ИИ-помощники для покупок: новая эра шопинга

Крупные технологические компании активно внедряют искусственный интеллект не только для создания и обобщения контента, но и для шопинга. OpenAI, Google и Amazon инвестируют в ИИ-ассистентов, которые способны исследовать новые товарные категории и рекомендовать оптимальные покупки.

Стартапы, такие как Perplexity, Daydream и Cherry, также сосредоточили свои усилия на разработке ИИ для поиска товаров. Эти инициативы привели к значительному росту использования ИИ в сфере электронной коммерции.

Onton (ранее известный как Deft), платформа для покупок мебели с использованием ИИ, сообщила о впечатляющем росте своей пользовательской базы: с 50 000 активных пользователей в месяц до более чем 2 миллионов. Платформа обрабатывает миллионы поисковых запросов и генераций изображений.

На фоне этого роста стартап объявил о привлечении 7,5 миллионов долларов в рамках нового раунда финансирования под руководством Footwork, с участием Liquid 2, Parable Ventures и 43. Общая сумма финансирования компании теперь составляет около 10 миллионов долларов.

Полученные средства планируется направить на расширение в новые категории, такие как одежда, а в дальнейшем — на потребительскую электронику.

Ранее в этом году компания сменила название с Deft на Onton, чтобы избежать путаницы с существующим брендом и облегчить получение премиального доменного имени.

Соучредитель Onton Зак Хадсон отмечает, что, несмотря на способность больших языковых моделей (LLM) угадывать намерения пользователя, они не решили всех проблем в сфере e-commerce. Он подчеркнул, что среднее время, которое потребитель тратит на принятие решения о покупке, увеличилось.

В основе технологии Onton лежит нейросимвольная архитектура. По словам Хадсона, этот подход позволяет устранить проблемы «галлюцинаций» LLM и предоставлять более точные и логичные результаты поиска. Модель стартапа также способна извлекать информацию из реального мира, которая может отсутствовать в описании продукта.

«Например, если вы ищете мебель, подходящую для питомцев, наши инструменты знают, что наличие полиэстера в составе делает материал более устойчивым к пятнам и царапинам, что идеально подходит для владельцев домашних животных. Наши инструменты обучаются этому из каждого поиска и быстрее становятся умнее», — пояснил Хадсон.

Он добавил, что часто при поиске продукта, который может называться по-разному на разных сайтах, результаты бывают неудовлетворительными. Модель ИИ Onton учитывает такие сценарии при выдаче рекомендаций.

Onton предлагает различные способы ввода и функции, помогающие пользователям принимать краткосрочные и долгосрочные решения. Теперь можно загрузить изображение или ввести текстовый запрос, чтобы получить мебель, соответствующую вашему видению интерьера дома или офиса.

Платформа также предоставляет бесконечное полотно с возможностью генерации изображений, где можно комбинировать существующие снимки с найденными товарами для поиска идей. Также можно загрузить фотографии своей комнаты и попросить ИИ подобрать мебель.

Компания считает, что такой подход, выходящий за рамки простого чата, предоставляет потребителям больше возможностей найти желаемое, даже если они не могут точно описать свои потребности.

Благодаря использованию таких методов, стартап утверждает, что ему удается конвертировать клиентов в 3-5 раз эффективнее, чем традиционным e-commerce сайтам, благодаря доверию к базовым данным.

Хадсон отметил, что технологические и интерфейсные усовершенствования облегчат запуск категории одежды. Компания активно формирует каталог для этой категории и планирует запустить ее в ближайшее время. В этой нише Onton столкнется с конкуренцией со стороны таких компаний, как Daydream, Aesthetic и Style.ai.

Штат компании вырос с трех до десяти сотрудников в 2023 году, и в планах — расширение команды до 15 человек за счет найма инженеров и исследователей.