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Os subconjuntos ajudam as empresas de assinatura a reduzir a rotatividade com 'experimentos de retenção' e IA explicável


A receita recorrente é praticamente o Santo Graal para qualquer negócio – é precisamente por isso que a Apple passou a ser quase tanto uma empresa de serviços quanto uma empresa de hardware, com 20% de sua receita agora proveniente de Apple TV+, Apple Music, iCloud, entre uma série de outros serviços baseados em assinatura e não baseados em assinatura.

O custo de aquisição de novos clientes também aumentou mais de 200% na última década, o que destaca a importância de fluxos de receitas previsíveis. Mas existem desafios inerentes aos modelos de negócio baseados em subscrições – as empresas não devem apenas concentrar-se no aumento do número de pessoas dispostas a pagar por um determinado serviço, mas também devem estar conscientes de reter aqueles que já possuem. Reduzir a rotatividade é o nome do jogo.

Isso é algo que a nova startup dinamarquesa Subsets está se preparando para ajudar as empresas a alcançar, com uma plataforma habilitada para IA projetada para “preencher a lacuna de retenção na indústria de assinaturas”.

Explicável

Fundada em Copenhague em 2022, a Subsets se apoia na chamada “IA explicável” para informar às empresas quais assinantes atuais podem estar prestes a abandonar o navio e oferece “experimentos” para encontrar a melhor maneira de induzi-los a permanecer.

IA explicável é um conceito que descreve a capacidade da IA ​​de “explicar” ou justificar quaisquer decisões e insights que ela fornece de uma forma que os humanos possam analisar, e emergiu como um dos pilares de um esforço social mais amplo para tornar a IA mais confiável – a maioria dos principais fornecedores de modelos de linguagem de grande porte (LLM) estão tentando apaziguar os críticos abordando o tão difamado problema da “caixa preta”.

Seis meses depois de seu lançamento, a Subsets já conquistou alguns clientes decentes, incluindo o Athletic, de propriedade do New York Times, e o jornal dinamarquês Børsen. Mas a empresa agora está procurando dobrar esta tração recente com novos US$ 1,65 milhão em financiamento pré-semente liderado pelo VC Upfin nórdico em estágio inicial e Y Combinator (YC), após a participação da Subsets no programa Summer '23 da YC.

O negócio da mídia

Embora os subconjuntos possam ser aplicados a qualquer negócio de assinatura, atualmente estão focados na vertical de mídia digital.

“Estamos limitando nosso caso de uso à mídia digital no momento – isso inclui editores digitais, streaming [platforms], aplicativos de assinatura e telecomunicações”, disse o cofundador e CEO da Subsets, Martin Johnsen, ao TechCrunch. “Os subconjuntos podem ser aplicados de forma mais ampla nas assinaturas digitais dos consumidores posteriormente – vejo que estamos ampliando para, por exemplo, mobilidade, serviços bancários e entrega de alimentos. Ainda mais categorias de assinatura offline, à medida que tudo se torna mais digital.”

As empresas conectam subconjuntos a seus vários sistemas internos, como CRM (gerenciamento de relacionamento com o cliente), CMS (sistema de gerenciamento de conteúdo), faturamento, data warehouse e assim por diante para coletar pontos de dados de assinantes – isso pode incluir coisas como dados demográficos, como cada assinante consome um conteúdo específico (por exemplo, horários, preferências de categoria) e quaisquer outros itens relevantes relacionados ao produto e como o cliente interage com ele.

No front-end, Subsets oferece um aplicativo da web por meio do qual as equipes comerciais podem se aprofundar nos “públicos-alvo” por meio de recursos visuais fáceis de entender e linguagem natural. Por exemplo, pode destacar milhares de assinantes que costumavam interagir com uma infinidade de títulos diferentes sob uma determinada marca de mídia, mas agora mostram sinais de perda de interesse.

Subconjuntos: descoberta de público

Subconjuntos: descoberta de público Créditos da imagem: Subconjuntos

Os subconjuntos permitem que equipes não técnicas realizem “experimentos” de retenção em subconjuntos (daí o nome da empresa) de sua base de assinantes, para ver quais ações podem levar um cliente a permanecer integrado. Esses experimentos podem ser uma série de notificações push ou e-mails oferecendo um desconto na assinatura ou talvez uma atualização gratuita para desbloquear novos recursos. As especificidades desses “fluxos de retenção” podem ser ajustadas por cada cliente.

Subconjuntos: Experimento

Subconjuntos: Experimento Créditos da imagem: Subconjuntos

Quaisquer etapas que reduzam a rotatividade na fase de experimentação são apresentadas na forma de resultados que mostram o que funcionou – foi projetado para eliminar pelo menos algumas das suposições dos esforços de retenção de uma empresa e permite que a empresa “automatize o que funciona .”

“Alguns desses experimentos produzirão resultados muito bons na retenção de assinantes – os experimentos que produzem bons resultados são automatizados”, disse Johnsen. “Como um público é definido por um comportamento específico do assinante que desencadeia rotações, esses públicos são normalmente dinâmicos e novos assinantes entrarão e sairão de um público. Todos os assinantes que chegam a um público recebem os fluxos que comprovadamente produzem bons resultados.”

Subconjuntos: Resultados

Subconjuntos: Resultados Créditos da imagem: Subconjuntos

Conexões

Com formação em modelagem matemática e educação em computação, Johnsen disse ao TechCrunch que a empresa desenvolveu seus próprios algoritmos de IA usando “modelos de aumento de gradiente com métodos de sequenciamento temporal”. O aumento de gradiente combina essencialmente vários modelos preditivos “fracos” para criar um único modelo preditivo mais forte, enquanto o sequenciamento temporal incorpora recursos relacionados ao tempo no processo de modelagem. Os subconjuntos então usam estruturas do xAI de Elon Musk para tornar compreensível o “comportamento de rotatividade”, como diz Johnsen.

Embora Subsets não use nenhum dos modelos GPT.x da OpenAI no momento, Johnsen disse que eles estão trabalhando na construção de alguma “funcionalidade downstream” adicional em seu produto usando o mesmo modelo fundamental que alimenta o ChatGPT.

Em uma postagem nas redes sociais esta semana, o presidente e CEO da YC, Garry Tan, disse que cerca de metade de todas as empresas da YC “estão usando LLMs de alguma forma”, o que certamente se alinha com seu mais recente investimento em subconjuntos. Garantir YC como um dos primeiros patrocinadores também está se mostrando frutífero para os planos de crescimento da Subsets, dadas as conexões históricas da YC – na verdade, o cliente da Subsets, o Athletic, também é ex-aluno da YC, graduando-se no programa Summer '16 seis anos antes de ser comprado pelo New York Tempos.

“YC tem uma rede impressionantemente forte, o que nos proporcionou algumas oportunidades interessantes”, disse Johnsen.

Além dos principais patrocinadores Upfin e YC, a rodada pré-semente dos Subsets incluiu investimentos de uma série de investidores institucionais e anjos, incluindo Cuesta Labs; Mercados Sandhill; e o fundador da Peakon, Phillip Chambers.



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