Onton привлек $7,5 млн на расширение своего интернет-магазина на базе искусственного интеллекта за пределы мебельной индустрии

Крупные технологические компании используют ИИ не только для создания или обобщения контента, но и для совершения покупок. OpenAI, Google и Amazon вложили значительные средства в ИИ-помощников, которые находят для вас новые категории товаров и предлагают подходящие для покупки.

Такие стартапы, как Perplexity, Daydream и Cherry, также построили бизнес на основе ИИ для поиска товаров. Все эти усилия привели к тому, что покупатели стали чаще использовать ИИ для покупок. Onton (ранее Deft), платформа для покупки мебели на базе ИИ, сообщает о росте своей пользовательской базы с 50 000 до более чем 2 миллионов активных пользователей в месяц, обслуживая миллионы поисковых запросов и генерацию изображений.

Благодаря этому росту стартап сегодня объявил о привлечении 7,5 миллионов долларов в новом раунде финансирования, организованном Footwork при участии Liquid 2, Parable Ventures и 43, среди прочих. В результате этого раунда общий объем финансирования стартапа составил около 10 миллионов долларов.

Используя это финансирование, компания хочет расширить свою деятельность на новые категории, такие как одежда, а затем и бытовая электроника.

Ранее в этом году компания провела ребрендинг с Deft на Onton, сославшись на путаницу с первоначальным названием и трудности с получением премиум-домена.

Зак Хадсон, соучредитель Onton, отмечает, что, хотя большие языковые модели (LLM) хорошо предсказывают вероятные намерения, они не решили многих проблем в электронной коммерции. Он добавил, что стартап отметил, что среднее время, которое потребителю требуется для принятия решения о покупке, увеличилось.

В своей базовой технологии компания использует так называемую нейросимволическую архитектуру. Хадсон отметил, что такой подход позволяет компании устранить проблемы с галлюцинациями, характерные для LLM, и предоставлять более качественные и логичные результаты поиска. Он добавил, что модель стартапа также способна получать информацию из реального мира, которая может не быть включена в описание продукта.

«Допустим, вы ищете мебель, подходящую для домашних животных. Наши инструменты понимают, что если в составе есть полиэстер, то он более устойчив к пятнам и царапинам, а значит, подходит для домашних животных. Наши инструменты изучают эти особенности с каждым поиском и становятся умнее быстрее», — сказал Хадсон.

Он добавил, что часто при поиске товара, который на разных сайтах может называться по-разному, результаты поиска оказываются неудовлетворительными. Искусственный интеллект компании учитывает эти сценарии при представлении результатов.

Компания Onton добавила различные методы ввода и функции, помогающие людям принимать краткосрочные и долгосрочные решения. Теперь вы можете загрузить изображение или добавить подсказку, чтобы сгенерировать желаемый результат от обустройства дома или офиса, и Onton подберёт вам мебель на основе ваших данных.

Onton также предлагает бесконечный холст с функцией генерации изображений, куда вы можете добавлять уже имеющиеся изображения и найденные вами товары для вдохновения. Вы также можете добавить изображения своей комнаты и попросить инструмент её обставить.

Компания считает, что вместо подхода, ограничивающегося исключительно чатом, эти функции дадут потребителям больше возможностей получить то, что они хотят, даже если они не знают, как это точно описать.

Представители стартапа заявили, что благодаря этим подходам им удалось конвертировать клиентов в 3–5 раз чаще, чем традиционным сайтам электронной коммерции, поскольку они могут доверять базовым данным.

Хадсон отметил, что благодаря технологическим и интерфейсным изменениям запуск продаж одежды станет проще. Компания разрабатывает каталог для этой категории и планирует вскоре запустить вертикальную линейку. В этой категории ей предстоит столкнуться с конкуренцией со стороны таких компаний, как Daydream, Aesthetic и Style.ai.

Компания выросла с трех постоянных сотрудников в 2023 году до 10 на данный момент, и планирует расширить команду до 15 человек за счет найма инженеров и исследователей.

Источник: techcrunch.com