Gli hacker (cioè la hack marathon per programmatori di computer) stanno diventando più di un modo per trovare nuovi talenti. Vengono utilizzati per avviare nuove attività. Uno di questi esempi è Guesswork, una startup di piattaforma di machine learning che prevede l'intento del cliente, che ha utilizzato un premio in denaro di $ 20.000 per avviare la propria attività.
Guesswork è stato fondato nel 2013 da Mani Doraisamy e Boobesh Ramalingam, che si conoscono sin dai tempi del college. Entrambi hanno più di 14 anni di esperienza nella costruzione di piattaforme tecnologiche e hanno lavorato insieme per cinque anni. Prima di fondare Guesswork, Mani aveva co-fondato OrangeScape dove ha creato due piattaforme di regole sul cloud: Visual PaaS e Kissflow.
$config[code] not foundL'idea di Guesswork è nata mentre costruivo un'app per comprendere e rispondere automaticamente al feedback dei clienti. Hanno scoperto che l'apprendimento automatico era inefficace, almeno durante le fasi iniziali. Lo hanno risolto creando un livello del motore delle regole in cima all'algoritmo di apprendimento automatico.
Hanno deciso di lanciare un prodotto basato su tale concetto, in quanto hanno capito che la tecnologia sarebbe stata di grande beneficio, soprattutto per le aziende CRM.
Per avviare la compagnia, sono passati dall'India alla Bay Area. Dal momento che non potevano lavorare su un visto B1 e con la zona della baia così costosa, le hackathon erano un modo. Per i primi nove mesi, hackathon durante i fine settimana e il lavoro di avvio durante i giorni della settimana sono diventati la loro routine.
Come vincitore di uno di questi hackathon, sono stati invitati all'acceleratore Tata Communications presso NestGSV, a Redwood City, in California, e hanno anche ricevuto una sovvenzione di $ 30.000 senza diluire alcuna equity. Karl Perkins, Chief Architect di Tata Communications, li ha consigliati di adottare l'approccio della piattaforma alla ricerca del potenziale della tecnologia.
Guesswork fa uso di dati sociali disponibili pubblicamente per creare personaggi che riflettono le preferenze e gli interessi individuali dei clienti (vedi immagine sopra). È una delle piattaforme di machine learning più accurate per prevedere l'intento del cliente. Il loro motore di regole è ottimizzato per comprendere il profilo del cliente e il significato semantico delle richieste dei clienti. È costruito sulla base delle avanzate API di Google Prediction e aiuta le aziende di CRM e eCommerce a utilizzare questa conoscenza per personalizzare i consigli sui prodotti.
L'apprendimento automatico viene ora adottato da aziende diverse da Google e Facebook. Tuttavia, ha ancora bisogno di enormi investimenti. Con Guesswork, le aziende CRM possono integrare l'intelligenza predittiva nei loro prodotti a una frazione dell'investimento in termini di tempo e risorse.
La loro principale proposta di valore è che il loro motore di apprendimento sia estremamente preciso e molto facile da usare e integrare, consentendo alle aziende di CRM di andare sul mercato più velocemente con questa funzionalità differenziata.
Hanno recentemente lanciato il loro prodotto e la loro trazione iniziale è stata attraverso contatti personali. La loro testa di ponte all'interno dei casi di utilizzo del CRM include: risposta automatica alle richieste dei clienti, lead scoring e newsletter e raccomandazioni sui prodotti per l'email marketing.
Hanno tre grandi offerte OEM nella pipeline e prevedono di raccogliere $ 1,5 milioni nei prossimi 6-9 mesi per scalare l'acquisizione dei clienti.
Immagini: Hackathon Example (Wikipedia), Guesswork
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