Sequoia Capital возглавила раунд финансирования на сумму 43 миллиона долларов для Statsig, стартапа, который помогает компаниям находить способы улучшить свои приложения и сайты.
Это произошло всего через шесть месяцев после предыдущего раунда финансирования стартапа. Statsig, который не получал никакого дохода на момент предыдущего раунда, говорит, что сейчас доход компании исчисляется семизначными числами.
Компании используют A/B-тестирование для улучшения своих приложений и сайтов. В ходе A/B-тестирования команда разработчиков создает несколько версий одной и той же функции программного обеспечения и измеряет, насколько хорошо каждая версия воспринимается пользователями. Затем версия, которая оказывается наиболее популярной, развертывается для улучшения взаимодействий с пользователями.
Теоретически компания может проводить A/B-тесты для каждого обновления, которое она выпускает для своего продукта, чтобы найти возможности оптимизации. На практике, однако, компании часто могут проводить только ограниченное количество A/B-тестов, потому что этот процесс занимает значительное количество времени и ресурсов. В результате потенциальные возможности для улучшения пользовательского опыта остаются незамеченными.
Компания Statsig разработала облачную платформу, которая снижает объем усилий, необходимых для проведения A/B-тестирования. По словам стартапа, оптимизация процесса позволяет компаниям проводить более масштабные A/B-тестирования, чем это было бы возможно без нее. В результате разработчики могут найти больше возможностей для улучшения своих программных продуктов.
Платформа Statsig позволяет разработчикам запускать A/B-тесты и измерять результаты через централизованный интерфейс. Данные A/B-тестов визуализируются в виде графиков для облегчения анализа. Например, ритейлер может использовать платформу, чтобы оценить, помогло ли недавнее обновление интерфейса его сайта увеличить процент пользователей, совершивших покупку.
Для сценариев, когда компания тестирует несколько версий одной и той же функции, чтобы определить, какая из них наиболее эффективна, Statsig предоставляет инструмент машинного обучения, который может автоматизировать задачу. Инструмент автоматически определяет оптимальную версию функции, а затем развертывает ее. Если компания одновременно внедряет несколько усовершенствований программного обеспечения, платформа Statsig может определить, какое из усовершенствований сыграло наибольшую роль в улучшении пользовательского опыта.
Компании часто тестируют новую функцию с ограниченным набором пользователей, в то время как другие клиенты продолжают использовать исходную версию программного обеспечения. Это фактически требует предоставления клиентам двух разных версий программного обеспечения: одну с новой функцией и одну без нее. Такой процесс развертывания может быть сложным для команд разработчиков.
В рамках своей платформы Statsig предоставляет возможности, которые облегчают управление процессом. Стартап утверждает, что его подход устраняет необходимость внесения значительных изменений в код для упрощения A/B-тестирования. Согласно Statsig, разработчики могут включать и отключать новые функции для пользователей без развертывания нового кода.
«Понимание влияния каждой отдельной запущенной фичи естественным образом приводит к тому, что команды выпускают более качественные продукты для своих пользователей», — сказал основатель и главный исполнительный директор Statsig Виджайе Раджи. «До сих пор этот процесс был ручным и подверженным ошибкам. Автоматически измеряя состояние продукта в режиме реального времени, продуктовые команды могут создавать и выпускать более качественные продукты, которые нравятся их пользователям».
Среди клиентов Statsig, например, финтех-стартап Brex, недавно оцененный в 12.3 млрд долларов, и Notion Labs с оборотом 10 млрд долларов, который разрабатывает одноименную популярную платформу управления проектами. Statsig говорит, что функции, разработанные с помощью его платформы, уже работают для сотен миллионов пользователей.
Statsig использует свое новое финансирование для ускорения выхода на рынок и разработки продуктов.