Moby Ai da Triple Whale faz as coisas

Todos nós já ouvimos o burburinho em torno dos agentes da IA ​​Agentic. O que está faltando para muitos de nós é como eles podem ajudar nossos negócios. O que é um agente de IA? Ele pode realmente executar tarefas e fazer as coisas?

Fiz essas perguntas e mais a Anthony Delpizzo. Ele está com a Triple Whale, a plataforma de análise de comércio eletrônico apoiada pelo Shopify, que lançou seu próprio agente de IA chamado Moby. Ele responde a instruções do tipo ChatGPT, sugere canais de marketing e até compõe e-mails.

Todo o áudio da nossa conversa está incorporado abaixo. A transcrição é condensada e editada para clareza.

Eric Bandholz: Quem é você e o que você faz?

Anthony Delpizzo: Eu lidero o marketing de produtos na Triple Whale e estou aqui há cerca de nove meses. Antes disso, passei quase quatro anos em Klaviyo.

Triple Whale é uma plataforma de análise para marcas de comércio eletrônico. Merçamos dados fragmentados em marketing e vendas em um único sistema e painel para ajudar os comerciantes a tomar decisões estratégicas. Até o momento, processamos mais de US $ 65 bilhões em volume bruto de mercadorias.

Lançamos Moby, um agente da IA ​​Agentic, cerca de um mês atrás, após uma longa fase de teste. Moby é um conjunto de ferramentas de IA que interagem diretamente com os dados dos comerciantes. Pense nisso como o ChatGPT se concentrou nas plataformas com as quais você já trabalha. Os comerciantes podem pedir a Moby perguntas simples e complexas e obter respostas adaptadas aos seus próprios dados.

Os agentes da Moby dão um passo adiante. Eles são como companheiros de equipe autônomos que podem analisar informações, gerar insights e até tomar ações em plataformas de anúncios, canais de marketing, operações e muito mais. O resultado pode ser conversões muito mais altas ou sobrecarga menor.

Moby é construído no enorme armazém de dados da Triple Whale. Ele se baseia nesses benchmarks e trabalha nativamente com métricas como CAC e ROAS. Ao usar os dados, o MOBY pode se conectar de maneira limpa a grandes modelos de idiomas, como antropia e OpenAI, para cada tipo de consulta.

Moby está incorporado na plataforma de baleias triplas. Não apenas analisa; Ele também pode executar tarefas como ativar anúncios ou redação de emails.

Bandholz: Você compartilha os dados do cliente com esses LLMs?

Delpizzo: Temos acordos de privacidade com todos os parceiros da LLM. Os dados permanecem no ambiente privado da Triple Whale. Não estamos enviando conjuntos de dados inteiros para antropia, OpenAI ou qualquer outra empresa. Em vez disso, o MOBY fornece contexto ao LLMS com base no prompt, permitindo que nossos clientes usem o LLMS com segurança.

Por exemplo, um aviso pode ser: “Como devo me preparar para que o BFCM aumente a receita de 30%?” O Deep Dive Feature de Moby quebra solicitações como essa em várias etapas, com cada um agindo como um agente examinando um aspecto diferente do negócio. O resultado é que os comerciantes de plano estruturado podem usar para se preparar para a Black Friday e Cyber ​​Monday.

Os comerciantes usam Moby para instruções e análises gerais, não apenas planejamento sazonal. Fornecemos um guia de promoção para ajudar a começar com perguntas eficazes e depois refinar as consultas por meio de acompanhamentos.

Bandholz: Digamos que eu leve a Moby a analisar minhas vendas, margens e anúncios, para obter orientação. O que então?

Delpizzo: Moby se conectaria aos seus dados como um cliente de baleia tripla – margens de produtos, SKUs, desempenho de anúncios, klaviyo, atencioso, logística e muito mais. Ao analisar esses insumos, ele pode identificar alavancas de crescimento, como quais produtos ou canais geraram lucro no ano passado e quais estão tendendo agora. Por exemplo, se uma marca começou a ter um bom desempenho no Applevin, a plataforma de anúncios para celular, Moby pode sugerir escalar lá para o BFCM.

A plataforma da Triple Whale inclui oito modelos de atribuição, juntamente com pesquisas pós-compra, para rastrear o que está impulsionando os resultados. Nós também adicionamos Modelagem de mix de marketing Para medir o impacto nos canais de clique e não clique, incluindo a Amazon. Moby pode executar correlações em um nível estatisticamente significativo, o que dá confiança aos comerciantes nas conclusões.

Com base nisso, prevê resultados prováveis ​​vinculados às metas de negócios. Se uma marca deseja aumentar a receita em 30%, a Moby destaca quais alavancas – gastos, canais, criativos – provavelmente ajudarão a alcançar esse alvo. Os comerciantes podem até ver o raciocínio de Moby passo a passo, como assistir estrategistas pensarem em um plano.

A análise de Moby não se limita a números. Usando a Visão de IA, ele pode revisar o anúncio criativo, como Escolhas de coresganchos e cópia. Ele também analisa desempenho por e -mail Digitalizando HTML, linhas de assunto e texto de visualização. Ele pode redigir a cópia de email informada por esta análise, dando às idéias dos comerciantes para testar.

Bandholz: Você pode citar o cliente anônimo de Moby?

Delpizzo: Solicamos o acesso antecipado aos agentes Moby e Moby em fevereiro, cinco meses atrás. Em abril, uma marca global de US $ 100 milhões a usou durante uma oferta de quatro dias. No último dia, a equipe perguntou a Moby: “O que devemos nos ajustar em nosso plano?”

Moby respondeu com uma alocação de orçamento detalhada por canal e previsto o impacto da receita. Eles o seguiram exatamente e acabaram tendo o mais alto dia de receita de todos os tempos – 35% acima do recorde anterior, mais de US $ 200.000 mais alto.

Outro exemplo é a LSKD, uma marca de roupas de fitness na Austrália com mais de 50 lojas. Eles usaram Moby para analisar o desempenho de seus canais de marketing. Um agente descobriu mais de US $ 100.000 em gastos fraudulentos da auto-busca de um influenciador, o que salvou a empresa com esse dinheiro. Desde a adoção de agentes da MOBY, os ROAs da LSKD cresceram cerca de 40%.

Bandholz: Como os comerciantes podem dar errado com Moby?

Delpizzo: O desafio mais comum é tentar adotar muito de uma só vez. O sucesso geralmente vem de começar pequeno. Fornecemos uma biblioteca de 70 agentes pré-construídos, mas usar todos eles imediatamente pode parecer esmagador.

Os melhores resultados são de equipes que começam com um único agente, adaptam -o aos seus negócios e criam confiança com resultados constantes. A partir daí, eles se expandem para outras áreas – talvez eles comecem com a equipe de otimização da taxa de conversão, depois retenção e outras etapas no funil. Essa abordagem gradual tende a ser mais sustentável.

Bandholz: Por que usar o Moby em vez de criar uma ferramenta de dados personalizada com um LLM como o DeepSeek?

Delpizzo: Um fator é o conjunto de dados de que se obtém. Moby é treinado em US $ 65 bilhões em GMV e tem acesso a amplos benchmarks de comércio eletrônico. Não se trata de compartilhar dados específicos da marca, mas de usar idéias agregadas para fornecer contexto-como conhecer os níveis típicos de CAC ou ROAs em diferentes indústrias ou, digamos, margens de vestuário versus cuidados com a pele.

Outra peça é a infraestrutura. A construção do zero requer um esquema unificado para pedidos, eventos e dados de desempenho. Na Triple Whale, nossa grande equipe de engenheiros trabalha nisso há anos e ainda está evoluindo. Sem essa base, é difícil alcançar o mesmo nível de inteligência específica do comércio eletrônico.

As configurações personalizadas são possíveis, mas Moby combina referências, contexto e infraestrutura de uma maneira difícil de replicar.

Bandholz: Onde as pessoas podem apoiá -lo, segui -lo, alcançar?

Delpizzo: Nosso site é Triplewhale.com. Nossos sociais incluem X e LinkedIn. Estou ligado LinkedIn.