundare och VD för Wizard – Intervjuserie

Melissa Bridgeford, medgrundare och VD för Wizard, är en erfaren entreprenör och investerare som fokuserar på att förvandla digital handel genom AI-drivna upplevelser. Hon leder för närvarande Wizard, en AI-nativ shoppingagentplattform, som bygger på hennes tidigare framgång som grundare av Stylust, ett konversationsbaserat handelsföretag som senare förvärvades och blev grunden för Wizard. Innan hon gick in i startup-världen, hade hon ledande roller inom finans, inklusive direktör på Guggenheim Partners och partner på Cain Hoy Enterprises, där hon utvecklade djup expertis inom investeringsstrategi och konsumentinriktad innovation.

Wizard är en AI-nativ shoppingagent som är utformad för att förenkla online-shoppning genom att fungera som en intelligent mellanhand mellan konsumenter och återförsäljare. Plattformen använder AI för att analysera produktdata, recensioner och bredare online-signal för att leverera en liten, högt relevant uppsättning rekommendationer snarare än att överväldiga användare med oändliga alternativ. Genom att möjliggöra för användare att söka, jämföra och slutföra inköp inom en enda strömlinjeformad upplevelse, syftar Wizard till att eliminera valöverbelastning och omdefiniera e-handel genom agentdriven upptäckt och beslutsfattande.

Du grundade tidigare det konversationsbaserade handelsplattformen Stylust innan du lanserade Wizard tillsammans med Marc Lore. Vilka lärdomar från att bygga Stylust formade din vision för Wizard, och vad övertygade dig om att det var rätt tid att bygga en fullständigt AI-nativ shoppingagent?

Stylusts produkt var en AI Shopping Agent innan den termen existerade. Den kallades då för konversationsbaserad handel, men samma produktvision – ett konversationsgränssnitt, med teknik som hittade de bästa produkterna från hela webben, och universell checkout. På Wizard har vi varit fokuserade på att bygga den bästa AI Shopping Agenten, och marknaden har nu kommit ikapp den visionen. Den agentbaserade handelseran har anlänt och Wizard är positionerad för att vinna den. 

Wizard gick in i ett snabbt föränderligt fält av AI-shoppingsassistenter. Vilket gap i e-handelslandskapet gjorde dig säker på att det fortfarande fanns meningsfull “vit yta” för en ny aktör?

Wizard är den första AI-nativa agenten som är specialbyggd för e-handel. Vi tror att marknaden är öppen för den bästa presterande AI Shopping Agenten för att fånga konsumentens förtroende och slutligen deras sinnesdel och plånboksdel. De allmänna agenterna levererar en chatsupplevelse, inte en shoppingsupplevelse – genererar sökresultat med shoppningslänkar endast 9% av tiden. Och marknadsagenterna genererar sökresultat som är plågade med 54% annonser. Wizard levererar shoppningsbara sökresultat 100% av tiden med 0% annonser. Vi hittar den bästa produkten från hela webben, gör jobbet för att hjälpa dig fatta rätt beslut och tillhandahåller native checkout, allt på en plats. Shoppning gjord enkel. 

Från ett tekniskt perspektiv, vilka arkitekturbeslut var nödvändiga för att bygga ett system som kan tolka komplexa shoppingsökningar och utvärdera produkter över hela webben?

Vi var medvetna om att arkitektera Wizard för realtidsåtervinning, med offline-djupforskningspipelines så att rekommendationer inte behöver kompromissa med djup för hastighet. I paralell utvecklade vi ett proprietärt utvärderingsramverk tillsammans med våra modeller, vilket möjliggör kontinuerliga förbättringar av noggrannhet, stark observabilitet och mer rigorös shoppingsorienterad validering än typiska allmänna agenter. AI-nativ byggd för e-handel betyder att Wizard löser de svåraste utmaningarna inom AI-driven handel.

Din plattform analyserar produktattribut, recensioner och redaktionella källor för att generera rekommendationer. Hur väger Wizards rankningssystem objektiva signaler som specifikationer och priser mot mer subjektiva indata som kundrecensioner och redaktionell kommentar? 

Vårt system är byggt på övertygelsen att användarpreferenser varierar kraftigt, så vi använder en multi-stegs-sök- och rankningsstrategi som dynamiskt justerar relevans, kvalitet, popularitet och värdesignal baserat på den konversationskontext och användningsfall som kunden har. Med tusentals strukturerade produktimensioner i vår katalog kan modellen anpassa rankningar till högt specifika funktioner samtidigt som den balanserar objektiv data (t.ex. specifikationer, pris) med subjektiva indata (t.ex. recensioner, redaktionell åsikt).

Wizard avsiktligt begränsar rekommendationer till de fem bästa produkterna snarare än att presentera hundratals resultat. Vilka insikter om konsumentbeteende ledde ditt team till att anta detta tillvägagångssätt?

Vi kom fram till detta tillvägagångssätt genom snabb experiment, som kombinerade användarintervjuer, tester och observation av verkligt beteende. Vi fann att fem resultat konsekvent träffade den söta punkten – förvandlade upplevelsen från traditionell sökning till något som känns mer som kuraterad magi. En fokuserad topp-fem-lista minskar kognitiv överbelastning samtidigt som den fortfarande bevarar val, och den fungerade bra över både användartyper: de som njuter av att bläddra och de som vill fatta ett snabbt, självsäkert beslut utan att behöva gå igenom hundratals alternativ.

AI-agenter börjar omdefiniera hur konsumenter upptäcker och utvärderar produkter online. Ser du agentdriven handel som så småningom ersätter traditionella sökbaserade e-handelsgränssnitt, eller kommer de två modellerna att utvecklas tillsammans?

Ja, AI-agenter kommer att ersätta webbplatser som det primära shoppingsgränssnittet och koppla loss konsumenter från deras nuvarande beteende att shoppa över flera webbplatser, flikar och plattformar. Istället kommer konsumenter att gå till sin betrodda AI-agent för att upptäcka, fatta beslut och köpa alla sina shoppningsbehov, på en plats.  

Wizard lanserade nyligen native checkout-integrationer med stora återförsäljare, vilket möjliggör för användare att gå från upptäckt till inköp inom ett enda gränssnitt. Hur förändrar dessa integrationer relationen mellan återförsäljare, plattformar och konsumenter?

Återförsäljarintegrationer fördjupar relationen med återförsäljare från sökning till checkout. På datasidan möjliggör integrationer för Wizard att leverera högre noggrannhet och synlighet av återförsäljarnas produktkatalog inom våra sökresultat för konsumenter att upptäcka. Wizard hjälper konsumenter att fatta beslut om den bästa produkten och – med våra återförsäljar-checkout-integrationer – slutföra inköpet på en plats. Wizard guidar användare från upptäckt till inköp inom ett enda gränssnitt, levererar den heliga graal-upplevelsen av den agentbaserade handelseran för konsumenter, samtidigt som den driver inkrementell ordervolym till våra återförsäljarpartner. 

Som AI-system alltmer fungerar som mellanhänder mellan shoppare och handlare, vilka incitament eller bekymmer har återförsäljare när de beslutar om att samarbeta med AI-shoppingsagenter?

Återförsäljare är angelägna om att samarbeta med AI-agenter eftersom de ser agenter som en ny distributionskanal i den agentbaserade handelseran, som kommer att driva inkrementell ordervolym direkt till återförsäljare. De är incitiverade att få sina produktkataloger sedda inom AI-agent-sökresultat så att konsumenter kan upptäcka och köpa deras produkter omedelbart. Dessutom är återförsäljare också incitiverade att fånga dataanalysen från AI-agenter som är rika med värdefull information om konsumentbeteende och preferenser som kan hjälpa handlare att optimera sin produktpositionering för konsumenter att upptäcka och köpa. 

Ditt system förlitar sig på stora volymer av produktdata över många kategorier. Vilka är de största tekniska utmaningarna i att underhålla exakt, uppdaterad och obefläckad produktinformation i stor skala? 

Att samla in den öppna webben till en enhetlig, shoppningsbar marknadsplats introducerar utmaningar som produktförvirring, datafräschhet och signalsäkerhet, särskilt i uppkomsten av AI-genererat innehåll som översvämmar webben. För att tackla detta har vi byggt ett curationlager som filtrerar skräp och lågkvalitetsinnehåll, samtidigt som vi integrerar direkt med topåterförsäljare och datainmatningspipelines för att kontinuerligt förfriska och validera produktdata i stor skala.

Om fem år, hur förväntar du dig att AI-agenter kommer att omdefiniera e-handelsplattformar och påverka hur konsumenter fattar inköpsbeslut?

År 2030 kommer AI-agenter att ha majoritetsanvändning som det primära shoppingsgränssnittet för konsumenter globalt. Konsumenter kommer att gå till sin betrodda AI-agent för att upptäcka, fatta beslut och checka ut på en plats, för alla sina shoppningsbehov. Efter smartare sökning och native checkout är personanpassning den tredje pelaren som kommer att ge AI-agent-upplevelsen superkraft med, inte bara hyperpersonanpassade sökresultat, utan också proaktiva och prediktiva shoppingsförslag – såsom, det är din frus födelsedag nästa månad och här är tre presenter hon kommer att älska, och du trycker på för att köpa dem alla på fläcken. Wizard kommer att lära känna dina vanor, hobbyer, milstolpar och livsstil för att stanna ett steg före, förutsäga exakt vad du behöver innan du ens behöver fråga.

Tack för den underbara intervjun, alla som är intresserade av hur AI-agenter omformar produktupptäckt, beslutsfattande och e-handelns framtid bör undersöka Wizard.