Cựu nhân viên Spotify gọi vốn 10 triệu USD để mang công nghệ gợi ý AI vào thương mại điện tử

Sidd Motwani, Ian Anderson và Shivaditya Sinha đã dành nhiều năm để xây dựng cơ sở hạ tầng trí tuệ hành vi đằng sau công cụ gợi ý của Spotify. Được gọi là Vector AI, hệ thống này được thiết kế để dự đoán ý định và hành động tiếp theo của một người thay vì chỉ dựa vào hành vi trong quá khứ của họ. Nó cung cấp năng lượng cho khoảng 90% các gợi ý của Spotify tới 800 triệu người dùng.

Giờ đây, bộ ba này đang mang một hệ thống tương tự đến với thương mại điện tử thông qua startup mới của họ, Malachyte. Vào thứ Năm, công ty cho biết họ đã huy động được 10 triệu USD trong vòng gọi vốn hạt giống để mở rộng phân phối và tuyển dụng thêm các lãnh đạo về sản phẩm và thương mại.

Malachyte được thành lập từ niềm tin rằng hầu hết các cửa hàng trực tuyến đều đối xử với người mua sắm theo cùng một cách: Cá nhân hóa phần lớn bị chi phối bởi lịch sử mua hàng, phân khúc nhân khẩu học hoặc hồ sơ khách hàng đã đăng nhập. Điều đó có nghĩa là những khách truy cập lần đầu thường thấy cùng một giao diện cửa hàng chung chung như mọi người khác, trong khi những người mua sắm hiện tại nhận được các gợi ý chủ yếu dựa trên những gì họ đã mua trước đó thay vì những gì họ cần ngay hôm nay.

Startup này muốn thay đổi điều đó bằng cách xây dựng trải nghiệm mua sắm theo thời gian thực và nhận biết ý định. Nền tảng của họ sử dụng cái gọi là “Vector AI hai đầu” để dự đoán sản phẩm mà người mua sắm muốn tiếp theo, tìm hiểu thị hiếu chung của họ và tinh chỉnh liên tục dựa trên những gì họ làm trong thời gian thực.

“Hệ thống [của chúng tôi] bắt đầu hình thành trước cả cú nhấp chuột đầu tiên, sử dụng bối cảnh có sẵn ngay thời điểm trang web tải xong. Trong một phiên truy cập duy nhất, chúng tôi xây dựng một đánh giá thực tế về cả sở thích lẫn những gì một người đang cố gắng thực hiện ngay lúc đó,” Motwani, CEO của Malachyte, chia sẻ với TechCrunch.

“Một lượt tìm kiếm ‘giày bốt hạng nặng’ theo sau bởi hai cú nhấp chuột vào giày mũi thép là đủ để đẩy quần bảo hộ lao động và găng tay lên đầu trang và đẩy giày tây xuống dưới, mà không cần tài khoản hay lịch sử mua hàng. Mỗi hành động bổ sung đều làm sắc nét hồ sơ người dùng, vì vậy trải nghiệm càng trở nên phù hợp hơn khi họ ở lại lâu hơn, và cả trong lần truy cập tiếp theo.”

Motwani lập luận rằng các nhà bán lẻ vốn đã sở hữu nguồn thông tin khách hàng giá trị nhất, nhưng hiếm khi tận dụng nó trong thời gian thực.

“Mỗi lần di chuột, nhấp chuột, cuộn trang, tinh chỉnh tìm kiếm và thêm vào giỏ hàng đều là một tín hiệu, và hầu hết các hệ thống hoặc là không bao giờ hành động dựa trên đó ngay lúc đó, hoặc là tổng hợp nó thành một phân khúc vào cuối ngày. Chúng tôi đọc các tín hiệu đó liên tục, vì vậy mỗi hành động đều giúp vector của người dùng trở nên chính xác hơn về cả sở thích lẫn ý định hiện tại,” ông nói thêm.

Ông cũng tin rằng các tín hiệu ngữ cảnh vẫn đang bị đánh giá thấp đáng kể.

“Một người truy cập bằng điện thoại lúc 11 giờ đêm từ một liên kết email sẽ có trạng thái tâm lý khác với chính người đó trên máy tính xách tay vào giữa buổi sáng, và hầu hết các hệ thống đều đối xử với họ như nhau,” Motwani cho biết.

Công ty đã phát triển và thử nghiệm công nghệ của mình từ năm 2024, và đã làm việc với hơn 20 khách hàng doanh nghiệp trong các lĩnh vực du lịch, thực phẩm và bán lẻ trước khi tập trung hoàn toàn vào thương mại điện tử.

Nền tảng của công ty bắt đầu hoạt động vào mùa thu năm 2025 với Fun.com. Kể từ tháng 6 năm 2026, nó đã được cung cấp rộng rãi cho các nhà bán hàng trên Shopify thông qua tích hợp gốc, trong khi các nhà bán lẻ lớn hơn có thể tích hợp công nghệ này thông qua API.

Nhìn về tương lai, Motwani cho biết cơ hội lớn hơn nằm ở việc kết hợp hoạt động kinh doanh (merchandising) và tiếp thị xung quanh cùng một sự thấu hiểu về hành vi khách hàng.

Vòng gọi vốn này được đồng dẫn dắt bởi Bessemer Venture Partners và Gradient, với sự tham gia của Harpoon Ventures.

Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể nhận được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập trong biên tập của chúng tôi.

Lauren phụ trách mảng truyền thông, phát trực tuyến, ứng dụng và nền tảng tại TechCrunch.

Bạn có thể liên hệ hoặc xác minh thông tin từ Lauren bằng cách gửi email đến [email protected] hoặc qua tin nhắn mã hóa tại laurenforris22.25 trên Signal.

Xem tiểu sử