パンデミックの間、小売業者はeコマースの活用を余儀なくされました。しかし、消費者の期待や購買パターンの変化に伴い、顧客ロイヤルティの維持に苦労する企業もありました。Amazonのような強力な競争の結果として、顧客は自分が望むものを提供しないサイトに対して忍耐力を失うことが分かりました。ベイマード研究所の調査によると、潜在顧客100人のうち70人は購入せずに離脱してしまうそうです。
そこで、Purva Gupta氏はLily AIを立ち上げました。これは、小売業者やブランドの買い物客と、彼らが購入を検討している可能性のある商品を結びつけるAI搭載プラットフォームです。Sowmiya Narayanan氏が共同設立したLilyは、検索エンジンや商品検索カルーセルといったウェブストアのコンポーネントを強化するために設計されたアルゴリズムを提供しています。
Lilyは本日、Canaanが主導するシリーズBの資金調達ラウンドで2,500万ドルを調達し、調達総額が4,100万ドルになったと発表した。
「買い物客はそれぞれ検索方法が異なります。そのため、小売Eコマースブランドは、一般的な検索とロングテール検索の両方を捉えるために、適切な商品分類を構築することが不可欠です」とグプタ氏はTechCrunchにメールで語った。「小売Eコマースサイトで、探している商品が明らかにその小売業者によって販売されているにもかかわらず、関連性のない結果が表示された、あるいは最悪の場合、全く結果が表示されないという、イライラした経験を思い浮かべてみてください。」
Lilyの共同立ち上げ以前、グプタ氏はEko Indiaとユニセフで様々な役職を務めていました。ナラヤナン氏は、テキサス・インスツルメンツ、Yahoo!（TechCrunchの親会社）、そしてBoxでソフトウェア開発の経験を積み、Box NotesのフルスタックWeb開発者として活躍しました。
Lilyは、女性買い物客のファッションに関する個人的な好みを理解するための小売業者向けアプリとして誕生しました。しかし、なかなか支持が得られなかったため、グプタ氏とナラヤナン氏は方向転換し、プラグイン型のSaaS（Software as a Service）サブスクリプション製品としてパッケージ化された、よりエンタープライズ向けのソリューションを開発しました。
Lilyは現在、ファッション、ホーム、ビューティーの各分野における「専門家」チームを擁し、商品分類の洗練化を支援しています。これらの分類は、商品検索と推奨のためのアルゴリズムのトレーニングに活用されています。（このチームは、「リブ編み生地」や「ミニマリストの着こなしスタイル」といった商品属性を、アルゴリズムが理解できる数学的な「言語」に変換する方法も研究開発しています。）Lilyは基本的に、商品の詳細を特性（「スタイル」、「フィット感」、「用途」など）に基づいて収集し、商品属性データに紐付けられたブランドの顧客データを用いて、カタログ内の商品属性に対する各顧客の親和性を予測します。
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グプタ氏は、商品アトリビューションや自動商品タグ付けの分野で、自動化とAIを活用している企業が他にも存在することを認めています。例えば、Depict.aiはインターネット全体のデータを活用する商品レコメンデーションツールを提供しています。Black Crow AIは、eコマースの顧客がどの商品を購入するかを予測するプラットフォームを開発しており、Constructorはデジタル小売マーケットプレイスの検索と発見を支援するフレームワークへのアクセスを販売しています。
MetaはFacebook Marketplace向けのアパレル属性予測の実験も行っており、2年前にはInstagramやFlickrのモデルの写真から衣服の属性やファッションスタイルを抽出できるシステムを披露した。
しかし彼女は、Lilyは設定の柔軟性という点において、現在利用可能な選択肢の中でもより強力なものの一つだと主張しています。グプタ氏はまた、このプラットフォームは可能な限りプライバシー保護に努めており、顧客の氏名、住所、金融取引情報ではなく、顧客のeコマースサイトにおける匿名化されたユーザーインタラクション情報を使用していることを強調しました。
電子商取引アグリゲーターの将来はどうなるのでしょうか?
「私たちが共に仕事をしているIT意思決定者たちは、戦略の最前線に立つことよりも、Lilyのより具体的で具体的な応用に重点を置いています。彼らは、Lilyが提供できる情報の深さと正確さ、モデルのトレーニング方法、そして出力と信頼度の正確さに関心を持っています」と彼女は述べた。「私たちは、彼らのニーズに応えるために製品をカスタマイズし、目標や結果の長期的な変化に対応できる専任のカスタマーサクセスチームを擁することで、成功を収めています。」
いずれにせよ、これまでにリリーのサービスに登録している有名顧客の中には、メイシーズ、ギャップとその関連ブランド、ブルーミングデールズ、スレッドアップなどがある。
リリーは売上高の公表を嫌がっており、従業員数87名の同社は年末の従業員数の見通しは未定としている。グプタ氏は、この秘密主義に関する疑問を一蹴し、マクロ経済の逆風を考慮に入れても、リリーは今後数ヶ月で新たな小売業の分野で収益を上げる「好位置につけている」と断言する。
「パンデミックの発生以来、Lily AIは飛躍的に成長しました。健康危機によって小売業のeコマースへの移行とデジタルトランスフォーメーションが急速に進んだためです」とグプタ氏は述べています。「新たな資金を活用し、ホーム、美容、ファッションといった分野におけるエンタープライズおよび中堅小売eコマースブランドへの事業拡大をさらに進めていきます。また、小売スタック内のアプリケーションをさらに深化させ、お客様向けの豊富な分析スイートも提供していく予定です。」
カイル・ウィガーズは2025年6月までTechCrunchのAIエディターを務めていました。VentureBeatやDigital Trendsに加え、Android Police、Android Authority、Droid-Life、XDA-Developersといった様々なガジェットブログにも記事を寄稿しています。音楽療法士のパートナーとマンハッタンに在住。
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