Amogh Chaturvedi court sur peu de sommeil, mais beaucoup de conviction à 6 heures du matin, il est groggy, excuse pour le reprogrammée et toujours sous le choc d'une rétive peur impliquant un membre de la famille et un scooter électrique.
En quelques minutes, cependant, le décrochage de Stanford, 20 ans, s'approche de la façon dont lui et ses co-fondateurs ont vendu une startup à 19 ans, ont atterri à Y Combinator et ont collecté 5 millions de dollars pour leur prochaine entreprise, Human Behavior.
Lancé il y a quelques mois à peine, le comportement humain parie que Vision AI peut faire ce que les outils d'analyse comme MixPanel et Posthog ont lutté avec: donnez aux entreprises une réelle compréhension de la façon dont les gens utilisent leurs produits, y compris pourquoi ils convertissent ou se déclenchent.
Au lieu de s'appuyer sur des événements marqués manuellement ou des données de clic, le comportement humain affirme que l'IA regarde les rediffusions de session utilisateur réelles et génère des informations, répondant aux questions les plus pressantes des équipes de produits sans heures de code d'instrumentation.
La startup YC de 4 mois a clôturé son tour de semences de 5 millions de dollars en seulement deux jours (ce qui devient une norme pour les sociétés YC actuelles), avec des bailleurs de fonds dont General Catalyst, Paul Graham, Vercel Ventures et Y Combinator.
« Nous aurions pu faire le jeu d'ingénierie financière parce que nous avons obtenu plus d'offres avec des évaluations plus élevées, mais nous ne voulions pas cela », a déclaré le PDG.
Chaturvedi a rencontré ses co-fondateurs, Skyler Ji et Chirag Kawediya, tous deux 22, dans une maison de pirate qu'il a organisée en 2023 comme excuse pour vivre et construire avec des amis après sa première année à Stanford.
Leur première startup, Dough, était un outil de comptabilité du commerce électronique qu'ils ont explosé. Comme Chaturvedi, Ji a abandonné le collège (quittant Berkeley) tandis que Kawediya a obtenu son diplôme.
Bien que YC ait été initialement sceptique quant au potentiel du marché de Dough, l'équipe a été admise dans le lot de printemps de l'accélérateur cette année en supposant qu'ils finiraient par pivoter, dit Chaturvedi. Ils l'ont fait presque immédiatement, après avoir parlé avec tous les clients et renseigné sur tout autre problème auquel ils ont été confrontés.
Les commentaires étaient cohérents: bien que la pâte puisse montrer quels produits vendaient ou non, les clients voulaient savoir pourquoi. Répondre à cette analyse nécessitait des données comportementales, pas seulement des rapports comptables.
Avec cette nouvelle direction, l'équipe a vendu de la pâte pour six chiffres à Employer.com, la même entreprise qui a acheté le banc et a tout fait sur le comportement humain.
Kawediya explique que les entreprises utilisant des analyses traditionnelles ont souvent besoin d'ingénieurs pour configurer des trackers d'événements pour chaque bouton et cliquer, des heures de brûlure, parfois des semaines, du temps d'ingénierie.
Pour une startup rapide, c'est loin d'être idéal. « Même une fois que vous avez ces données, vous êtes toujours coincé avec la plus grande question de savoir comment les utilisateurs interagissent réellement avec votre produit afin que vous puissiez l'améliorer », dit-il.
Les rediffusions de session ne sont pas nouvelles, mais jusqu'à récemment, les modèles de vision par ordinateur n'étaient pas suffisamment précis pour les analyser à grande échelle. Maintenant, ils le sont, et le comportement humain le fait pour résumer et segmenter des milliers d'heures de séquences. « Pourquoi passer des heures à écrire du code pour suivre les clics alors que nous pouvons simplement regarder la vidéo? » Ji ajoute.
Aujourd'hui, les clients de Human Behavior – principalement des startups de série A et B rapidement – obtiennent des e-mails sommaires quotidiens mettant en évidence les fonctionnalités utilisées, quels bogues sont apparus et quels utilisateurs ont tourné.
Les fondateurs appellent la session redonne une «mine d'or inexploitée». À l'heure actuelle, le comportement humain aide les équipes à comprendre les utilisateurs et les bogues de écraser. Au fil du temps, le même ensemble de données pouvait alimenter l'AQ automatisée et intégrer la prise en charge informatique. Leur ambition est de faire du comportement humain le lieu de données de la rediffusion de session, en faisant tourner des dizaines de produits à partir des mêmes données de base.
Construire avec de nouvelles technologies à partir de zéro est la façon dont les fondateurs pensent qu'ils affronteront des joueurs plus établis comme Mixpanel et Posthog. « Pour certaines de ces sociétés, il pourrait être difficile de reproduire ce que nous avons parce que leur architecture ne peut pas soutenir le quart de travail sans recommencer », a fait remarquer Chaturvedi.
