Spotify 前员工筹集 1000 万美元，将人工智能引入电子商务建议

Sidd Motwani、Ian Anderson 和 Shivaditya Sinha 花了数年时间构建 Spotify 推荐引擎背后的行为智能基础设施。该系统被称为矢量人工智能，旨在预测一个人的意图和下一步行动，而不是仅仅依赖于他们过去的行为。 Spotify 向其 8 亿用户提供的大约 90% 的推荐都是由它提供支持的。现在，三人正在通过他们的新创业公司 Malachyte 将类似的系统引入电子商务。该公司周四表示，已筹集 1000 万美元种子资金，用于扩大分销规模并聘请更多产品和商业领导者。 Malachyte 的成立源于这样一种信念：大多数在线商店都以同样的方式对待购物者：个性化很大程度上取决于历史购买、人口统计细分或登录的客户资料。这意味着首次访问者经常会看到与其他人相同的通用店面，而现有购物者收到的推荐主要基于他们之前购买的商品，而不是他们今天需要的商品。这家初创公司希望通过构建实时、意图感知的购物体验来改变这一现状。其平台使用所谓的“双头矢量人工智能”来预测购物者下一步想要什么产品，了解他们的总体品味，并根据他们的实时行为不断进行微调。 “[我们的]系统在第一次点击之前开始形成，使用页面加载时可用的上下文。在单个会话中，我们对偏好和某人现在想要完成的任务进行了真正的解读，”Malachyte 的首席执行官莫特瓦尼 (Motwani) 告诉 TechCrunch。 “搜索‘重型靴子’，然后点击两次钢头靴子，就足以将工作裤和手套移到页面上，并将正装鞋推到下，无需任何帐户或历史记录。每一个额外的操作都会使个人资料更加清晰，因此，人们停留的时间越长，体验就会变得越相关，并且在他们下次访问时也会如此。”莫特瓦尼认为，零售商已经拥有最有价值的客户情报来源，但很少实时利用它。 “每次悬停、点击、滚动、搜索细化和添加到购物车都是一个信号，大多数系统要么不会立即对其采取行动，要么在一夜之间将其聚合成一个片段。我们不断地阅读它，因此每个操作都会使用户对偏好和当前意图更有信心，”他补充道。他还认为，上下文信号仍未得到充分利用。 “晚上 11 点通过电子邮件链接通过电话访问的人与上午在笔记本电脑上访问的同一个人的心态是不同的，而且大多数系统都会以相同的方式对待他们，”莫特瓦尼说。该公司自 2024 年以来一直在开发和测试其技术，并与旅游、杂货和零售领域的 20 多家企业客户合作，最终专注于电子商务。其平台于 2025 年秋季通过 Fun.com 首次上线。自 2026 年 6 月以来，它已通过本机集成普遍可供 Shopify 商家使用，而较大的零售商可以通过其 API 集成该技术。展望未来，莫特瓦尼表示，更大的机会在于围绕对客户行为的相同理解将推销和营销结合在一起。此轮融资由 Bessemer Venture Partners 和 Gradient 共同领投，Harpoon Ventures 参与。