Поэтому компании пропускают исследования пользователей на многих важных этапах, что приводит к появлению ИИ-мусора.
Vectorial считает, что следующий рубеж в исследованиях пользователей — создание каждой компанией постоянно обновляемой модели своей целевой аудитории. Такая модель строится на данных тысяч клиентов. Она адаптируется к новым тенденциям в поведении и позволяет проводить исследования быстрее, шире и глубже.
Компания объявила о привлечении 3 млн долларов в рамках посевного раунда. Её поддержали лидеры отрасли и институциональные инвесторы — Smilegate и SenseAI Ventures, а также участники экосистемы UC Berkeley: Berkeley SkyDeck и Berkeley AI Research Lab. В раунде также приняли участие фонды, связанные со Stanford: Stanford GSB fund и Dent Capital. Кроме того, компанию поддержали руководители продуктовых направлений Meta, Shopify и Mastercard.
Состав участников раунда отражает прочную академическую основу компании и её связи с экосистемами ИИ Stanford (StartX), CMU (Venture Bridge) и UC Berkeley.
Ставка на моделирование
Основатели Vectorial делают смелую ставку: в течение четырёх лет моделирование поведения аудитории перед созданием или запуском потребительского продукта либо агента станет нормой.
Моделирование широко применяется в аэрокосмической отрасли, производстве и индустрии микросхем. Однако потребительские продукты, которыми пользуются миллиарды людей, по-прежнему запускают, полагаясь на интуицию и результаты нескольких экспериментов с реальными пользователями.
«Мы считаем, что ИИ открывает два отдельных направления. Одно сосредоточено на рассуждениях и решении сложных задач, другое — на моделировании и расшифровке человеческого поведения», — сказал Таранвир Сингх, сооснователь и генеральный директор Vectorial. «Не хватает двух вещей: возможности моделировать множество сценариев и возможности привлекать пользователей к процессу создания продукта».
Как работает платформа
Платформа Vectorial для моделирования поведения людей в цифровых продуктах и сервисах позволяет командам, отвечающим за продукт, дизайн и маркетинг, наблюдать за реакцией модели целевой аудитории. Они могут протестировать пользовательский сценарий, концепцию кампании или ИИ-агента ещё до того, как с ними взаимодействует первый реальный пользователь.
В основе этих моделей пользователей лежит SAPIENS — модель поведения, которая учится выявлять скрытые характеристики целевой аудитории: социально-демографические, психографические и поведенческие. Она на 30% точнее универсальных больших языковых моделей (LLM) предсказывает поведение. По этому показателю она превосходит академические модели поведения, такие как Be.FM и Centaur, и прошла проверку на исследованиях с реальными пользователями.
Vectorial уже смоделировала более 2,5 млн реальных людей и провела свыше 30 000 симуляций.
«Предприятия, с которыми мы работаем, считают постоянно обогащаемую модель своей целевой аудитории стратегической инвестицией», — сказала Джасмин Каур, сооснователь и директор по развитию бизнеса Vectorial. «Мы видим, что платформу органично внедряют команды, отвечающие за продукт, дизайн и маркетинг, поскольку все они работают с одной и той же аудиторией».
«Мы продолжаем совершенствовать нашу модель поведения, но сама по себе модель проблему не решает», — сказал Рахул Гарг, сооснователь и директор по продукту Vectorial. «Поэтому мы встроили модели поведения в цикл разработки продукта. Мы считаем, что это принципиально меняет подход к проектированию и созданию продуктов. Vectorial позволяет пользователям быть рядом, пока вы создаёте продукт».
В чём недостатки пользовательских исследований
По словам Сингха, новые прорывные методы исследований пользователей не оправдывают ожиданий. Интервью, которые проводит ИИ, стали нормой. Но каждый новый вопрос требует многодневного исследования с небольшим числом участников, а это медленно, дорого и чревато предвзятостью.
На другом полюсе — симулированные пользовательские агенты, которые отвечают мгновенно. Но они используют синтетических пользователей, не опираясь на реальные данные о поведении, и потому не вызывают доверия у клиентов.
Другие компании в сфере моделирования сосредоточены на маркетинговых исследованиях, помогающих принимать стратегические решения. Но они не помогают с последующими решениями и не включают пользователей в цикл разработки и запуска продукта.
В отличие от них, модели аудитории Vectorial основаны на масштабных реальных данных о поведении. Они встроены в рабочий процесс разработки, создания и запуска продукта.
Команда основателей
Основатели Vectorial учились в Stanford, CMU и ISB, а также работали в BAIR. У команды есть глубокая экспертная база в области изучения и моделирования поведения и его применения в современном бизнесе.
Таран на протяжении десяти лет занимался моделированием человеческого поведения, в том числе в оборонных и исследовательских лабораториях. Рахул, запустивший несколько продуктов в компаниях-единорогах, в своём предыдущем стартапе работал над графом поведенческих связей в продажах. Джасмин руководила разработкой синтетических пользователей для маркетинга в Pfizer.
Клиенты
Среди клиентов Vectorial — компании из сфер здравоохранения, игровой индустрии и электронной коммерции. В их числе публичные компании и предприятия с многомиллиардными оборотами, работающие по всему миру. Среди клиентов — Midi Health, GoodRx, Suki AI, boAt, Everkind, Concrete Software и многие другие.
Клиенты проводят около 600 симуляций в месяц — это эквивалент 40 пользовательских исследований в месяц, в 20 раз больше, чем раньше. Симуляции воспроизводят результаты предыдущих исследований пользователей с точностью более 85%.
Что говорят клиенты
«В Everkind мы предъявляем исключительно высокие требования к поведению и согласованности ИИ. Но разговор, который подходит одному человеку, может совсем иначе восприниматься сотрудником экстренной службы после смены или родителем, который почти не спал. Vectorial позволяет нам сквозным образом моделировать такие реальные различия и оценивать самые разные варианты человеческого поведения ещё до того, как обновление увидит реальный пользователь», — сказал Суприт Пал Сингх, технический директор Everkind (публичной компании в Канаде).
«Создание успешного потребительского бренда требует сотен решений — от характеристик и цены продукта до позиционирования, сообщений и рекламных кампаний. Однако традиционно потребительские исследования помогали принять лишь небольшую часть этих решений. Меня воодушевляет возможность с помощью Vectorial полностью изменить этот подход и учитывать понимание потребителей в повседневных решениях — с такой скоростью и в таком масштабе, которые раньше были просто невозможны», — сказал Веданш Кумар, директор по маркетингу boAt (индийской компании с выручкой 350 млн долларов и оценкой в 2 млрд долларов).
«В разработке игр главное — понять, что создавать в первую очередь. Vectorial позволяет нашим командам взаимодействовать с моделями игроков на протяжении всего процесса разработки и поддержки уже выпущенных игр, проверять идеи новых функций и контента на разных аудиториях и получать предварительные результаты за минуты, а не за дни или недели. Это помогает нам лучше решать, куда направлять ресурсы, не полагаясь исключительно на интуицию нескольких опытных специалистов, которые анализируют отзывы небольшой группы игроков», — сказал Дэвид Никсон, вице-президент по работе с данными в Concrete Software (компания выпустила игры PGA Tour и NHRA Drag Racing).
На что пойдут привлечённые средства
Vectorial направит средства нового раунда на расширение массивов поведенческих данных за счёт новых партнёрств по обмену данными. Компания также будет развивать SAPIENS 2.0, чтобы превратить её в стандартную инфраструктуру генеративного моделирования для создания и запуска продуктов.
«Разработка программного обеспечения вышла на скорость света, но понимание потребностей пользователей по-прежнему мучительно медленное», — сказал Рахул Агарвалла, управляющий партнёр SenseAI Ventures. «Vectorial заменяет затянувшуюся имитацию исследований с помощью опросов миллионами симулированных людей, которые пользуются продуктом и делятся полезными выводами. Это новый класс ИИ, который предсказывает человеческое поведение, а не просто следующее слово, как LLM. Именно поэтому мы инвестировали в компанию».
О Vectorial
Vectorial — платформа для моделирования поведения людей, предназначенная для компаний, создающих программные продукты и цифровые сервисы. Она работает в два этапа.
Сначала платформа создаёт высокоточную модель поведения целевой аудитории компании: тысячи пользователей, смоделированных на основе реальных данных. Модель поведения SAPIENS учитывает поведенческие, психографические и социально-демографические характеристики аудитории, что позволяет предсказывать её действия.
Затем команды, отвечающие за продукт, дизайн и маркетинг, могут проводить симуляции с этой моделью аудитории. Они могут оценивать пользовательский опыт продукта, маркетинговую кампанию, сообщение бренда или ИИ-агента, взаимодействующего с клиентами, в веб-приложениях, мобильных приложениях и приложениях на основе ИИ.
Опубликовано 20 октября 2026 - 05:00 Наверх
