前教育科技公司联合创始人新项目，营销自动化公司OfferFit获2500万美元B轮融资

　　“A/B测试已死”，位于美国马萨诸塞州波士顿这家成立3年的OfferFit在自己的公司网站上贴出了自己的宣传口号。OfferFit的创始人George Khachatryan是一位数学博士，也是教育软件创业公司Reasoning Mind的前联合创始人。

　　这是一个大胆的口号，但是OfferFit公司相信，它可以为寻求更容易优化和个性化数字营销努力的品牌提供支持，并且比以前的方法取得更好的效果。

　　近日，据海外媒体报道，OfferFit宣布已完成2500万美元的B轮融资，此轮融资由Menlo Ventures领投，其他投资者包括Ridge Ventures、Canvas Ventures、Harmony Partners、Alumni Ventures Group、Carbide Ventures和Burst Capital。另外，美国金融机构Capital One旗下的风险投资部门Capital One Ventures在成功使用OfferFit向客户自动发送有关其金融服务产品的个性化营销信息后，也对OfferFit进行了投资。

　　OfferFit成功赢得客户的关键是其数字营销方法：其使用机器学习，特别是强化学习（reinforcement learning），其中算法被训练以采取导致“惩罚”或“奖励”的行动，本质上是将强化学习过程游戏化，并依赖于试错，类似于人类婴儿的学习方式。

　　强化学习构成了OfferFit自动化营销解决方案的支柱，该解决方案可以获取有关客户客户和营销活动的数据，并自动计算出在最佳时间通过最佳渠道向每一位客户发送最佳消息，即使用户群规模达到数百万，就像Capital One这样的大型企业的情况一样。

　　Menlo Ventures的合伙人Jean-Paul Sanday表示，这种方法的美妙之处在于，它不是一蹴而就的。你可以测试你自己，而不必宣布谁是赢家。它总是优化并保持不变，随着时间的推移，优化实际上会进一步提高。

　　即使终端用户的行为发生了变化。在我们的一生中，随着我们的成长，进入不同阶段的学校、工作、结婚、生孩子，这种情况经常发生。OfferFit也可以为终端用户的不同阶段传递正确的信息。

　　Jean-Paul Sanday进一步提到，如果你的用户模式和行为发生了变化，它就会发现并开始认为，这是一种新出现的行为。当一个新的渠道出现，或者有人开始在不同的应用上花费更多时间时，它就会察觉到这一点，并改变营销方式来进行适应。

　　OfferFit的机器学习解决方案也足够灵活，可以跨不同的关键绩效指标（KPI）工作，而无需重新配置。无论客户是在寻求提高打开率、参与度、点击量，还是其他任何可想象的、可衡量的结果，该平台都可以优化其消息传递时间和渠道，以实现客户的目标。

　　Jean-Paul Sanday表示，你发送信息的频率，具体是一天中的哪一个时间段，这些都是由系统计算出来的，所以你只需要进行大规模的实验。

　　George Khachatryan和他的联合创始人深厚的数学背景，以及连接消息应用程序和工具集的更成熟的生态系统所带来的机会，使Jean-Paul Sanday对OfferFit平台的核心构想及其促进的创新产生了兴趣：一站式算法，可用于跨部门、跨渠道、受众群体和跨时间段优化和个性化营销。

　　Jean-Paul Sanday解释道，这个模型将基于最终用户的实际行为，并开始理解用户的行为。它会给客户一系列的东西并放在用户面前，比如主题栏、创意、优惠或各种不同类型的奖励。它不会产生幻觉，也不会给顾客打九折之类的，它会在客户设定的限制范围内运作。

　　借助这种方法，OfferFit声称已经取得了非常惊人的成果。比如其，其帮助电信公司Liberty Latin America的每位用户平均收入（ARPU）提升了120%，每年增加了100万美元的价值。其也帮助Brinks Home Security公司通过推动现有客户的续约，已经实现了450%的价值增长，相当于每年500万美元的收益。

　　目前，OfferFit的客户主要来自零售和电子商务、旅游和酒店、媒体和娱乐、电信和公用事业、金融服务和保险以及医疗保健和健康等行业。

　　此外，Jean-Paul Sanday还慎重地表示，OfferFit并没有汇总其客户的终端用户数据，也没有将来自不同客户的数据混合在一起。尽管创建跨公司客户档案看起来很有价值，但OfferFit坚持寻求维护客户和最终用户的隐私和数据安全。

　　OfferFit已经向大型知名客户展示了自己的价值，但是公司还是计划进一步加大在产品上的投资。

　　根据其官方的说法，OfferFit将建立更多的营销软件平台集成，使OfferFit的机器学习智能能够利用现有的工作流程和软件工具，在合适的时间为客户（最重要的是，他们的最终用户）推出最佳的信息。

　　此外，该公司计划扩大自助服务和内容生成能力。根据Jean-Paul Sanday的说法，这最终可能包括一个生成人工智能组件，可以用来生成原始营销文案和视觉资产。尽管他强调，这些当然需要经过人力营销经理的批准，然后才能推出给最终用户。

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