토미.아이, 디지털 광고를 최적화하는 AI 기반 플랫폼은 오늘 Begin Capital과 Phystech Leadership Fund에서 시드 자금으로 1 만 달러를 모금했다고 발표했습니다. Tomi 설립자이자 CEO 인 Konstantin Bayandin은이 자금이 회사의 플랫폼을 확장하는 데 사용될 것이라고 말했습니다.

부동산, 자동차 및 금융 서비스와 같은 산업에서 긴 오프라인 판매주기를 가진 회사는 때때로 비즈니스 성과를 위해 디지털 광고를 최적화하는 데 어려움을 겪습니다. 낮은 전환율과 이러한 결과의 오프라인 특성으로 인해 기업은 리드와 클릭에 맞게 광고를 조정하여 엄청난 고객 확보 비용을 초래할 수 있습니다.

Tomi는 회사 웹 사이트의 추적 픽셀과 광고 플랫폼 API 통합에서 온라인 데이터를 수집하고 고객 관계 관리 시스템. 훈련을 위해 100 ~ 300 개의 "긍정적 인 결과"를 기록한 후 기계 학습 이 서비스는 Facebook과 Google의 광고 플랫폼에서 "드라 이런"을 수행하고 통제 된 실험의 결과를 비교하여 플랫폼, 채널 및 캠페인 전반에 걸친 성능 향상을 추적합니다.

Bayandin은 Compass의 디지털 마케팅 및 기술 수석 이사와 Ozon의 최고 마케팅 책임자로 일하면서 예측 모델링에 집중했습니다. Compass에서 근무하는 동안 Bayandin은 Ozon의 전자 상거래에 비해 판매주기가 긴 대부분 오프라인 산업의 기회가 얼마나 제한적인지 목격했다고 말했습니다.

"비전은 Tomi가 긴 오프라인 판매주기를위한 리드 생성 마케팅을 통해 기존 산업 분야에서 Facebook 및 Google 광고 타겟팅 및 최적화를위한 황금 표준 솔루션이되는 것입니다."Bayandin이 이메일을 통해 VentureBeat에 말했습니다. “많은 도구가 광고 캠페인의 타겟팅 및 최적화를 수행하고, 일부 도구는 예측 타겟팅 및 최적화를 수행하지만 모두 어떤 방식 으로든 타사 데이터를 사용하며 자사 데이터에 의존하는 것은 우리뿐입니다. . 제품 측면에서 우리는 낮은 전환율과 긴 판매 주기로 인해 광고 시스템의 스마트 입찰의 힘을 활용할 수없는 전통적인 산업에 집중하고 있기 때문에 다릅니다.”

기술 백엔드

Tomi를 사용하면 고객은 증가하는 고객 평생 가치와 비즈니스 결과에 대해서만 비용을 지불하고 기대 평생 가치에 최적화 된 잠재 고객을 사용하고 높은 의도로 신규 방문자를 타겟팅 할 수 있습니다. 이 플랫폼은 하루에 30 천만 건의 조회수를 처리하는 고부하 Google Cloud 기반 인스턴스에서 실행됩니다.

“우리의 기계 학습 알고리즘은 100 개 이상의 긍정적 인 예를 통해 학습해야합니다. 또한 모델은 사용자 행동의 변화가 거의 없다는 점에서 안정적이어야 예측에 대한 분산이 가능한 한 적습니다. 우리는 희귀 한 실제 거래 이벤트를 비 이산 값으로 수많은 합성 변환으로 대체하여 '편향 분산 트레이드 오프'를 많이 활용하고 있습니다.”라고 Bayandin은 설명했습니다. “우리는 또한 전학 학습 전체 웹 사이트 트래픽에 대한 머신 러닝 모델을 학습시키고 사용자 행동이 트래픽 소스가 아닌 사용자 의도에 따라 달라진다는 전제하에 유료 획득에 적용합니다. 우리는 사용 기능 엔지니어링 고객과 함께 배운 산업별 학습을 기반으로 한 모델을 위해. "

Bayandin은 플랫폼을 마켓 플레이스, 부동산 및 금융 회사와 같은 대규모 고객에게 "자연적으로 적합"하다고 설명합니다. 현재 10 명의 중견 기업 및 대기업 고객이 있습니다. Bayandin은 "현재 팀에 20 명으로 만 플랫폼을 구축했으며 연말까지 4 명을 확보 할 계획입니다."라고 말했습니다. "우리는 XNUMX 년 전에 제품을 출시했고 그 이후로 매출이 XNUMX 배 증가했습니다." 그는 회사가 "나중에 셀프 서비스 플랫폼을 출시하기 위해 성장과 제품 개발에 집중할 계획"이라고 말했다.