Ailet, Finsight Ventures ve ExpoCapital VC fonlarından 1,5 milyon dolar topladı. Ailet Serisi A yatırım turunda ve uluslararası pazara girdi. Yenilikçi çözümün müşterileri, FMCG şirketleri ve perakende satış şirketleridir. AI, çevrimdışı bir mağazada ürün çeşitliliği yönetimi sorununu çözebilir. Satıcıların işlevselliğini dijitalleştirir ve manuel veri toplama süreçlerini ortadan kaldırır.
Çözüm bilgisayar vizyonuna dayanmaktadır. Bu, perakende mağazalarında raf alanı kullanımının verimliliğini artırır. Teknoloji, ürün çeşitliliği tanıma doğruluğunu %99'a kadar artırır ve satış personelinin işçilik maliyetlerini %80 oranında azaltır. İstatistiksel olarak, ciroyu %1 artırmak için raf alanı metriğinin %3 artırılması gerekiyor. Ailet (formerly Intelligence Retail) müşterileri şimdiden %15'e kadar raf alanı iyileştirmesi elde etti.
Raf ürün çeşitliliği, fiyat ve diğer bilgilerin kontrolü çevrimiçi olarak gerçekleşir. Ailet, denetlenen tek raflı bir bölümde elektronik rapor almak için geçen süreyi on saniyeye indirmeyi başardı. Hizmet, ayda 2,5 milyona kadar görüntüyü ve 3.000'i aşan sistemin kullanıcı sayısını tanıyor. Resim kitaplığı yaklaşık 100.000 birim yiyecek ve diğer FMCG öğelerini içerir.
Ailet'in ürünü CEE ve AB, Orta Doğu ve Latin Amerika'da Danone, Heineken, Perfetti Van Melle, Action group ve diğerleri tarafından kullanılmaktadır. Gündelik ürünler üreten ilk 50 şirketten 12'si girişimin çözümünü kullanıyor, sekizi hizmete pilot uygulama yapıyor. Danone durumunda, uygulama süresi bir ay sürmüştür. Testler için aynı süre gerekliydi. Sonuç olarak, ürün çeşitliliği tanıma doğruluğu %95'e ulaştı.
Uluslararası proje gelirlerinin payı da artıyor. Ailet 2021'in sonunda bunu %50'ye çıkarmayı planlıyor. CIS dışında aktif bir genişleme de personel artışı gerektirecektir. Şu anda şirket 40'tan fazla kişiyi istihdam etmektedir.
ExpoCapital Fund, Aii Сorporation Oy ve birkaç iş meleği, bu turdan önce girişimi finanse etti. Ancak Badoo'ya yatırım yapan Finsight Ventures, Baş Yatırımcı rolünü üstlendi. Daha yakın zamanda, Ailet, Latin Amerika'daki 12 ülke için ilaç endüstrisinin liderleriyle büyük bir dağıtım sözleşmesi imzaladı. Toplanan tüm fonlar, büyük verilere dayalı mağaza içi teşhir önerileri hizmetleri de dahil olmak üzere geliştirmeye yöneliktir.
Sergey Baramzin, CEO Ailet:
"We will direct the received funds to the product development, which implies image recognition enhancement, as well as full automation of the neural network training process. This will reduce the cost of running the solution and allow customers to start a mass use. In the future, the solution will not only collect information and measure the level of inconsistency between planograms and actual goods position's on the shelves but will also provide recommendations for an ideal out-of-shelf problem, building forecasts based on big data analysis."
Alexey Garyunov, Co-Founder of Finsight Ventures:
"We have been following the Ailet team for a year. This business shows a strong dynamic. There are a few similar international projects on the market. Products of competitive companies in the USA and Western Europe were created considering local labor market and retail context, which usually means they cannot compete in emerging markets where labor costs are scientifically lower. Basically, they focus on expanding the functionality using manual "repeated recognition". And it leads to significant delays. The Ailetl team offered an alternative model. It's a 100% automated real-time recognition.
Computer vision recognition technology is certainly the next step in robotics evolution. It is accompanied by increased efficiency and lower costs. We want to participate in this trend and hope that Ailet will be able to apply its expertise in various cases with insufficient digitalization, such as logistics fulfilment and production."
We will direct the funds received to the development of a product that involves improving the recognition accuracy, as well as the complete automation of the process of training neural networks for a new assortment. This will reduce the cost of launching the solution and open up the possibility of use not only to large manufacturers, but also begin mass use. In the future, the solution will not only collect information and measure the level of discrepancy between the planograms and the actual position on the shelf, but also give recommendations on how to build an ideal display of goods based on big data analysis."