Subsets hilft Abonnementunternehmen, die Abwanderung durch „Retention-Experimente“ und erklärbare KI zu reduzieren


Wiederkehrende Umsätze sind sozusagen der heilige Gral für jedes Unternehmen – genau aus diesem Grund hat sich Apple zu einem fast genauso großen Dienstleistungsunternehmen wie zu einem Hardware-Unternehmen entwickelt, wobei 20 % seines Umsatzes jetzt mit Apple TV+, Apple Music, iCloud usw. erzielt werden. neben einer Reihe anderer abonnementbasierter und nicht abonnementbasierter Dienste.

Auch die Kosten für die Neukundenakquise sind gestiegen Berichten zufolge erhöht im letzten Jahrzehnt um mehr als 200 % gestiegen, was die Bedeutung vorhersehbarer Einnahmequellen unterstreicht. Aber abonnementbasierte Geschäftsmodelle bringen inhärente Herausforderungen mit sich: Unternehmen müssen sich nicht nur darauf konzentrieren, die Zahl der Menschen zu erhöhen, die bereit sind, für einen bestimmten Dienst zu zahlen, sondern sie müssen auch darauf achten, diejenigen zu behalten, die sie bereits haben. Die Reduzierung der Abwanderung ist das A und O.

Das ist etwas, das junges dänisches Startup Teilmengen möchte Unternehmen mit einer KI-gestützten Plattform dabei helfen, „die Bindungslücke in der Abonnementbranche zu schließen“.

Erklärbar

Subsets wurde 2022 in Kopenhagen gegründet und stützt sich auf sogenannte „erklärbare KI“, um Unternehmen mitzuteilen, welche aktuellen Abonnenten möglicherweise bald abwandern, und bietet „Experimente“ an, um herauszufinden, wie man sie am besten zum Bleiben verleitet.

Erklärbare KI ist ein Konzept, das die Fähigkeit der KI beschreibt, alle Entscheidungen und Erkenntnisse, die sie liefert, so zu „erklären“ oder zu rechtfertigen, dass Menschen sie analysieren können, und es hat sich als einer der Eckpfeiler eines umfassenderen gesellschaftlichen Vorstoßes herausgestellt, KI vertrauenswürdiger zu machen – und zwar vor allem der großen LLM-Anbieter (Large Language Model) versuchen, Kritiker zu besänftigen, indem sie das vielgeschmähte „Black-Box“-Problem angehen.

Sechs Monate nach seiner Einführung hat Subsets bereits einige gute Kunden gewonnen, darunter die der New York Times gehörende Athletic und die dänische Zeitung Börsen. Aber das Unternehmen versucht nun, diesen jüngsten Erfolg mit einer neuen Pre-Seed-Finanzierung in Höhe von 1,65 Millionen US-Dollar zu verdoppeln, angeführt vom nordischen Frühphasen-VC Upfin und Y Combinator (YC), nach der Beteiligung von Subsets an YCs Sommerprogramm ’23.

Das Mediengeschäft

Während Subsets auf jedes Abonnementgeschäft angewendet werden könnten, liegt der Schwerpunkt derzeit auf der Branche der digitalen Medien.

„Wir beschränken unseren Anwendungsfall derzeit auf digitale Medien – dazu gehören digitale Verlage und Streaming [platforms]Abonnement-Apps und Telekommunikation“, Mitbegründer und CEO von Subsets Martin Johnsen sagte TechCrunch. „Teilmengen können später breiter auf digitale Verbraucherabonnements angewendet werden – ich sehe, dass wir uns beispielsweise auf Mobilität, Bankgeschäfte und Lebensmittellieferungen ausweiten. Noch mehr Offline-Abonnementkategorien, da alles digitaler wird.“

Unternehmen verbinden Subsets mit ihren verschiedenen internen Systemen wie CRM (Customer Relationship Management), CMS (Content Management System), Abrechnung, Data Warehouse usw., um Abonnentendatenpunkte zu sammeln – dazu können Dinge wie Demografie und die Art und Weise, wie jeder Abonnent konsumiert, gehören ein bestimmter Inhalt (z. B. Zeiten, Kategoriepräferenzen) und alle anderen relevanten Elemente im Zusammenhang mit dem Produkt und der Art und Weise, wie der Kunde damit interagiert.

Im Frontend stellt Subsets eine Web-App bereit, über die kommerzielle Teams mithilfe leicht verständlicher Bilder und natürlicher Sprache tiefer in die „abwandernden Zielgruppen“ eintauchen können. Es könnte beispielsweise Tausende von Abonnenten hervorheben, die sich früher an unzähligen verschiedenen Titeln unter einer bestimmten Medienmarke beteiligten, jetzt aber Anzeichen zeigen, dass sie das Interesse verlieren.

Teilmengen: Zielgruppenerkennung

Teilmengen: Zielgruppenerkennung Bildnachweise: Teilmengen

Mit Subsets können technisch nicht versierte Teams Bindungsexperimente mit Teilmengen (daher der Firmenname) ihrer Abonnentenbasis durchführen, um zu sehen, welche Aktionen dazu führen könnten, dass ein Kunde an Bord bleibt. Bei diesen Experimenten kann es sich um eine Reihe von Push-Benachrichtigungen oder E-Mails handeln, die einen Abonnementrabatt oder vielleicht ein kostenloses Upgrade zum Freischalten neuer Funktionen anbieten. Die Einzelheiten dieser „Retention Flows“ können von jedem Kunden angepasst werden.

Teilmengen: Experiment

Teilmengen: Experiment Bildnachweise: Teilmengen

Alle Schritte, die in der Experimentierphase zu einer geringeren Abwanderung führen, werden in Form von Ergebnissen präsentiert, die veranschaulichen, was funktioniert hat – es ist so konzipiert, dass es den Kundenbindungsbemühungen eines Unternehmens zumindest einen Teil des Rätselratens nimmt und es dem Unternehmen ermöglicht, „zu automatisieren, was funktioniert“. .“

„Einige dieser Experimente werden sehr gute Ergebnisse bei der Abonnentenbindung liefern – die Experimente, die gute Ergebnisse liefern, werden automatisiert“, sagte Johnsen. „Da eine Zielgruppe durch ein bestimmtes Abonnentenverhalten definiert wird, das Abwanderungen auslöst, sind diese Zielgruppen in der Regel dynamisch und neue Abonnenten strömen in die Zielgruppe ein und aus. Alle Abonnenten, die in ein Publikum fließen, erhalten die Flows, die nachweislich gute Ergebnisse liefern.“

Teilmengen: Ergebnisse

Teilmengen: Ergebnisse Bildnachweise: Teilmengen

Verbindungen

Johnsen verfügt über einen Hintergrund in mathematischer Modellierung und Computerausbildung und erklärt gegenüber TechCrunch, dass das Unternehmen eigene KI-Algorithmen entwickelt habe, die „Gradienten-Boosting-Modelle mit zeitlichen Sequenzierungsmethoden“ verwenden. Die Gradientenverstärkung kombiniert im Wesentlichen mehrere „schwache“ Vorhersagemodelle, um ein einziges stärkeres Vorhersagemodell zu erstellen, während die zeitliche Sequenzierung zeitbezogene Merkmale in den Modellierungsprozess einbezieht. Subsets nutzen dann Frameworks aus Elon Musks xAI, um „abwanderungsförderndes Verhalten“ verständlich zu machen, wie Johnsen es ausdrückt.

Während Subsets derzeit keines der GPT.x-Modelle von OpenAI verwendet, sagte Johnsen, dass sie daran arbeiten, einige zusätzliche „Downstream-Funktionalitäten“ in ihr Produkt einzubauen, indem sie dasselbe grundlegende Modell verwenden, das ChatGPT antreibt.

In einem Social-Media-Beitrag Diese Woche sagte Garry Tan, Präsident und CEO von YC, dass etwa die Hälfte aller YC-Unternehmen „LLMs in irgendeiner Weise nutzen“, was sicherlich mit seiner jüngsten Investition in Subsets übereinstimmt. Die Sicherung von YC als früher Unterstützer erweist sich angesichts der historischen Verbindungen von YC auch als fruchtbar für die Wachstumspläne von Subsets – tatsächlich ist Subsets Kunde The Athletic ebenfalls ein YC-Absolvent, der seinen Abschluss gemacht hat das Sommerprogramm ’16 sechs Jahre bevor es von der New York Times gekauft wurde.

„YC verfügt über ein beeindruckend starkes Netzwerk, das uns einige spannende Möglichkeiten eröffnet hat“, sagte Johnsen.

Abgesehen von den Hauptfinanzierern Upfin und YC umfasste die Pre-Seed-Runde von Subsets Investitionen von einer Reihe institutioneller und Angel-Investoren, darunter Cuesta Labs; Sandhill-Märkte; und Peakon-Gründer Phillip Chambers.



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