FreeDoom
New member
Danielle Schmelkin internette yeğeninin 2021’deki düğünü için özel bir şeyler aradığında “son zamanlarda gördüğüm trendlere dayanan çok özel bir elbise türü” arıyordu.
Bloomingdales.com’un kişisel bir müşteri gibi davranması onu çok sevindirdi. “Resmi elbiseler” menü filtresi onu elbise uzunluğu, renk, yaka, kol uzunluğu ve süslemeler gibi 15 kriter arasından seçim yapmaya yöneltti. Birkaç dakika sonra arzu edilen 200 seçeneğin üzerinden geçti. “Hızlıydı ve çok odaklanmıştı” dedi. “Bir sayfadan diğerine geçmekte hiç sorun yaşamadım çünkü bu bana benim için anlamlı sonuçlar verdi.” “Mükemmel elbiseyi” buldu ve satın aldı.
Aylar sonra, J. Crew Group’ta Bilişim Direktörü olarak görev yapan Bayan Schmelkin, 2019 yılında moda perakendecileriyle işbirliği yapmaya başlayan yapay zeka tabanlı bir platform olan Lily AI ile tanıştı. Bloomingdale’in zaten bir müşteri olduğunu öğrendi. İlgisini çeken Bayan Schmelkin, şirketin Madewell markalı ürün kataloğunu bir deneme çalışması yaptı.
Madewell, giysileri için fotoğraf ve ürün açıklamaları sağladı. Lily AI’nin yapay zekası daha sonra her ürünü kabaca 13 özelliğe göre haritalayabildi; bu, moda alanı uzmanlarından oluşan bir ekibin, Lily AI’nin perakende müşterileri olmadan üç yıl önce, 2016’da düzenlemeye başladığı 15.000’den fazla etiketten oluşuyordu. Madewell bunu denediğinde, Lily AI bir milyardan fazla arama gerçekleştirmişti ve bunların her biri algoritmanın daha karmaşık olmasına yardımcı oldu. Bu, ürünleri, yalnızca ürünlerin depo açıklamaları yerine, çevrimiçi alışveriş yapanların arama çubuğuna yazdıkları “sessiz lüks”, “çalışma salonu”, “boho chic” gibi argo terimlerle doğru bir şekilde eşleştirmeyi mümkün kıldı.
Bayan Schmelkin’e göre Madewell, bir aydan kısa bir süre içinde çevrimiçi aramalardan yapılan satın almalarda yüzde 3’lük bir artış gördü. Lily AI artık J. Crew Group’ta konuşlandırıldı ve her marka “önemli kazanımlar” görmeye devam ediyor ve şunu ekledi: “Lily AI gerçek bir anlaşma.”
Pandemiden bu yana çevrimiçi alışveriş ivme kazanırken, büyük perakende zincirleri tüketicileri kazanmak için çabalıyor; bunların tahminen yüzde 70’i bir satın alma işlemi yapmadan aramayı bırakıyor. Bunun bir yolu, Lily AI’nın sunduğu makine öğrenimi, yapay zeka ve insan iyileştirmedir. Bu tür teknolojiye olan talep, Syte.AI ve Vue.AI gibi nispeten yeni start-up’larla birlikte ortamı giderek daha rekabetçi hale getirdi.
Ancak Lily AI, son dönemdeki yapay zeka çılgınlığından çok önce iddiasını ortaya atmıştı. Müşterileri arasında halihazırda Macy’s, Bloomingdale’s, Gap Inc., Abercrombie & Fitch ve ThredUp markaları bulunmaktadır.
Bloomingdale, Ekim 2019’da dört aylık elbise denemesinde Lily AI’yi kullanmaya başladı. Lily AI’nin verilerine göre online siparişlerde yüzde 3,5 artış yaşandı. Perakendeci, Lily AI’yı 2020’de tüm giyim sektörüne genişletti. Lily AI’ye göre Bloomingdale önümüzdeki yıl yaklaşık 20 milyon dolar ek çevrimiçi gelir elde etti. Bloomingdale’s, 2022’de tüm ürünlerine Lily AI’yi eklediğini söyledi.
Bu sonuçlar Lily AI’nın yatırımcı çekmesine yardımcı oldu. Canaan Partners, Lily AI’nin 2022’deki 25 milyon dolarlık B Serisi finansmanının lider ortağı oldu ve şirketin toplam gelirini 42 milyon dolara çıkardı.
Forrester perakende analisti Sucharita Kodali, Lily’nin “web sitesinin keşfedilebilirliği sorununu bilinçli olarak çözme becerisi açısından benzersiz” olduğunu söyledi.
“Lily büyük perakendeciler arasında erken bir yer edindi ve giyim, güzellik ve ev mobilyalarının ötesinde seyahat ve otomobil gibi sektörlerde rekabet etmek ve büyümek için iyi bir konumda” dedi ve şunu ekledi: “Teknoloji bağımsızdır.”
Lily AI, şirketin CEO’su 35 yaşındaki Purva Gupta ve teknolojiden sorumlu 38 yaşındaki Sowmiya Chocka Narayanan tarafından kuruldu. Her iki kadın da girişimci olmak amacıyla 20’li yaşlarında Hindistan’dan Amerika Birleşik Devletleri’ne göç etti.
Lily fikri, 2013 yılında ekonomist Bayan Gupta’nın Yale MBA öğrencisi olan kocasıyla birlikte Amerika Birleşik Devletleri’ne taşınmasından sonra ortaya çıktı. New York City’deki mağazaları taradı ve internette “kollu, dökümlü bir plaj elbisesi” araması yaptı ve dikkat çekmeye devam etti. Dilin engel olabileceğini düşünerek, “Bu benim yaşadığım bir göçmenlik sorunu muydu?” diye merak etti.
Böylece Bayan Gupta akademik araştırma moduna geçti ve sonraki 18 ayı Yale topluluğunu araştırarak ve her yaştan rastgele seçilmiş Amerikalı kadınlarla birebir görüşmeler yaparak geçirdi. Herkese aynı şeyi sordu: “Satın aldığınız son giysiyi ve neden tam olarak bu giysinin mevcut olduğunu, diğerlerinin olmadığını açıklayın.”
Konuştuğu 1000’den fazla kadının her biri, satın aldıkları yeni elbiseleri, bluzları, çantaları ve ayakkabıları tanımlamak için ortalama 20’ye yakın terim kullandı. Hiçbiri perakendecilerin konuştuğu gibi konuşmuyordu.
Bayan Gupta, “Perakendeci ‘Midnight French Terry Active Wear’ diyor ve tüketici deyimiyle bu ‘lacivert sweatshirt’ anlamına geliyor” dedi. Bu boşluğu “son derece teknik olması gereken bir ürünle” dolduracak bir iş fırsatı gördü.
Kocası onu Palo Alto, Kaliforniya’ya, bir fikir geliştirme kuluçka merkezi olan Kurucu Enstitü’ye gitmeye teşvik etti. Orada, Austin’deki Texas Üniversitesi’nde yüksek lisans yapmak üzere 2008 yılında Hindistan’dan ayrılan yazılım mühendisi Bayan Chocka Narayanan ile tanıştı.
Bir inşaat mühendisinin (aynı zamanda bir mühendisle evli) kızı olan Bayan Chocka Narayanan, bilgi teknolojisi alanındaki lisans eğitiminden bu yana teknoloji start-up’ları dünyasına aşinadır. ABD’de Yahoo’da çalıştı, ardından oyun start-up’ı Pocket Gems’te ürün geliştirmede kıdemli yazılım mühendisi olarak çalıştı. Daha sonra bulut tabanlı içerik yöneticisi Box’ta baş mühendis olarak görev yaptı.
İki kadın, göçmen kökenli girişimlere yönelik erken aşama risk sermayesi fonu Unshackled Ventures’ın 100.000 dolarlık desteğiyle Lily’yi bir alışveriş uygulaması olarak başlattı. Yapay zeka teknolojisi, alışveriş yapanlara kişiselleştirilmiş öneriler sağladı; Bayan Gupta’nın tüketici araştırması, Bayan Chocka Narayanan’ın Lily’nin özel algoritmalarını geliştirmesine temel oluşturdu.
Bayan Gupta, kadınlara bir arkadaş ve alışveriş ortağını hatırlatmak için Lily ismini buldu. Uygulama, 2017 South by Southwest konferansında En İyi Başlangıç ödülünü kazandı ve o yıl tohum yatırımcılarından 2 milyon dolar topladı.
Ancak, son moda telefon uygulamasının ölçeklenmeyeceği ortaya çıktı ve ortaklar uygulamayı durdurdu ve büyük moda perakendecileri için arama ve alışveriş modelini yeniledi. Lily AI doğdu.
Yol boyunca Lily, Serena Williams tarafından desteklenen risk sermayesi fonu Serena Ventures gibi yapay zeka melek yatırımcılarının yanı sıra tasarımcı Tory Burch ve eşi Tory Burch CEO’su Pierre-Yves Roussel’in de ilgisini çekti. çift işlerinin dışında.
Bayan Chocka Narayanan, çoğu kar amacı gütmeyen bir araştırma grubu olan Fast.AI’den olmak üzere 40 mühendisten oluşan bir ekip kurdu. “Onlar bilgisayar görüşünün sınırlarını zorlayan makine öğrenimi bilim adamlarıdır” dedi.
Bayan Gupta, 25 moda uzmanından oluşan bir ekip oluşturdu: eski imaj danışmanları, stilistler ve perakende satış görevlileri; bunlardan bazılarını Craigslist aracılığıyla buldu. Bu grup, ürün açıklamalarını ve arama terimlerini sürekli güncelleyerek Lily’nin yapay zeka destekli teknolojisine önemli bir insan unsuru ekledi.
Bayan Gupta, “Modayla ilgili tüm bu küçük ayrıntıları anlayan uzmanlar tarafından etiketlenen, çok sayıda temiz, tarafsız eğitim verisi gerektiğini erkenden öğrendik” dedi. “Bu temiz veri mevcut değildi.” Uzmanların “‘boho’ ve ‘boho chic’ arasındaki farkın ne olduğunu görmek için makine öğrenimi modellerimizi eğitebilmemiz için tüketici argo terimlerini dahil ettiğini” ekledi.
Bayan Gupta’nın Domain ekibine ilk katılanlardan biri, eski bir moda stilisti olan Kathy Lee idi. 2016 yılında meslektaşlarıyla birlikte bir konferans odasında oturduğunu, elinde moda kitapları ve dergiler tuttuğunu ve etiket oluştururken bilgisayar ekranlarındaki giysilere baktığını hatırladı. Balıksırtı tüvit ve şerit şeritlerin nüanslarını analiz ederek “kutlama kokteyli”nin ne olduğu konusunda gevezelik ettiler. Lily’nin ilk 15.000 etiketini oluşturmak için gereken titiz çalışma buydu. O zamandan beri eklemeye ve ince ayar yapmaya devam ettiler.
Bayan Lee, “Makine öğrenimi yoluyla zamanla gelişen ayrıntılara sahip bir tarif yaratıyorsunuz” dedi.
Bayan Gupta, “Biz sadece site aramasından daha fazlasıyız” dedi. “Bu yapay zeka tüm perakende sektörü için geliştirildi.”
Bloomingdales.com’un kişisel bir müşteri gibi davranması onu çok sevindirdi. “Resmi elbiseler” menü filtresi onu elbise uzunluğu, renk, yaka, kol uzunluğu ve süslemeler gibi 15 kriter arasından seçim yapmaya yöneltti. Birkaç dakika sonra arzu edilen 200 seçeneğin üzerinden geçti. “Hızlıydı ve çok odaklanmıştı” dedi. “Bir sayfadan diğerine geçmekte hiç sorun yaşamadım çünkü bu bana benim için anlamlı sonuçlar verdi.” “Mükemmel elbiseyi” buldu ve satın aldı.
Aylar sonra, J. Crew Group’ta Bilişim Direktörü olarak görev yapan Bayan Schmelkin, 2019 yılında moda perakendecileriyle işbirliği yapmaya başlayan yapay zeka tabanlı bir platform olan Lily AI ile tanıştı. Bloomingdale’in zaten bir müşteri olduğunu öğrendi. İlgisini çeken Bayan Schmelkin, şirketin Madewell markalı ürün kataloğunu bir deneme çalışması yaptı.
Madewell, giysileri için fotoğraf ve ürün açıklamaları sağladı. Lily AI’nin yapay zekası daha sonra her ürünü kabaca 13 özelliğe göre haritalayabildi; bu, moda alanı uzmanlarından oluşan bir ekibin, Lily AI’nin perakende müşterileri olmadan üç yıl önce, 2016’da düzenlemeye başladığı 15.000’den fazla etiketten oluşuyordu. Madewell bunu denediğinde, Lily AI bir milyardan fazla arama gerçekleştirmişti ve bunların her biri algoritmanın daha karmaşık olmasına yardımcı oldu. Bu, ürünleri, yalnızca ürünlerin depo açıklamaları yerine, çevrimiçi alışveriş yapanların arama çubuğuna yazdıkları “sessiz lüks”, “çalışma salonu”, “boho chic” gibi argo terimlerle doğru bir şekilde eşleştirmeyi mümkün kıldı.
Bayan Schmelkin’e göre Madewell, bir aydan kısa bir süre içinde çevrimiçi aramalardan yapılan satın almalarda yüzde 3’lük bir artış gördü. Lily AI artık J. Crew Group’ta konuşlandırıldı ve her marka “önemli kazanımlar” görmeye devam ediyor ve şunu ekledi: “Lily AI gerçek bir anlaşma.”
Pandemiden bu yana çevrimiçi alışveriş ivme kazanırken, büyük perakende zincirleri tüketicileri kazanmak için çabalıyor; bunların tahminen yüzde 70’i bir satın alma işlemi yapmadan aramayı bırakıyor. Bunun bir yolu, Lily AI’nın sunduğu makine öğrenimi, yapay zeka ve insan iyileştirmedir. Bu tür teknolojiye olan talep, Syte.AI ve Vue.AI gibi nispeten yeni start-up’larla birlikte ortamı giderek daha rekabetçi hale getirdi.
Ancak Lily AI, son dönemdeki yapay zeka çılgınlığından çok önce iddiasını ortaya atmıştı. Müşterileri arasında halihazırda Macy’s, Bloomingdale’s, Gap Inc., Abercrombie & Fitch ve ThredUp markaları bulunmaktadır.
Bloomingdale, Ekim 2019’da dört aylık elbise denemesinde Lily AI’yi kullanmaya başladı. Lily AI’nin verilerine göre online siparişlerde yüzde 3,5 artış yaşandı. Perakendeci, Lily AI’yı 2020’de tüm giyim sektörüne genişletti. Lily AI’ye göre Bloomingdale önümüzdeki yıl yaklaşık 20 milyon dolar ek çevrimiçi gelir elde etti. Bloomingdale’s, 2022’de tüm ürünlerine Lily AI’yi eklediğini söyledi.
Bu sonuçlar Lily AI’nın yatırımcı çekmesine yardımcı oldu. Canaan Partners, Lily AI’nin 2022’deki 25 milyon dolarlık B Serisi finansmanının lider ortağı oldu ve şirketin toplam gelirini 42 milyon dolara çıkardı.
Forrester perakende analisti Sucharita Kodali, Lily’nin “web sitesinin keşfedilebilirliği sorununu bilinçli olarak çözme becerisi açısından benzersiz” olduğunu söyledi.
“Lily büyük perakendeciler arasında erken bir yer edindi ve giyim, güzellik ve ev mobilyalarının ötesinde seyahat ve otomobil gibi sektörlerde rekabet etmek ve büyümek için iyi bir konumda” dedi ve şunu ekledi: “Teknoloji bağımsızdır.”
Lily AI, şirketin CEO’su 35 yaşındaki Purva Gupta ve teknolojiden sorumlu 38 yaşındaki Sowmiya Chocka Narayanan tarafından kuruldu. Her iki kadın da girişimci olmak amacıyla 20’li yaşlarında Hindistan’dan Amerika Birleşik Devletleri’ne göç etti.
Lily fikri, 2013 yılında ekonomist Bayan Gupta’nın Yale MBA öğrencisi olan kocasıyla birlikte Amerika Birleşik Devletleri’ne taşınmasından sonra ortaya çıktı. New York City’deki mağazaları taradı ve internette “kollu, dökümlü bir plaj elbisesi” araması yaptı ve dikkat çekmeye devam etti. Dilin engel olabileceğini düşünerek, “Bu benim yaşadığım bir göçmenlik sorunu muydu?” diye merak etti.
Böylece Bayan Gupta akademik araştırma moduna geçti ve sonraki 18 ayı Yale topluluğunu araştırarak ve her yaştan rastgele seçilmiş Amerikalı kadınlarla birebir görüşmeler yaparak geçirdi. Herkese aynı şeyi sordu: “Satın aldığınız son giysiyi ve neden tam olarak bu giysinin mevcut olduğunu, diğerlerinin olmadığını açıklayın.”
Konuştuğu 1000’den fazla kadının her biri, satın aldıkları yeni elbiseleri, bluzları, çantaları ve ayakkabıları tanımlamak için ortalama 20’ye yakın terim kullandı. Hiçbiri perakendecilerin konuştuğu gibi konuşmuyordu.
Bayan Gupta, “Perakendeci ‘Midnight French Terry Active Wear’ diyor ve tüketici deyimiyle bu ‘lacivert sweatshirt’ anlamına geliyor” dedi. Bu boşluğu “son derece teknik olması gereken bir ürünle” dolduracak bir iş fırsatı gördü.
Kocası onu Palo Alto, Kaliforniya’ya, bir fikir geliştirme kuluçka merkezi olan Kurucu Enstitü’ye gitmeye teşvik etti. Orada, Austin’deki Texas Üniversitesi’nde yüksek lisans yapmak üzere 2008 yılında Hindistan’dan ayrılan yazılım mühendisi Bayan Chocka Narayanan ile tanıştı.
Bir inşaat mühendisinin (aynı zamanda bir mühendisle evli) kızı olan Bayan Chocka Narayanan, bilgi teknolojisi alanındaki lisans eğitiminden bu yana teknoloji start-up’ları dünyasına aşinadır. ABD’de Yahoo’da çalıştı, ardından oyun start-up’ı Pocket Gems’te ürün geliştirmede kıdemli yazılım mühendisi olarak çalıştı. Daha sonra bulut tabanlı içerik yöneticisi Box’ta baş mühendis olarak görev yaptı.
İki kadın, göçmen kökenli girişimlere yönelik erken aşama risk sermayesi fonu Unshackled Ventures’ın 100.000 dolarlık desteğiyle Lily’yi bir alışveriş uygulaması olarak başlattı. Yapay zeka teknolojisi, alışveriş yapanlara kişiselleştirilmiş öneriler sağladı; Bayan Gupta’nın tüketici araştırması, Bayan Chocka Narayanan’ın Lily’nin özel algoritmalarını geliştirmesine temel oluşturdu.
Bayan Gupta, kadınlara bir arkadaş ve alışveriş ortağını hatırlatmak için Lily ismini buldu. Uygulama, 2017 South by Southwest konferansında En İyi Başlangıç ödülünü kazandı ve o yıl tohum yatırımcılarından 2 milyon dolar topladı.
Ancak, son moda telefon uygulamasının ölçeklenmeyeceği ortaya çıktı ve ortaklar uygulamayı durdurdu ve büyük moda perakendecileri için arama ve alışveriş modelini yeniledi. Lily AI doğdu.
Yol boyunca Lily, Serena Williams tarafından desteklenen risk sermayesi fonu Serena Ventures gibi yapay zeka melek yatırımcılarının yanı sıra tasarımcı Tory Burch ve eşi Tory Burch CEO’su Pierre-Yves Roussel’in de ilgisini çekti. çift işlerinin dışında.
Bayan Chocka Narayanan, çoğu kar amacı gütmeyen bir araştırma grubu olan Fast.AI’den olmak üzere 40 mühendisten oluşan bir ekip kurdu. “Onlar bilgisayar görüşünün sınırlarını zorlayan makine öğrenimi bilim adamlarıdır” dedi.
Bayan Gupta, 25 moda uzmanından oluşan bir ekip oluşturdu: eski imaj danışmanları, stilistler ve perakende satış görevlileri; bunlardan bazılarını Craigslist aracılığıyla buldu. Bu grup, ürün açıklamalarını ve arama terimlerini sürekli güncelleyerek Lily’nin yapay zeka destekli teknolojisine önemli bir insan unsuru ekledi.
Bayan Gupta, “Modayla ilgili tüm bu küçük ayrıntıları anlayan uzmanlar tarafından etiketlenen, çok sayıda temiz, tarafsız eğitim verisi gerektiğini erkenden öğrendik” dedi. “Bu temiz veri mevcut değildi.” Uzmanların “‘boho’ ve ‘boho chic’ arasındaki farkın ne olduğunu görmek için makine öğrenimi modellerimizi eğitebilmemiz için tüketici argo terimlerini dahil ettiğini” ekledi.
Bayan Gupta’nın Domain ekibine ilk katılanlardan biri, eski bir moda stilisti olan Kathy Lee idi. 2016 yılında meslektaşlarıyla birlikte bir konferans odasında oturduğunu, elinde moda kitapları ve dergiler tuttuğunu ve etiket oluştururken bilgisayar ekranlarındaki giysilere baktığını hatırladı. Balıksırtı tüvit ve şerit şeritlerin nüanslarını analiz ederek “kutlama kokteyli”nin ne olduğu konusunda gevezelik ettiler. Lily’nin ilk 15.000 etiketini oluşturmak için gereken titiz çalışma buydu. O zamandan beri eklemeye ve ince ayar yapmaya devam ettiler.
Bayan Lee, “Makine öğrenimi yoluyla zamanla gelişen ayrıntılara sahip bir tarif yaratıyorsunuz” dedi.
Bayan Gupta, “Biz sadece site aramasından daha fazlasıyız” dedi. “Bu yapay zeka tüm perakende sektörü için geliştirildi.”