Uncategorized

Tomi.ai привлекает 1 миллион долларов, чтобы помочь обычным компаниям оптимизировать цифровую рекламу

Повысьте уровень технологий и стратегии корпоративных данных на Transform 2021.


Tomi.ai, платформа на базе искусственного интеллекта, которая оптимизирует цифровую рекламу, объявила сегодня о привлечении 1 миллиона долларов начального финансирования, внесенного Begin Capital и Phystech Leadership Fund. Основатель и генеральный директор Константин Баяндин говорит, что вырученные средства будут направлены на увеличение размера Tomi’s и развитие платформы компании.

Компании с длительными циклами продаж и офлайн-продажами в таких отраслях, как недвижимость, автомобилестроение и финансовые услуги, иногда с трудом оптимизируют свою цифровую рекламу для достижения бизнес-результатов. Из-за низких коэффициентов конверсии и офлайн-характера этих результатов они адаптируются к лидам и кликам, что может привести к непомерным затратам на привлечение клиентов.

Tomi стремится решить эту проблему, собирая онлайн-данные из пикселя отслеживания на веб-сайте компании и интеграции API рекламной платформы, а также транзакций из систем управления взаимоотношениями с клиентами. После регистрации от 100 до 300 «положительных результатов» для обучения моделей машинного обучения сервис проводит «пробный запуск» на рекламных платформах Facebook и Google, сравнивая результаты контролируемых экспериментов, чтобы отслеживать рост производительности на разных платформах, каналах и кампаниях.

Баяндин работал старшим директором по цифровому маркетингу и технологиям в Compass и главным директором по маркетингу в Ozon, где занимался прогнозным моделированием. Работая в Compass, Баяндин говорит, что он стал свидетелем того, насколько ограничены возможности для преимущественно офлайновых отраслей с длинными циклами продаж, таких как недвижимость, по сравнению с электронной коммерцией в Ozon.

«Видение состоит в том, что Tomi станет золотым стандартом для таргетинга и оптимизации рекламы Facebook и Google в традиционных отраслевых вертикалях с лидогенным маркетингом для длительных циклов офлайн-продаж», – сказал Баяндин VentureBeat по электронной почте. «Ряд инструментов рекламируют, что они проводят таргетинг и оптимизацию рекламных кампаний, некоторые инструменты выполняют прогнозный таргетинг и оптимизацию, но все они так или иначе используют сторонние данные, и только мы полагаемся на собственные данные. . Что касается продуктов, мы отличаемся тем, что уделяем особое внимание традиционным отраслям, которые не могут использовать возможности интеллектуального назначения ставок в рекламной системе из-за низкого количества конверсий и длительного цикла продаж ».

Технический бэкэнд

С Tomi клиенты, которые платят только за прирост стоимости жизни клиента и бизнес-результаты, могут использовать аудитории, оптимизированные для ожидаемой ценности жизни, и нацеливаться на новых посетителей с высокими намерениями. Платформа работает на высоконагруженном экземпляре на базе Google Cloud, который обрабатывает 30 миллионов обращений в день.

«Наши алгоритмы машинного обучения должны учиться на нескольких положительных примерах, считая от 100 и более. Модели также должны быть стабильными с точки зрения небольших изменений в поведении пользователей, чтобы отклонения прогнозов были как можно меньше. Мы часто используем «компромисс отклонения и отклонения», заменяя редкие фактические транзакционные события многочисленными синтетическими преобразованиями с недискретными значениями », – пояснил Баяндин. «Мы также используем вариант трансферного обучения, обучая модели машинного обучения общему трафику веб-сайта и применяя их к платному привлечению, исходя из предположения, что поведение пользователя зависит от намерений пользователя, а не от источника трафика. Мы используем конструкцию функций для наших моделей, основываясь на отраслевом опыте, который мы получили от наших клиентов ».

Баяндин характеризует платформу как «естественную подгонку» для крупных клиентов, таких как торговые площадки, недвижимость и финансовые компании – в настоящее время у нее 10 клиентов среднего и крупного размера. «Мы построили платформу, в которой сейчас работает всего 8 человек, и к концу года планируем их увеличить до 20», – сказал Баяндин. «Мы запустили продукт чуть больше года назад, и с тех пор выручка выросла в 4 раза… [We plan to use the seed funding] сосредоточиться на росте и разработке продукта, чтобы позже выпустить платформу самообслуживания ».

VentureBeat

Миссия VentureBeat – стать цифровой городской площадью, где лица, принимающие технические решения, могут получить знания о преобразующих технологиях и транзакциях.

На нашем сайте представлена ​​важная информация о технологиях и стратегиях обработки данных, которая поможет вам руководить своей организацией. Мы приглашаем вас стать членом нашего сообщества, чтобы получить доступ:

  • актуальная информация по интересующей вас тематике
  • наши информационные бюллетени
  • закрытый контент для лидеров мнений и льготный доступ к нашим ценным мероприятиям, таким как Преобразование 2021: Учить больше
  • сетевые функции и многое другое

Стать членом

Related Articles

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button