Крупные технологические компании всё активнее используют искусственный интеллект не только для генерации и обработки контента, но и для помощи в шопинге. Они создают AI-помощников, которые исследуют новые категории товаров и подбирают оптимальные варианты для покупки.
В числе таких проектов есть Onton — платформа для поиска мебели с использованием ИИ, которая за последнее время выросла с 50 тысяч до более 2 миллионов активных пользователей в месяц, обслуживая миллионы запросов и генераций изображений.
Недавно компания объявила о привлечении $7,5 млн инвестиций в раунде, возглавляемом Footwork, с участием Liquid 2, Parable Ventures и 43. Общий объём инвестиций составляет около $10 млн. Эти средства будут направлены на расширение ассортимента — сначала в категории одежды, а затем и электроники для потребителей.
Ранее компания сменила название с Deft на Onton, чтобы избежать путаницы и получить более привлекательный домен.
Сооснователь Onton Зак Хадсон отметил, что современные крупные языковые модели пока не решили многих проблем электронной коммерции. Он подчеркнул, что среднее время принятия решения о покупке растёт, и для решения этой задачи Onton использует нейро-символическую архитектуру. Этот подход помогает избежать ошибок и фантазий, характерных для языковых моделей, и обеспечивает более точные и логичные результаты поиска.
Платформа учится на реальных данных и может учитывать такие параметры, как устойчивость мебели к пятнам и царапинам — важный фактор для владельцев домашних животных. Кроме того, Onton предлагает разные способы взаимодействия: можно загрузить изображение или описать желаемое, и система подберёт подходящие товары для дома или офиса.
Также Onton предлагает бесконечное пространство для генерации и редактирования изображений, где пользователи могут добавлять свои фотографии и товары для визуализации и вдохновения.
Такие возможности позволяют пользователям быстрее и точнее находить нужные товары, даже если они не могут чётко описать свои запросы. Благодаря этому конверсия покупателей у Onton в 3-5 раз выше, чем у традиционных онлайн-магазинов.
Компания уже готовится к запуску нового направления в категории одежды и расширяет команду — сейчас в штате 10 человек, а в ближайшее время планируется нанять ещё инженеров и исследователей.
