一个 ARR 超 5000 万美金的营销 AI,给出了全栈式的解决方案
营销已成为企业不可或缺的一部分,也是企业支出里最大的一个类别,因此 AI 与营销的结合是当下非常热门的一个赛道,也是规模化商业做得比较好的一个领域,这个领域任何一个小环节与 AI 的结合都在带来价值。
我之前曾介绍过多个这块的产品,其中与 B 端结合比较紧密的要算 Adobe CTO 创立的 Typeface,在首轮完成 6500 万美金 3 个月后,又迅速完成了 1 亿美金的 B 轮融资,使其估值在 1 年时间即达到了 10 亿美金独角兽。
尽管其核心也是帮助企业快速写营销文案和生成营销图片,但 Typeface 与其它很多面向 B 端的 AI 营销产品最大的不同点在于,它试图将生成式 AI 与品牌基调、受众以及企业内部的整个工作流程结合起来,最终达到“重新构想”内容工作流程和企业内容的开发。
不过就目前来看,其涉及到的流程更多还是集中在内容 AI 生成这一块,对于大型企业来说,可能更需要一站式的全栈解决方案,也就是将企业营销从前端的客户定位到营销内容生成再到后续的效果监测全覆盖,这就是 Pixis 这家 AI 创业公司想解决的问题,简单来说就是由 AI 驱动的全栈营销平台。
Pixis 最近刚完成 8500 万美金的 C1 轮融资,由 Touring Capital 领投,加上之前的几轮融资总计拿了 2.09 亿美金,其投资人里除了 General Atlantic 比较熟悉外,其它像 Touring Capital、Grupo Carso、Celesta Capital、Chiratae Ventures 都不太熟悉。在去年 Pixis 完成了 1 亿美金的 C 轮融资,当时由软银领投。
而此次领投的 Touring Capital,是一家今年刚成立的专注于 AI 的 VC,在 3 天前才正式对外宣布,其 3 位创始人曾创立了微软的战投部门 M12 和高通的投资部门,以及在软银二期基金担任领导角色。Touring Capital 认为,软件范式将在短期内迅速发生改变,人工智能的进步将推动所有部门和业务线的生产力大幅提高,并重塑人们构建软件和与软件交互的方式,因此其投资的领域核心关注在 AI 创新和新兴生态系统。从公布的信息来看,Pixis 应该是 Touring Capital 投资的第一个公司。
Pixis 创立于 2018 年,是一家印度公司,不过其 ARR 已经突破了 5000 万美金,预计今年就会实现盈利,而付费的品牌客户也就 200 多个,不过都是比较大型的企业,比方说 DHL、Joe &The Juice、Sears 以及 Swiggy 等,付费客户在今年的增长了 140%。这应该是目前面向 B 端的 AI 营销产品里,又一个规模化实现商业价值的一个。
Pixis 让我印象比较深刻的就是其全栈式的解决方案,它将营销的前端客户定位、中间核心的内容生成以及后端的营销效果监测全部整合到了一起,并且都通过 AI 进行了重构。分别推出了 Targeting AI、Creative AI 和 Performance AI 三个产品,提供了 200 多个专有的 AI 模型。下面这个图大体说了一下整体的一个架构:
其中 Targeting AI 的核心是用 AI 来识别并转换给定品牌、产品或广告活动的受众,也就是怎么找到最相关的品牌用户群。它可以与企业的 CRM、归因平台以及网站分析无缝集成,通过 200 多个因素来确定最相关的用户。为了提高定位的准确性,Pixis 说 Targeting AI 部署了专有的聚类算法,这样可以创建高度相关的跨平台受众群组。
在做聚类定位后,你还可以通过关键字进行实时的优化,选出最适合品牌的关键字组合,最后将各种组合的用户自动创建分类群组,相当于为后续营销内容的触达找到了精准的目标用户群。
Creative AI 就比较容易理解,和当下很多 AI 产品比较类似,通过 AI 生成各种类型的营销内容,比方说文本内容、图片、视频、邮件以及社交媒体的推文等。不过 Pixis 的营销内容会根据客户的角色类型和品牌属性来生成,核心是提高 Targeting AI 定位到的各种用户群体的参与度和转化率。
这块和 Typeface 比较类似,将 AI 生成的内容与品牌基调、受众以及企业内部的整个工作流程结合起来,只不过 Pixis 在受众这块用 AI 做了更细致的定位。由于每个企业的需求、受众以及品牌调性都不同,Pixis 会让每个与其合作的品牌都基于自己的数据来训练适合自己的模型,比方说品牌的营销数据和目标。
第三块的 Performance AI,核心就是监测营销内容的投放效果,并基于用户的反馈实时进行调整。这个 AI 模型可以识别每个渠道中的微观趋势,根据这些趋势来自动分配在每个渠道的投放价格和预算,并对后续投放给出最好的策略和预测,比方说投放到 Facebook、YouTube、LinkedIn 以及 Instagram 渠道的不同内容可能就会有不一样的效果。
除了这些功能层面的 AI 能力外,Pixis 还有一个我觉得值得借鉴的地方,就是它提供了一个无代码的 AI 操作方式,客户可以根据整个营销过程中的各种动态需求构建不同的产品,也包括基于不同指标构建不同的 AI 模型。因此 Pixis 给自身的定位是一家无代码 AI 基础设施公司。
对于客户来说,时间迭代的越久,相当于借助 Pixis 的产品构建了一整套完全适合自己的 AI 营销产品和流程体系,而不是所有客户使用一个流程,这解决了不同企业的个性化需求。因此,整体来看,它不仅提供了从前端客户到后端效果监测和改善的能力,还提供了无代码这种简单的操作构建产品的能力。
Pixis 的创始人说,市场对高效、可扩展和可定制的人工智能的需求正处于一个激增的阶段,Pixis 的产品可以一起使用,也可以单独使用,因此其客户除了企业内部的相关团队外,也包括了第三方的营销服务中介。