ThinkingData Information Technology Pte. Ltd. a annoncé aujourd'hui le lancement d'Agentic Engine, une plate-forme de croissance autonome destinée aux entreprises de consommation et de jeux qui utilise l'intelligence artificielle pour suivre les données, expérimenter et développer des campagnes.
Les entreprises modernes dépensent des centaines de milliers de dollars en campagnes développant des événements pour vendre des services qui produisent des données client. Pendant qu'elles fonctionnent, les équipes peuvent attendre des semaines pour que ces données soient rassemblées et les revenus peuvent s'écouler dans cet écart avant qu'une entreprise puisse agir en conséquence.
ThinkingData estime que la tarification liée à cet événement et aux utilisateurs suivis mensuellement pourrait permettre à une entreprise de réagir plus rapidement si les mesures fonctionnaient ensemble en matière de suivi, de prédiction, d'engagement et d'expérimentation en temps réel. C'est ce que la société a déclaré, son Agentic Engine aide à éviter les goulots d'étranglement courants.
« Les modèles de chacun sont assez intelligents. Cela a cessé d'être le problème il y a quelque temps », a déclaré le co-fondateur Chris Han. « Ce que les clients demandent sans cesse, c'est s'ils peuvent faire confiance à un agent pour toucher des revenus en direct, et c'est tout le jeu. »
Le moteur fonctionne sur la propre infrastructure du client et utilise des modèles existants, notamment des déploiements auto-hébergés, sur site et dans un cloud privé.
La société a déclaré que les agents d'analyse des plates-formes concurrentes découvriraient une découverte et la rendraient à une personne. Agentic Engine se différencie en prenant en compte les informations jusqu'au bout avec un plan de suivi mis à jour, un segment d'audience reconstruit ou une campagne repensée. ThinkingAI appelle cette catégorie la croissance agentique.
Pour créer le moteur, ThinkingAI a utilisé les charges de travail de jeu comme base de formation où la rétention et la monétisation peuvent changer d'un moment à l'autre. La société a déclaré qu'elle travaillait avec des données comportementales pour plus de 1 500 entreprises et 8 000 applications, dont Sega, Krafton, Habby et Century Games.
« Les économies de coûts sont la partie la plus facile », a déclaré le vice-président du marketing Brandon Nader. « Le chiffre qui m'intéresse est le temps qu'il faut pour passer de la détection de quelque chose dans les données à la modification de quelque chose dans le produit. »
Nader a ajouté que la plupart des équipes mesurent cela en semaines, soulignant que c'est là que va l'argent. ThinkingAI veut changer cela afin que les équipes puissent réagir plus rapidement et obtenir ce dont elles ont besoin. La société a ajouté que la mise en œuvre du suivi des données passait de quelques semaines à quelques heures et que les opérateurs juniors obtenaient les mêmes réponses que celles que les analystes seniors auraient produites.
La société a tiré parti de ce qu'elle a appris et testé au sein de l'industrie du jeu, où les marges sont minces et le temps de réaction court, et l'applique désormais aux entreprises grand public en dehors du jeu.
