Brightloom có mục tiêu giúp các doanh nghiệp trực tuyến sử dụng dữ liệu giao dịch để dự đoán khách hàng sẽ muốn mua gì tiếp theo, cũng như số tiền mà họ sẽ chi trả. Công ty này thông báo họ đã huy động được 15 triệu đô la và chính thức ra mắt nền tảng của mình.

Sự ra mắt của nền tảng này diễn ra vào lúc các công ty trong nhiều lĩnh vực đầu tư vào các giải pháp kỹ thuật số và tìm cách thúc đẩy bán hàng trực tuyến do đại dịch. Vào tháng 12, Bloomberg đã mua lại Second Measure, một công ty khởi nghiệp sử dụng dữ liệu giao dịch để tìm ra insight của hành vi người tiêu dùng và hoạt động của công ty, mặc dù thị trường mục tiêu của công ty này có chút khác biệt. 

Tiền thân là một nhà cung cấp công nghệ cho nhà hàng tên là Eatsa, công ty đã đổi tên thành Brightloom vào năm 2019 và công bố sự hợp tác với Starbucks để tạo ra “nền tảng kỹ thuật số tích hợp cho các thương hiệu nhà hàng”, cùng với vòng tài trợ 30 triệu đô la. Kể từ đó, công ty đã xoay trục để trở thành một nền tảng được biết đến như là “nền tảng tăng trưởng khách hàng” (CGP) nhắm vào các nhà hàng, nhà bán lẻ và các thương hiệu tiêu dùng. Hiện tại, công ty đã chuyển giao công nghệ Eatsa cũ cho một công ty tên là Apex, công ty này tiếp tục tiếp thị và phát triển nó. 

Dữ liệu

Nền tảng Brightloom nhập dữ liệu giao dịch từ khách hàng, kết hợp với dữ liệu danh mục hoặc thực đơn và dữ liệu chiến dịch marketing để dự đoán khách hàng sẽ mua gì tiếp theo. Sau đó nó tạo ra các gợi ý sản phẩm và khuyến mãi được cá nhân hoá cho từng khách hàng.

Giám đốc Điều hành Brightloom, Adam Brotman, chia sẻ với VentureBeat: “Để giữ mọi thứ đơn giản cho các nhãn hiệu, chúng tôi giới hạn phạm vi dữ liệu nhập vào. Nguồn dữ liệu càng ít và phạm vi dữ liệu càng hẹp, việc này càng dễ dàng hơn cho các thương hiệu.”

Các công tư có thể chuyển dữ liệu này vào Brightloom CGP theo một trong hai cách: thông qua cập nhập thường xuyên qua máy chủ SFTP hoặc thiết lập kết nối trực tiếp giữa kho dữ liệu của họ và nền tảng Brightloom. Sau đó, các thương hiệu có thể đưa ra các chiến dịch marketing được cá nhân hoá để kích thích chi tiêu.

Brotman cho biết: “Các mô hình của chúng tôi sử dụng dữ liệu nhận được từ các thương hiệu để xác định hành vi người tiêu dùng liên quan đến sản phẩm mà họ mua, tần suất truy cập, số tiền họ chi tiêu trong một khoảng thời gian nhất định. Các mẫu hành vi người tiêu dùng này được sử dụng để dự đoán về sản phẩm mỗi khách hàng sẽ mua và số tiền họ có thể chi tiêu trong vài ngày, tuần hoặc tháng tới. Sau đó, những dự đoán này đưa ra các đề xuất sản phẩm và khuyến mại được cá nhân hoá nhằm khuyến khích khách hàng hành động theo cách có thể dự đoán và lặp lại.”

Bên cạnh đó, Brightloom sử dụng học máy để phân tích lịch sử giao dịch của từng khách hàng và so sánh nó với những khách hàng tương tự để dự đoán hành vi tương lai và tối đa hoá chi tiêu. Điều này tương tự với những gì Spotify đã làm với các đề xuất âm nhạc, tận dụng bộ dữ liệu rộng lớn để xây dự  gen và gợi ý âm nhạc mới cho người dùng dựa trên thị hiếu của những người giống họ. Như Brightloom tự hào tuyên bố trên trang web của mình: “Họ nghĩ rằng bạn đang đọc suy nghĩ của họ, bạn biết rằng đó là CGP”.

Sử dụng một thứ có tên là SmartSegments, Brightloom cho phép các thương hiệu kiểm tra và thử nghiệm các ưu đãi khác nhau, ví dụ như xem xét ưu đãi nào đang có tác động mạnh nhất, điều chỉnh các chiết khấu hoặc ưu đãi đưa ra khi thanh toán.

Hơn nữa, Brightloom cung cấp nhiều công cụ báo cáo và phân tích khác nhau để xem các chiến dịch đang tác động như thế nào đến cốt lõi của thương hiệu.

Brotman nói: “Khi một thương hiệu kết nối nguồn dữ liệu giao dịch và sản phẩm của họ với Brightloom CGP, một vài điều sẽ đến ngay lập tức. Mỗi lần thương hiệu làm mới dữ liệu đó, Brightloom sẽ nhập bản cập nhật và biến nó thành tập dữ liệu được chuẩn hoá. Khi dữ liệu đã được chuẩn hoá, nó được cung cấp thông qua các mô hình độc quyền. Các mô hình này ngoài việc tạo ra các gợi ý sản phẩm và khuyến mãi được cá nhân hoá còn tạo ra hai kết quả phân tích dữ liệu khác nhau.”

Các kết quả này bao gồm “báo cáo actionable intelligence” cung cấp sự trực quan hoá và insight của hành vi khách hàng và ảnh hưởng của nó tới kết quả kinh doanh. Nó cũng bao gồm các chiến lược được đề xuất để “chuyển các nhóm khách hàng sang một bước mới”, theo Brotman nói.

Sau đó là kết quả của chiến dịch marketing, cho thấy mối tương quan giữa các thử nghiệm chiến dịch và tăng trưởng doanh thu, tần suất giao dịch và giá trị đơn hàng trung bình giữa các nhóm khác nhau.

Trước đó, Brightloom đã huy động được 30,5 triệu đô la. Với khoản đầu tư mới nhất – từ những người hỗ trợ bao gồm Valor Siren Venture và Tao Capital Partners – công ty cho biết họ có kế hoạch tăng tốc R&D và phát triển nền tảng “khoa học dữ liệu như một dịch vụ”. Công ty đã đảm bảo có các khách hàng như Evergreens, Jamba và Kickee.

Loại công nghệ mà Brightloom đang quảng cáo thay thế hiệu quả các nhà khoa học và phân tích dữ liệu, cho phép các công ty nhỏ hơn cạnh tranh trên một sân chơi bình đẳng hơn.

Brotman cho biết: “Chúng tôi nhận thấy nhu cầu ngày càng tăng từ các thương hiệu không đủ khả năng và/hoặc không có nguồn lực nội bộ để quản lý một dự án dữ liệu kéo dài, phức tạp. Khách hàng của chúng tôi đánh giá rằng CGP này đơn giản, nhanh chóng và hiệu quả – họ có thể bắt đầu và vận hành hoạt động tiếp thị được có nhân hoá trong vài tuần chứ không phải vài tháng.” 

Theo VentureBeat

Tin liên quan: