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利用 AI 优化产品定价，技术公司「Edited」获 2900 万美元融资

来源：晰数塔互联网快讯时间：2020年04月20日 18:40

「Edited」官网

据外媒报道，近日，零售电子商务技术公司「Edited」获得了 2900 万美元融资，此轮融资由 Wavecrest Growth Partners 和 Beringea UK 领投，Hermes 参投。迄今为止，公司的融资总额已经达到了 3400 万美元。

总部位于英国伦敦的「Edited」由 Geoff Watts 和 Julia Fowler 于 2009 年创立，该公司提供了一个零售技术平台，利用 AI 技术来优化产品定价。

目前，该平台跟踪 3.75 亿种产品以及全球 25 亿个 SKU，从而帮助服装、美容和家居用品等领域 200 多个品牌和零售商的 50000 多名零售专业人员，优化其购买和销售决策。从快时尚到奢侈品行业，公司的客户包括 PUMA、Zara、Tommy Hilfiger、Diesel、J. Crew、Ann Taylor 和 Arcadia Group 等。

公司的团队由数据科学家、零售专业人员、分析师、工程师、商人组成，利用人工智能、分析技术以及图像和文本识别功能，实时了解各个行业的定价、折扣、产品分类的变化趋势，协助客户企业完成定价任务、制定促销计划、管理产品生命周期。

就像 Google 和 Bing 一样，「Edited」通过网络追踪数据。Google 使用机器学习来构建跟踪器，从而可以读取网站数据，并了解来自各网站的公开信息，「Edited」与其原理相似，通过使用自己的网站，来读取全球品牌和零售商的网站信息。

该公司会使用图像识别技术，将捕获的图片中的有用信息与非必要元素分开。访问、读取和收集数据信息后，「Edited」会使用机器学习技术进行数据分析。

每个产品都会转换为一个“数据点”，它是存在于某个特定时间点的某种产品，例如 2019 年 8 月 7 日晚上七点的一件红色连衣裙。“数据点”包含产品的详细信息，例如可用的配色选项、目标群体的性别、价格、发布日期和下架日期等。通过使用「Edited」的基于网络的工具，客户企业可以跟踪和分析产品从发布开始直到停产的所有信息。

对于一件衣服，可能需要捕获数百个细节，才能形成一个完整的“数据点”。「Edited」的系统每天都会编译所有这些细节，并显示每个细节如何随时间变化。

系统会核查曾经编入索引的产品，从而不断加入新的“数据点”。如果产品新的“数据点”与之前不相同，例如，这一款衣服没有中等型号，系统就会在时间轴中记录差异。然后，「Edited」的数据分析团队会使用内部工具来重建图片、图表、图形和其他可视化形式的“数据点”。