Actionable привлечена 10 миллионов долларов для развития инструментов предсказания удовлетворенности клиентов

Компания Actionable объявила о завершении раунда финансирования на сумму 10 миллионов долларов США. Средства предназначены для расширения штата сотрудников и усиления присутствия на международных рынках, в частности в Соединенных Штатах. Об этом сообщило издание Maddyness.

Основателем стартапа является Николя Рёль, ранее занимавший пост генерального директора Criteo во Франции и Южной Европе. Его сооснователем стал Нан Томас, бывший главный продуктовый и технический директор AgroLeague и Innovorder. Предприятие было запущено в апреле 2024 года и специализируется на разработке программного обеспечения, использующего искусственный интеллект для прогнозирования уровня удовлетворенности потребителей в электронной коммерции.

Лидером инвестиционного раунда выступила компания Hi Inov. В сделке также участвовал Axeleo Capital, который ранее инвестировал в Actionable на стадии предпосева. На текущий момент стартап обслуживает 16 крупных корпоративных клиентов, среди которых Carrefour, Sephora, SNCF, Edenred и Engie. По данным компании, ее система анализирует покупательские пути 117 миллионов потребителей.

Технология Actionable сканирует полные данные о взаимодействии клиента с сервисом для выявления точек трения в процессе покупки. Система присваивает каждому клиенту баллы, отражающие риск оттока, уровень удовлетворенности, вероятность подачи серьезной жалобы и намерение совершить повторную покупку. Для каждого показателя указывается конкретная причина. Это позволяет компаниям-клиентам принимать превентивные меры, такие как предоставление коммерческих жестов или улучшение обслуживания, до того как недовольство клиентов приведет к жалобам или оттоку.

Николя Рёль отметил, что ранее существовали инструменты измерения удовлетворенности, но они не предоставляли достаточной детализации для принятия оперативных решений. Он указал, что его команда создала недостающий слой, позволяющий определить, каких именно клиентов следует связать и какие действия предпринять немедленно. Нан Томас подчеркнул, что простого подключения языковой модели к хранилищу данных недостаточно. Для корректной работы искусственного интеллекта необходимо преобразовать сотни внутренних таблиц и определений в единую клиентскую модель, учитывающую специфику бизнеса, включая время ожидания, программы лояльности, цены, логистику и сроки доставки.

Сообщает Maddyness.