Бывшие сотрудники Spotify привлекли $10 млн на ИИ-персонализацию для e-commerce

Трое бывших инженеров Spotify — Сид Мотвани, Иан Андерсон и Шивадитья Синха — привлекли $10 млн посевного раунда для Malachyte, стартапа, переносящего технологию рекомендаций из стриминга в электронную коммерцию. Раунд со-вели Bessemer Venture Partners и Gradient, участие приняла Harpoon Ventures. В Spotify команда создала технологию Vector ИИ, которая предсказывает намерение и следующие действия пользователя, а не только его прошлое поведение. По данным TechCrunch, Vector ИИ обеспечивает около 90% рекомендаций для 800 млн пользователей Spotify.

В Malachyte применяют двухголовую Vector ИИ: одна часть оценивает, какой товар покупатель хочет прямо сейчас, вторая — его общий вкус, затем система донастраивается в реальном времени. Основатели считают, что большинство интернет-магазинов используют историю покупок, демографические сегменты или профили залогиненных пользователей, из-за чего новые посетители видят одну и ту же витрину, а постоянные — рекомендации по прошлым заказам. Malachyte анализирует контекст до первого клика, а внутри сессии каждое действие уточняет профиль. Гендиректор Мотвани приводит пример: поиск «тяжелого рабочего ботинка» и два клика по стальным носкам достаточно, чтобы выдвинуть рабочие штаны и перчатки и опустить туфли — без аккаунта и истории.

Компания тестирует технологию с 2024 года и работала более чем с 20 корпоративными клиентами в туризме, продуктах и ритейле. Платформа заработала осенью 2025 года с Fun.com, а с июня 2026 года доступна магазинам Shopify через нативную интеграцию и крупным ритейлерам через API. Мотвани добавляет, что магазины недоиспользуют собственные данные: каждое наведение, клик, прокрутка и добавление в корзину — сигнал, но большинство систем либо не действуют на него в момент, либо агрегируют за ночь.

Дальнейшая цель Malachyte — соединить мерчандайзинг и маркетинг вокруг единого понимания поведения покупателя. Насколько устойчиво стартап сможет конкурировать с рекомендательными движками крупных e-commerce-платформ, которые тоже развивают персонализацию в реальном времени, пока неясно.