产品实验平台 Eppo 融资 1950 万美元用于扩张

尽管需要允许开发人员试验不同版本的应用程序的平台,但所需的基础设施的构建仍然相对复杂。除了数据管道和统计方法之外,实验基础设施还依赖于分析工作流程,这些工作流程通常来自难以配置的云环境。

近年来出现了许多初创公司来抽象出应用程序实验基础设施,包括 Split、Statsig 和 Optimizely。最近到来的是 Eppo,它今天以 1950 万美元的价格悄然崛起,其中包括 16 美元的 A 轮 Menlo Ventures 和由 Amplify Partners 牵头的 350 万美元的种子轮融资。

根据 CEO Che Sharma 的说法,Eppo 的灵感来自他作为 Airbnb 和网站建设者 Webflow 的早期数据科学家建立实验平台的经历。 “商业环境中没有任何东西能够提供像 Airbnb 这样的实验系统的力量,这意味着要一遍又一遍地构建相同的系统,”他通过电子邮件说。 “我构建 Eppo 是为了利用现代数据堆栈和最新的因果推理文献,使公司能够将产品团队的努力与收入等业务指标联系起来,并提高统计能力。”

Sharma 承认,应用程序的实验空间正在变得拥挤,即使没有饱和,也有竞争对手。但他表示,Eppo 的不同之处在于其分析工具,这些工具使用置信区间来使理解和解释随机实验的结果表面上更容易。 Eppo 还支持使用 AI 和机器学习模型进行实验,利用技术进行现场实验,以显示一个模型是否优于另一个模型。

Sharm 声称 Eppo 是首批包含 CUPED 方差减少的商业平台之一,这种方法试图消除可以通过实验前信息解释的度量中的方差。例如,假设一家酒店预订公司进行了一项旨在增加他们收到的每日预订数量的实验。每个物业每天的预订数量可以从零到数千不等。但是通常可以在实验之前确定每个属性的平均每天预订量;通过 CUPED,该知识可用于测试与实验前相比,实验后酒店每天收到的预订量是增加、减少还是大致相同。

产品实验平台 Eppo 融资 1950 万美元用于扩张

图片来源:Eppo

“在现代数据堆栈中的所有产品中,实验与投资收益回报有着最明显的关系之一,因为它将最高管理层和董事会级别的指标注入到产品团队做出的每一个决策中,”夏尔马说。 “特别是在艰难的衰退市场中,高管需要他们的产品团队来推动收入等业务指标。如果没有实验,产品团队就会处于不断的交付周期中,指向参与度和点击级别的虚荣指标,但从不相信业务的财务前景会从他们的工作中得到改善。”

Sharma 还断言 Eppo 比大多数实验平台更能保护隐私,因为它在 Snowflake 上的云中执行所有数据计算。与收集点击、参与和其他个人身份信息相反,Eppo 平台仅存储汇总的匿名实验结果。

“我们是构建更加注重隐私的分析产品的新方法的主要传播者,”他说。 “其他实验平台需要向他们发送大量数据,本质上是存储每个客户自己的数据生态系统的副本。”

当然,如果员工不使用它,即使是最好的实验软件也无济于事。购买可能很难实现,部分原因是实验可以揭示产品开发的真实成功率,有时低于预期的成功率。即使在像谷歌和必应这样的科技巨头,绝大多数——大约 80% 到 90%——的实验都未能产生积极的结果。

但夏尔马虽然拒绝回答有关收入的问题,但表示吸收仍然强劲。他说,Eppo 的客户群在过去一年中增长,包括 Goldbelly、Netlify、Kumu 和至少一家未命名的财富 50 强公司。

“我们已经看到对近期市场低迷的实验兴趣重新抬头。在我们现有的客户和我们的客户管道中,我们已经看到了这种模式:裁员集中在构建新的未来产品线的团队上,这些产品线不会很快恢复收入,而是集中在核心产品开发上,专注于收入,即本质上以实验为中心,”夏尔马说。 “具体来说,尽管有很多客户裁员,但总体上没有一个实验团队裁员。”

有了新的资金,总部位于加利福尼亚州旧金山的 Eppo 计划在今年年底前将其团队从 15 名员工扩大到 25 名。

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