OfferFit获取2500万美元融资，借助机器学习个性化彻底颠覆营销，告别A/B测试时代

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Updated on 十一月 14 2023

OfferFit：超越A/B测试的数字营销革新

“ A/B测试已经过时。” 这句大胆的宣言出现在OfferFit的官网上。这家位于波士顿的初创企业由数学博士乔治·卡恰特里安（George Khachatryan）创立，旨在彻底改变品牌优化和个性化数字营销策略的方式。

什么是A/B测试？

A/B测试是将两种不同的信息发送给受众的细分群体，以根据打开率、点击率和转化率等指标来判断哪种信息效果更好。

融资与发展

近期，OfferFit成功筹集了2500万美元的B轮融资，由Menlo Ventures领投，并得到Ridge Ventures及其他投资者的支持。在Capital One Ventures利用OfferFit平台自动化其金融产品的个性化营销后，决定参与投资。

创新方法

OfferFit采用机器学习，尤其是强化学习，来提升数字营销的效果。这种方法通过奖励与惩罚系统训练算法，类似于人类通过试错方式学习。最终，OfferFit提供了一种自动化解决方案，根据每个客户的特点进行个性化信息定制，无论规模大小。

“这并不是一次性的效果，”Menlo Ventures合伙人JP Sanday表示，“这个系统会不断优化，随着时间的推移而改进。”随着用户在不同生活阶段的行为变化，OfferFit会相应调整信息内容。

灵活应对关键绩效指标

不论品牌目标是提升打开率、互动性还是其他可量化的结果，OfferFit的平台能够在无需大幅度重新配置的情况下调整消息的发送时机和渠道。“系统能够找出最佳的消息发送频率和时机，”Sanday解释道。

营销自动化的“圣杯”

Sanday最初对OfferFit持怀疑态度。“我不确定这是否真的可能，”他承认。但随着Khachatryan和联合创始人维克多·科斯丘克（Victor Kostyuk）强大的数学背景以及平台在为多个行业提供全面营销解决方案的潜力，他逐渐信服。

卓越成效

OfferFit报告显示，其客户Liberty Latin America的用户平均收入增长了120%，每年额外创造了100万美元的价值。而Brinks Home Security则实现了客户合同延续的450%增长，每年收入达到500万美元。

致力于数据隐私

值得一提的是，OfferFit确保客户数据的隐私和安全。Sanday指出，平台不会在客户之间聚合或混合最终用户的数据，这对维护信任和合规至关重要。

未来计划

凭借新一轮投资，OfferFit计划通过与更多营销软件平台的集成来增强其产品。这将使其机器学习能力能够在现有工作流程中优化消息传递。公司还在探索自助服务和生成式AI以创建营销内容，但需得到人类市场营销人员的批准。

总之，OfferFit站在数字营销创新的前沿，为品牌提供行之有效的个性化策略，以适应客户不断变化的需求。

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