パリに本拠を置くShiplogは、B2B SaaS企業向けにAIを活用した顧客ライフサイクルと拡張プラットフォームを構築するためのプレシードラウンドで約100万ドルを調達した。
このラウンドは、Purple、No Label Ventures、100IN、Station F Fund に加え、Kima Ventures と Project Europe によって支援されています。 Shiplog は、大規模なパーソナライゼーションを可能にするエージェント カスタマー インテリジェンスを構築しています。さらに詳しく知るために、共同創設者兼 CEO の Khushi Mehta 氏に話を聞きました。
Shiplog の AI エージェントである Ada は、すべての顧客を個別に評価し、ライフサイクル全体にわたって次善のアクションをリアルタイムで決定します。
マーケティングのボトルネックから AI ネイティブの顧客インテリジェンスまで
Ada のアイデアは、電子商取引企業で GTM を主導したメータの経験から生まれました。そこで彼女は、製品チームが構築できるものとマーケティング チームが提供できるものとの間のギャップが拡大していることに気づきました。
「パーソナライゼーションは現代のマーケティングの聖杯となっています」と彼女は言いました。
「エンジニアリング チームは、特に AI に関して、これまでに見たことのないペースで機能を出荷していましたが、マーケティングが追いつくことができませんでした。」
製品がますます洗練されているにもかかわらず、企業はコンバージョンを促進するために依然として幅広い顧客セグメントと一般的なキャンペーンに依存していました。
「AI と使用量ベースの価格設定により、顧客ごとに製品の使い方が異なります」とメータ氏は言います。
「しかし、他の場所で得られるようなパーソナライズされたエクスペリエンスを期待しているにもかかわらず、私たちは依然として人々を同じバケツに入れています。」
彼女は、断絶によりマーケティングが成長エンジンではなくボトルネックになったと考えています。 「エンジニアリングが構築できるものとマーケティングが提供できるものの間には、インフラストラクチャのギャップがあります」と彼女は言いました。
「それが、私たちが Ada を構築するきっかけとなったものです。私たちは、ソフトウェアの次の 10 年は、個々の顧客レベルでのハイパーパーソナライゼーションによって定義されると考えています。」
共同創設者のKhusi Mehta氏とMehdi Gribaa氏は、Entrepreneurs Firstのプロセス中に出会い、現在はStation Fを拠点にしています。
メータは ESCP 卒業後、23 歳で Shiplog を設立し、それまで 6 年間市場開拓に携わり、最近ではエージェント コマース インフラストラクチャのマーケティングを主導していました。 Gribaa 氏は、エコール デ マインズをコンピューター エンジニアリングの修士号を取得して卒業後、25 歳で同社を設立し、これまでに金融、ヘルスケア、小売業に AI 製品を出荷してきました。
顧客セグメントから 1 つのセグメントへ
メータ氏は、今日の顧客データ プラットフォーム (CDP)、カスタマー サクセス ソフトウェア、パーソナライゼーション エンジン、マーケティング自動化ツールは、もはや存在しない世界のために構築されたものだと主張します。
「SaaSモデルは変わりつつある」とメータ氏は語った。
「多くの既存企業は、基本的に AI より前に設計されたアーキテクチャを持っています。彼らは今、その上に AI を重ねようとしています。」
メータ氏は、次世代は根本から AI ネイティブになると信じています。次世代の企業は、既存のソフトウェアに AI を重ねるのではなく、作業の大部分を自律的に実行する AI エージェントを中心に構築されることになります。
AI によってソフトウェア開発が圧縮され、価格設定がシート単位のサブスクリプションから使用量ベースのモデルへと崩壊するにつれて、顧客は予測可能な集団として行動するのをやめ、個人のように行動するようになりました。しかし、ほとんどの企業は依然として、数週間または数か月前に作成されたセグメントを通じてそれらを読み取り、ダッシュボードを表示するか、平均用に作成されたルールを起動するツールを通じて行動します。
Ada は、顧客を固定のバケットに分類したり、人間が解釈できる健康スコアを表示したりするのではなく、行動の変化に応じて各顧客のプロファイルを継続的に更新し、マーケティング キャンペーン、製品インターフェイス、オンボーディング フロー、推奨事項、サポート、ライフサイクル コミュニケーション、そして今日カスタマー サクセス チームとアカウント チームが手動で行う判断など、下流のすべてをパーソナライズします。
すべてのやり取りは平均的なものではなく、その人に合わせて行われます。 Shiplog はその結果をライブの「1 つのセグメント」と呼んでいますが、同社はセグメンテーションは置き換えるものの 1 つにすぎないとすぐに言います。メータ氏は、この問題をよく知られたフィンテックのシナリオで説明します。従来、Know Your Customer (KYC) 検証を放棄した顧客は 1 つのセグメントにグループ化され、数日後に同じ自動リマインダーが送信されます。
「誰かがKYCを始めたものの、最後まで完了しなかったとしましょう」と彼女は言う。
「従来は、ドロップアウトした人全員を 1 つのセグメントとして扱い、3 日後に同じリマインダーを送信していました。」
代わりに、Ada は、これまでのカスタマー サポートとのやり取り、電子メール、電話、位置情報、製品の使用状況などのシグナルを組み合わせて、各顧客のより豊かな全体像を構築します。
「もはやKYCを放棄した人だけを見つめているわけではない」とメータ氏は言う。
「当社の AI エージェントは、お客様のビジネスとのやり取りをすべて記憶し、そのコンテキストを使用して次のステップをパーソナライズします。」
Ada は一般的なリマインダーを送信するのではなく、個人の状況や行動に基づいてメッセージを調整できます。
「顧客を一般的なマーケティングセグメントの一部として扱うのではなく、顧客の履歴と背景全体を利用しているのです」と彼女は言いました。
。 「これが、パーソナライゼーションを通じて製品の採用を増やす方法です。」
メータ氏は、同じアプローチがコミュニケーションを超えて製品自体にまで拡張できると信じています。
「それは、動的なペイウォール、パーソナライズされたオンボーディング、または個々の顧客に適応するその他の製品インタラクションを意味する可能性があります。」
製品主導の成長モデルを使用している企業の場合、Ada は公開情報とオンボーディング中に収集されたデータですべての新規サインアップを充実させ、より充実した顧客プロファイルを構築します。
「私たちは各人についてできる限り理解しようと努めています」とメータ氏は語った。
「これには、専門的なプロフィールと、組織内で彼らが果たす役割が含まれます。」
Ada は、エンリッチメントと製品使用状況データを組み合わせることで、ワークスペース管理者、請求所有者、意思決定者、その他のユーザーを識別し、購入者とエンド ユーザーを区別できるようにします。
「誰が請求を承認しているのか、誰がオンボーディングを完了しているのか、そして誰が実際に購入の意思決定を行っているのかがわかります」と彼女は言いました。
「これにより、全員を同じように扱うのではなく、各人の役割に合わせてコミュニケーションをパーソナライズできるようになります。」
顧客スタックの AI 意思決定層
Shiplog は既存のスタックの上に位置し、Salesforce、HubSpot、Snowflake、Shopify、Stripe、その他の顧客プラットフォームに接続します。 Ada は彼らとつながり、ライブの顧客プロファイルを構築し、次に何が起こるかを決定します。
すべての収益チームが同じライブ コンテキストから取得するため、マーケティング、カスタマー サクセス、アカウント管理が同じアカウントの個別のスナップショットから機能しなくなります。すべての推奨事項と自律的なアクションは裏付けとなる証拠とともに記録され、組織はどのアクションに人間が関与する必要があるかを決定します。 Ada は完全に透明になるように設計されています。
ユーザーは、AI が使用したすべての情報を、情報の出所や情報源を含めて検査できます。プラットフォームが推奨事項を提示するときは常にサポートするソースが添付されるため、ユーザーはすべてを自分で確認できます。
「人間の承認なしには何も顧客に送信されません」とメータ氏は説明しました。
「チームが AI によって生成されたすべてのメッセージを送信前に編集できるレビュー インターフェイスがあります。Shiplog は会話型インターフェイスも構築しました。ユーザーはプラットフォームに「今週拡張するのに適した顧客を教えてください」と尋ねるだけで、Ada は推奨事項を返す前に入手可能な情報を分析します。
防御可能な AI プラットフォームの構築
Shiplog は広く SaaS 企業に焦点を当てていますが、フィンテックとサイバーセキュリティの分野、特にすべてのアカウントにカスタマー サクセス マネージャーを専任することができない非常に大規模な顧客ベースを持つ企業で最も注目を集めています。
メータさんはこう語った。
「ほとんどの企業は当然、最も価値の高い顧客、つまり多額の金額を支払っているアカウントを優先します。これらの顧客には、専任のアカウント マネージャーとカスタマー サクセス チームが配置されます。
しかし、個別にはそれほど多くの収益を生み出さない可能性がある他にも何千もの顧客がいますが、それでもビジネスにとって非常に重要です。そこで AI エージェントが価値を発揮します。これにより、企業は、他の方法ではそのレベルの注意を受けられなかった顧客に対して、パーソナライズされたエンゲージメントを提供できるようになります。だからこそ、フィンテックとサイバーセキュリティは非常に相性が良いのです。」
防御力の観点から、Shiplog はソフトウェア内の特定の分野に焦点を当てており、これにより業界固有の知識を時間をかけて蓄積することができます。メータ氏はこう主張する。
「私たちは、どのメッセージが変換されるのか、顧客がフィンテックのオンボーディング過程で通常どこで離脱するのか、それらの目標到達プロセスをどのように改善できるのか、複数の企業にわたる顧客の行動がどのようなものかを理解しています。」
Shiplog は、時間の経過とともに、個々の顧客、つまり顧客の行動、好み、さまざまな製品にわたる相互作用についての詳細な理解を構築します。
「5 年先を見据えると、顧客が使用するあらゆるツールが永続的なパーソナライゼーション層に貢献する可能性があります。顧客の長期記憶は非常に価値のあるものになります。」
一般公開に先立って、Shiplog はプラットフォームを検証するために 2 つのパイロット プログラムを実行しました。 1 つ目では、約 1,000 の顧客にわたる 400 万以上のイベントを分析し、プラットフォームが大規模に運用できることを証明しながら、すべての顧客の完全な 360 度ビューを構築しました。
パーソナライゼーションは機能ではなくなり、顧客ソフトウェアのデフォルトのオペレーティング システムとなり、あらゆるインターフェイス、推奨事項、メッセージ、ワークフローが画面の向こう側にいる人に継続的に適応します。