チャターミルは、無数のデジタル チャネルにわたる顧客フィードバック データを分析することで、企業が洞察を引き出すのを支援するプラットフォームであり、シリーズ B ラウンドの資金調達で 2,600 万ドルを調達しました。
2015 年にロンドンで設立された Uber や Amazon などの企業は、Chattermill を使用してすべての顧客データを統合し、ソーシャル ネットワーク、顧客フィードバックおよびサポート ツール、オンライン レビュー サイトなどと統合して、「顧客の真実の単一ソース」を確立しています。同社はそれを置く。
ただし、データのメッシュ化は Chattermill の約束の一部にすぎません。 顧客からのフィードバックや会話は構造化されていないことが多いため、Chattermill は、集約されたデータから意味のある洞察を抽出するための独自の深層学習モデルを開発しました。 これは、カスタマー エクスペリエンス全体を改善する方法を特定し、雪だるま式に発生する前に比較的小さな問題を特定し、カスタマー エクスペリエンスを改善するために特別に設計された新しいイニシアチブの有効性を追跡することを意味します。
「モデルは、専門家がこのデータを分析する方法を再現することを学習することによってトレーニングされます」と Chattermill の共同設立者兼 CEO の Mikhail Dubov 氏は TechCrunch に説明しました。 「モデルは、すでに分析した数百万のデータ ポイントやアーキテクチャの改善から得た知識を再利用することで、時間の経過とともに賢くなります。」
活動中のチャターミル。 画像クレジット: チャターミル
Chattermill は、上場している Qualtrics や トーマ・ブラボー所有のメダリア、および若いベンチャー支援のスタートアップ ワンダーフローなど. 明らかな類似点がありますが、Dubov 氏は、競合他社に対する重要な切り札の 1 つは、スマートな機械学習によって「抽出される洞察の質」にあると考えています。
「ほとんどの企業がキーワードやキーフレーズのアプローチを使用しているのに対し、Chattermill はデータ内の意味のある概念に注目しています」と彼は言いました。 「これにより、顧客が信頼できる堅牢なカテゴリが提供されます。」
Chattermill は、ほぼ 3 年前に 800 万ドルのシリーズ A ラウンドで外部資金を調達しました。さらに 2,600 万ドルを銀行に預けて、同社はヨーロッパとアメリカでの拡大を倍増させる計画を立てていると述べました。
「企業は、勝つために顧客体験を改善する必要があることを理解していますが、 [they] 何に取り組む必要があるか、何千もの異なるイニシアチブに優先順位を付ける方法を正確に見つけるための支援が必要です」と Dubov 氏は述べています。
Chattermill のシリーズ B ラウンドは、Beringea がリードし、Runa Capital、DN Capital、Ventech、Btov、SVB、Blossom Street Ventures が参加しました。