Onton raccoglie 7,5 milioni di dollari per ampliare il suo sito di shopping AI oltre i mobili.
L’Intelligenza Artificiale nel Settore degli Acquisti
Le principali aziende tech non si limitano a utilizzare l’Intelligenza Artificiale (AI) per generare o riassumere contenuti, ma la stanno anche integrando nel settore degli acquisti. OpenAI, Google e Amazon, per esempio, hanno investito significativamente in assistenti AI che ricercano categorie di prodotto e consigliano le migliori opzioni da acquistare.
Startups Innovativi e Scoperte Produttive
Startup come Perplexity, Daydream e Cherry hanno costruito interi business attorno all’AI dedicata alla scoperta di prodotti. Queste iniziative hanno portato i consumatori ad adottare sempre più l’AI per i loro acquisti. Un esempio concreto è Onton (precedentemente conosciuta come Deft), una piattaforma AI per lo shopping di mobili, che ha visto crescere il suo numero di utenti attivi mensili da 50.000 a oltre 2 milioni, facilitando milioni di ricerche e generazioni di immagini.
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Sfruttando questo notevole incremento, Onton ha annunciato di aver raccolto 7.5 milioni di dollari in un nuovo round di finanziamenti guidato da Footwork, con la partecipazione di Liquid 2, Parable Ventures e altri investitori. Questo finanziamento porta il totale dei fondi raccolti dall’azienda a circa 10 milioni di dollari, permettendo la sua espansione verso nuove categorie come abbigliamento e, in futuro, elettronica di consumo.
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Innovazione e Crescita di Onton
La società ha cambiato nome da Deft a Onton all’inizio di quest’anno, citando confusione attorno al nome originale e difficoltà nel garantire un dominio web premium. Zack Hudson, co-fondatore di Onton, ha sottolineato che, sebbene i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) siano abili nel prevedere l’intenzione probabile degli utenti, non hanno ancora risolto molte problematiche nel settore dell’e-commerce. Hudson ha osservato un aumento del tempo medio necessario ai consumatori per decidere un acquisto.
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Onton utilizza un’architettura neuro-simbolica per la sua tecnologia principale. Questa innovazione consente di superare i problemi di “allucinazione” comunemente associati agli LLM, fornendo risultati di ricerca più logici e pertinenti. Hudson ha aggiunto che il modello di startup è in grado di apprendere informazioni dal mondo reale che potrebbero non essere incluse nelle descrizioni dei prodotti.
Risultati Pratici e Funzionalità Avanzate
Immaginiamo di cercare mobili adatti agli animali domestici. I tool di Onton sanno, ad esempio, che se un articolo è in poliestere è più resistente alle macchie e ai graffi, pertanto più indicato per chi ha animali. Questi strumenti apprendono continuamente da ogni singola ricerca, diventando sempre più intelligenti.
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Inoltre, spesso quando si cerca un prodotto che potrebbe avere nomi diversi su siti differenti, i risultati non sono soddisfacenti. Il modello AI dell’azienda considera queste situazioni uniche nel presentare i risultati. Onton ha integrato diversi metodi di input e funzionalità per facilitare le decisioni dei consumatori a breve e lungo termine. Gli utenti possono caricare un’immagine o aggiungere un prompt per generare idee su come allestire la propria casa o il proprio ufficio, e Onton può suggerire mobili in base a quelle informazioni.
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La piattaforma offre anche un canvas infinito con generazione di immagini, dove è possibile aggiungere immagini esistenti insieme ai prodotti trovati per stimolare l’ideazione. È possibile persino caricare immagini della propria stanza e chiedere al tool di arredare lo spazio. La startup crede che, piuttosto che concentrarsi solo su un approccio basato sulla chat, queste funzionalità offriranno ai consumatori più opzioni per raggiungere ciò che desiderano, anche se non riescono a descriverlo perfettamente.
Performance e Future Strategie
Grazie a queste strategie, Onton ha ottenuto tassi di conversione 3-5 volte superiori a quelli dei tradizionali siti di e-commerce, poiché i clienti possono fidarsi dei dati sottostanti. Hudson ha notato che, grazie ai cambiamenti tecnologici e all’interfaccia, sarà più facile lanciare una nuova categoria come quella dell’abbigliamento. Attualmente, l’azienda sta costruendo il suo catalogo e prevede di entrare in questo mercato a breve, affrontando la concorrenza di aziende come Daydream, Aesthetic e Style.ai.
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Infine, la crescita della startup è evidente: è passata da tre dipendenti a tempo pieno nel 2023 a dieci attuali, con piani di espansione della squadra a quindici mediante l’assunzione di ingegneri e ricercatori.
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Per maggiori informazioni e aggiornamenti su questo settore in rapida evoluzione, puoi consultare fonti ufficiali come TechCrunch e l’industria dell’AI.
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