Хакатоны (то есть хак-марафон для программистов) становятся не просто способом найти новый талант. Они используются, чтобы начать новый бизнес. Одним из таких примеров является Guesswork, стартап платформы машинного обучения, который предсказывает намерения клиента, который использовал призовые деньги в размере 20 000 долларов для начала своего бизнеса.
Guesswork была основана в 2013 году Мани Дорайсами и Бубешем Рамалингамом, которые знают друг друга с студенческих лет. Они оба имеют более чем 14-летний опыт создания технологических платформ и работают вместе в течение пяти лет. До основания Guesswork Мани был одним из основателей OrangeScape, где он создал две платформы механизма правил в облаке - Visual PaaS и Kissflow.
$config[code] not foundИдея Guesswork родилась при создании приложения для понимания и автоматического реагирования на отзывы клиентов. Они обнаружили, что машинное обучение было неэффективным - по крайней мере, на начальных этапах. Они решили это, создав слой механизма правил поверх алгоритма машинного обучения.
Они решили запустить продукт, основанный на этой концепции, так как они поняли, что технология будет очень полезной, особенно для компаний CRM.
Чтобы основать компанию, они переместились из Индии в район залива. Поскольку они не могли работать по визе B1, а район Бэй был слишком дорогим, в дело вступили хакатоны. В течение первых девяти месяцев хакатоны во время выходных и стартап в будние дни стали их обычным делом.
Как победитель одного из таких хакатонов, они были приглашены на акселератор Tata Communications в NestGSV, Редвуд-Сити, штат Калифорния, а также получили грант в размере 30 000 долларов США без разводнения капитала. Карл Перкинс, главный архитектор Tata Communications, посоветовал им использовать платформенный подход, рассматривая потенциал технологии.
Guesswork использует общедоступные социальные данные для создания персон, которые отражают индивидуальные предпочтения и интересы клиентов (см. Изображение выше). Это одна из самых точных платформ машинного обучения для прогнозирования намерений клиента. Их механизм правил оптимизирован для понимания профиля клиента и семантического значения запросов клиентов. Он построен на основе современного API Google Prediction и помогает компаниям CRM и электронной коммерции использовать эти знания для персонализации рекомендаций по продукту.
Машинное обучение в настоящее время внедряется другими компаниями, помимо Google и Facebook. Однако это все еще требует огромных инвестиций. С помощью Guesswork CRM-компании могут интегрировать интеллектуальный прогноз в свои продукты за небольшую долю времени и ресурсов.
Их главное ценностное предложение заключается в том, что их учебный движок очень точен и очень прост в использовании и интеграции, что позволяет компаниям CRM быстрее выходить на рынок с этой дифференцированной функциональностью.
Они недавно запустили свой продукт, и их ранняя поддержка была через личные контакты. Их плацдарм в сценариях использования CRM включает в себя: автоматическое реагирование на запросы клиентов, оценку потенциальных клиентов, а также рассылку новостей и рекомендации по продукту для маркетинга по электронной почте.
Они заключили три крупные сделки с OEM-производителями, и в ближайшие 6-9 месяцев они планируют привлечь 1,5 млн. Долл. США, чтобы расширить масштабы привлечения клиентов.
Изображения: Пример Хакатона (Википедия), Угадай
2 комментария ▼
