Фонд Phystech Leadership Fund (PLF) принял участие в инвестиционном раунде на $1 млн в Tomi.ai - платформе для предиктивного таргетинга и оптимизации рекламных кампаний в Facebook, Google и Yandex. Также в раунде принял участие фонд Begin Capital и частные инвесторы из России и Кремниевой долины.
© ComNews
25.06.2021

Tomi.ai повышает отдачу от рекламных кампаний за счет оптимизации digital-рекламы под бизнес-результаты (привлеченные клиенты, продажи, LTV) в традиционных отраслях с длинными офлайновыми циклами продаж, узкой целевой аудиторией и крупными чеками (недвижимость, автоиндустрия, финтех, SaaS и EdTech).

Управляющий партнер Phystech Leadership Fund Антон Федоров отмечает, что стратегия инвестирования фонда Phystech Leadership Fund - это быть участником или лидировать в синдицированном раунде с другими профессиональными участниками рынка, при этом на начальном этапе фонд входит с небольшим чеком.

"На данный момент в портфеле фонда уже три инвестиции, инвестиции в конкретные сделки мы не раскрываем", - рассказывает Антон Федоров.

"Задачами данного раунда для Tomi.ai являются полноценный запуск международных продаж, а также инвестиции в продукт, чтобы довести его до состояния self-service. Это позволит сильно упростить адаптацию новых клиентов и подготовит платформу для глобального масштабирования в дальнейшем", - отмечает Антон Федоров. Условия, на которых вкладывались инвестиции, не раскрываются.

По словам Антона Федорова, традиционные сектора экономики, такие как, например, образование, сектор недвижимости и автопроизводители, только в начале пути цифровой трансформации. Платформа Tomi.ia позволяет компаниям ускорить адаптацию цифровых каналов, где требуется участие отдела продаж.

"Рынок интернет-рекламы продолжил расти на протяжении всей пандемии благодаря тому, что компании из традиционных секторов начали существенную экспансию аллокации рекламных бюджетов в цифровые каналы. Грамотная настройка рекламных кампаний с оптимизацией за ключевое действие в зависимости от активности потенциального клиента на сайте до сих пор не решена. За счет технологий машинного обучения Tomi.ai позволяет сильно снизить стоимость привлечения нового клиента и отранжировать их интерес еще до того, как с ними пообщался отдел продаж", - подчеркивает управляющий партнер Phystech Leadership Fund.

"Цель фонда - поддержать на seed- и late-seed-стадии около 20 технологических предпринимателей из МФТИ. Наш средний чек на входе варьируется от $50 тыс. до $200 тыс., при этом в самых быстрорастущих мы планируем участвовать в последующих раундах. Основной фокус фонда - это B2B-SaaS-компании и интернет-маркетплейсы услуг с глобальными амбициями, однако мы также смотрим и на наукоемкие компании с передовыми технологиями", - рассказывает Антон Федоров.

По его словам, фонд на данный момент ориентирован на выпускников МФТИ. "В мире чуть больше 1000 предпринимателей с выпускниками из МФТИ в качестве одного из основателей. Наша задача - в ближайшие два-три года создать монополию на ранней стадии в нише выпускников конкретного вуза. Наш опыт инвестирования в физтехи показал системный подход при масштабировании их бизнеса, основываясь в основном на оцифровке внутренних экспериментов и быстром реитерировании гипотез, что позволяло им за ограниченный период вырастать в 10-20 раз по выручке", - отмечает Антон Федоров.

Аналитик ГК "Финам" Леонид Делицын подчеркивает, что стартапы в сфере предиктивного таргетинга развиваются в России с конца 1990-х годов. Попытки применения предиктивной аналитики сделаны сразу, как только возникли первые баннерные сети. Однако в тот период пользователей в интернете было мало и данных о них у рекламных сетей было тоже мало. Теперь накоплены большие массивы данных о пользователях, как рекламными сетями, так и электронными магазинами. Интегрирование этих данных позволяет сделать рекламу более релевантной и менее навязчивой. Поэтому интерес к стартапам не угасает.

Леонид Делицын отмечает, что проекты, целью которых является точный таргетинг (ретаргетинг и т.п.), набирают популярность уже 30 лет по одной и той же причине: они позволяют рекламодателям эффективнее тратить бюджеты. А трафик остается дорогим, то есть закупать его, невзирая на низкую эффективность, рекламодатели не могут.

"Многое будут определять регуляторы. Например, ожидающийся в Европе законодательный запрет на использование cookies сразу похоронит ряд современных технологий. Сейчас активно привлекают средства стартапы, обещающие удерживать качество таргетинга и без cookies", - подчеркивает Леонид Делицын.

Управляющий партнер B&C agency Марк Шерман отмечает, что таргетированная реклама уже давно показала свою эффективность. При этом ее постоянно улучшают и разрабатывают новые технологии и функции, делая ее более эффективной для заказчика и интересной для потребителя. Предиктивный таргетинг достиг максимального уровня попадания в целевую аудиторию рекламы, анализируя поведение пользователя ранее и уже на основе этих данных показывая объявление.

По мнению Марка Шермана, в связи с тем, что на данный момент хороших специалистов в сегменте немного, спрос на них будет высок еще долгое время, а высокий уровень анализа, который обеспечивает предиктивный таргетинг, позволяет поднять продажи и, как следствие, спрос на специалистов в данной сфере.

Аналитик "Фридом Финанса" Евгений Миронюк отмечает, что рынок российских компаний, которые занимаются непосредственно предиктивной оптимизацией, - на стадии формирования. Сфера тесно связана с направлением в обработке данных - Big Data. Технологии Big Data для оптимизации маркетинговых затрат и таргетирования рекламы (собственной или продаваемой) активно используют создаваемые экосистемы ("Яндекса", Сбербанка, "Тинькофф") и телекоммуникационные операторы.

"Необходимость предиктивной оптимизации связана с необходимостью более глубокого таргетирования рекламы, повышением безопасности данных, прогнозированием спроса и предложения. Сейчас предиктивная оптимизация набирает популярность и в e-commerce, так как у владельцев сайтов имеется очень много накопленных данных о посетителях веб-сайтов", - подчеркивает Евгений Миронюк.

Новости из связанных рубрик