Crait, 380 Bin Dolarlık Tohum Öncesi Yatırım Aldı

E-ticaret siteleri için yapay zekâ destekli görseller oluşturan Crait, 4 milyon dolar değerleme üzerinden 380 bin dolarlık tohum öncesi yatırım turunu tamamladı. İş Bankası 100. Yıl Girişim Sermayesi dâhil olmak üzere melek yatırımcılardan (Fırat İşbecer, Hande Enes, Banu Kısakürek, Barbaros Özbuğutu) destek alarak ilk yatırım turunu tamamlayan Crait,alınan yatırımla beraber çok daha fazla markaya ulaşabilmek ve algoritmalarını geliştirmek üzere çalışmaya devam edecek.Özellikle satış dönüşüm oranlarında sağladığı pozitif etkiyi daha görünür kılmak da girişimin hedefleri arasında yer alıyor. Şu an market ürünlerinden mobilyaya farklı sektörlerdeki müşterilerle çalışmaya başlayan Crait, önümüzdeki yılın başında beta ürününü tüm müşterilerin kullanımına sunmayı planlıyor.

Markalar, ürünlerine lifestyle çekimleri yapmak, farklı görsel varyasyonlar oluşturmak ve ürün/kampanya bilgileri değiştiğinde güncellemek için yüksek maliyet ve zaman harcıyor. Bu süreç, tüm ürünler için görsel üretimi ve bunların güncellenmesi, A/B testleriyle optimizasyonu ve doğru kitlelere ulaştırılmasını zorlaştırıyor. Crait, bu maliyet ve operasyonel yükü azaltırken satış dönüşümünü artırarak markalara şu avantajları sunuyor: markalara özel yapay zeka modelleriyle yaratılan görseller, tek bir tıklamayla sonsuz sayıda ve boyutta varyasyon, kampanya ve ürün bilgileriyle otomatik güncellenen ve dönüşüm oranlarını artıran kişiselleştirilmiş içerikler elde etme.

Crait, Aralık 2022'de ABD'nin Delaware eyaletinde kuruldu. Kurucu ekipte yer alan Safiye Dinçtürk Turgut (CEO) ve Kaan Aytekin (CTO) e-ticaret sektöründeki deneyimlerini üretken yapay zekâ ile birleştirerek online satış yapan markaların ihtiyaçlarını çözen bir uygulama geliştirmek üzere yola çıktılar.Müşterilerin satın alma kararında en önemli faktör olan ürün fotoğrafları ve pazarlama görselleri aynı zamanda satıcıların da en zorlandığı konulardan biri. Sektör ihtiyaçlarını göz önüne alarak geliştirilen Crait görsel üretim sürecini basitleştirmeyi, otomatize etmeyi ve adaptif kişiselleştirme algoritmaları ile üretilen görsellerin etkisini optimize etmeyi hedefliyor.