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Por el verano en 2016, Marie Outtier había pasado ocho años como consultora asesorando a agencias de medios y empresas martech en estrategias de crecimiento de marketing.
Pierre-Jean "PJ" Camillieri comenzó como ingeniero de software de música antes de unirse a una de las divisiones de electrónica de consumo de Apple. Inspirado por Siri, se fue para comenzar Timista Un asistente de estilo de vida inteligente.
Cuando los dos unieron fuerzas para cofundar Aiden.ai, la combinación fue potente: uno era un vendedor consumado, el otro, un especialista en aprendizaje automático. Su objetivo: crear un analista de marketing impulsado por la inteligencia artificial que ofrezca consejos prácticos en tiempo real.
Los seres humanos que administran campañas publicitarias deben analizar grandes cantidades de números, pero Outtier y Camillieri imaginaron una herramienta que podría hacer recomendaciones de optimización en tiempo real. Los análisis son vastos y difíciles de manejar, por lo que la suya fue una propuesta obvia con un mercado que busca soluciones.
La primera oficina de la compañía fue en Bloom Space en Gower Street, Londres. Era solo un puñado de escritorios calientes y un sofá cercano compartido con otras cuatro nuevas empresas. Ese verano, comenzaron en serio a construir la empresa. Unos meses más tarde, tuvieron una gran oportunidad cuando la compañía todavía 100% bootstrap fue seleccionado para la competencia Startup Battlefield de Techcrunch Disrupt.
Entrevistados por Heaven32, explicaron su propuesta: los especialistas en marketing querían saber dónde estaba obteniendo más tracción una campaña de marketing digital: Gorjeo o Facebook. Es posible que deba verificar varios paneles en varias cuentas, además de Google Analytics para compilar los datos, e incluso si concluye que una plataforma está superando a la otra, eso podría cambiar la próxima semana a medida que los usuarios cambien su atención a Instagram, lo que podría desperdiciar el 60% del anuncio gastar.
Aiden pretendía sentirse como otro compañero de trabajo, confiando en el procesamiento del lenguaje natural para que el intercambio se sienta hablador y cómodo. Consultaba datos de múltiples paneles y rápidamente los compilaba en gráficos flash, lo que facilitaba su búsqueda y digestión.
Finalmente, en lugar de administrar 10 clientes, los analistas de marketing podrían administrar 50 utilizando predicciones dinámicas y visualizaciones. Aiden incorporó la experiencia de Outtier en sus algoritmos para poder sugerir cómo ajustar una campaña de Facebook y anticipar lo que sucedería.
¿Aparecer en Disrupt fue un momento significativo? "Fue un gran problema para nosotros", dice Outtier. “La exposición nos dio municiones para aumentar nuestra primera ronda. Y ser parte de los alumnos de Disrupt Battlefield nos dio muchas oportunidades significativas de trabajo en red y relaciones públicas ”.
Unas semanas después, la compañía había recaudado una ronda de semillas de $ 750,000. Pero no sin dificultad. En este momento, Outtier se encontraba en las últimas etapas del embarazo. Recaudar dinero en estas circunstancias fue difícil, pero, dice ella, “se puede hacer. Es más difícil que las "circunstancias normales". Es un poco como correr un maratón, pero con una nevera en la espalda ".
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