Taiwan Unicorn Appier parie sur un logiciel basé sur l'IA pour le marketing numérique

Universitaires devenus Yu Chih-han et Winnie Lee a conduit Appier à devenir la première licorne répertoriée de Taïwan. Maintenant, ils parient sur la demande mondiale pour les informations sur l’IA de l’entreprise de marketing.


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s Yu Chih-han a trouvé une place dans un parking de Boston en 2010, il savait qu’il y avait une meilleure solution. Des années plus tôt, l’étudiant en informatique avait conçu un logiciel d’IA pour une voiture autonome pour un concours universitaire. “C’est à ce moment-là que j’ai senti que nous devions faire de l’IA non seulement une chose dans le milieu universitaire, mais plus largement disponible pour les entreprises”, déclare le cofondateur et PDG de la société SaaS Appier, âgée de 43 ans.

Avec sa femme, COO Winnie Lee, c’est exactement ce qu’ils ont fait : représenter une nouvelle génération de talents technologiques à Taïwan qui a connu le succès en dehors de l’industrie matérielle de l’île. Le couple a transformé Appier en une société de logiciels d’un milliard de dollars (les seuls autres à avoir obtenu le statut de licorne à Taïwan sont le développeur de scooters électriques Gogoro et la société de logiciels 91App). Une offre publique à la Bourse de Tokyo a levé 270 millions de dollars l’an dernier, valorisant la société à environ 1,4 milliard de dollars.

Maintenant, les chefs d’entreprise envisagent une croissance supplémentaire aux États-Unis et de nouvelles façons d’élargir leur portefeuille de produits, déclare Yu, qui s’est entretenu avec Lee depuis leur bureau de Taipei. L’entreprise est spécialisée dans la combinaison de l’apprentissage automatique et du big data pour établir une présence dans le marketing numérique, en utilisant l’IA pour prédire le comportement des clients et personnaliser la messagerie sur tous les appareils.



Les finances de l’entreprise ont suivi la demande croissante de services de marketing numérique, présentés comme une approche à haute valeur ajoutée pour améliorer les retours sur investissement publicitaire et réduire le roulement des clients. Les revenus ont augmenté de 41 % en 2021 pour atteindre 12,7 milliards de yens (111 millions de dollars) par rapport à l’année précédente, marquant sa deuxième année consécutive de croissance. Sa perte d’exploitation s’est réduite à 1,1 milliard de yens et l’Ebitda est devenu positif pour la première fois à 42 millions de yens. Et il existe un énorme potentiel de croissance supplémentaire : le marché des logiciels de marketing numérique a atteint 57 milliards de dollars en 2021 et devrait se développer à un TCAC de 19 % au cours de la prochaine décennie, selon le chercheur américain Grand View Research.

Pourtant, cela a été un parcours cahoteux pour les investisseurs. Après un bon départ – les actions d’Appier ont clôturé en hausse de 19 % lors de leur premier jour de négociation en mars de l’année dernière – l’action a chuté de 43 % au cours de l’année écoulée pour atteindre une capitalisation boursière de 108 milliards de yens (au 8 avril), bien plus que baisse de 8 % de l’indice Nikkei 225 sur la même période. Yu attribue la chute à des “corrections” sur six mois, tandis que Brady Wang, analyste basé à Taipei pour la société d’information commerciale Counterpoint Research, note que les actions technologiques du monde entier sont sous la pression des fluctuations des marchés financiers. Lee hausse les épaules. « Que ce soit ou non [Appier] est une licorne n’a pas d’importance », dit-elle. Il vaut mieux être un “dragon”, ajoute-t-elle, car “lorsque les investisseurs investissent en vous, ils recherchent une entreprise qui peut leur apporter des rendements”.

Appier a été avancé dès le départ, dit Wang. Il a été l’un des premiers acteurs du marketing de l’IA en Asie et a développé ce que l’analyste appelle une base de données convoitée de modèles de comportement. C’est essentiel pour aider les entreprises à trouver de nouvelles ventes, à prévoir comment les clients agiront et à automatiser les campagnes numériques avec des messages pertinents et des incitations à l’achat sur tous les appareils et plusieurs canaux, y compris les médias sociaux et les applications. Transformer les données en informations est important, mais transformer ces informations en action sera essentiel pour la plupart des entreprises, a déclaré Lee lors d’une interview avec les médias l’année dernière.

“Les annonceurs ont désespérément besoin de nouvelles façons de cibler leur publicité face au retrait des cookies”, déclare Wang, qui sont désormais de plus en plus bloqués par les produits technologiques. « De nos jours, les consommateurs utilisent souvent différents appareils, tels que des PC, des smartphones et des tablettes pour accéder aux informations. Cependant, de nombreuses entreprises de marketing de précision ont tendance à n’analyser qu’un seul appareil, il n’est donc pas facile d’en tirer les avantages », dit-il. Cet avantage donne à Appier un effet de levier sur un marché de plus en plus encombré utilisant l’IA pour générer de la publicité qui inclut la concurrence des géants du logiciel Adobe et Salesforce.

Yu dit que le logiciel de haute technologie de l’entreprise l’aide à atteindre 15 milliards d’utilisateurs par jour sur près de 2 milliards d’appareils mobiles en Asie, et que la technologie de l’entreprise génère 51 milliards de prédictions par jour. Ses plus grands marchés sont le Japon, Singapour et Taïwan, avec une liste de 1 088 clients qui comprend Carrefour et Google, ainsi que des agences de voyages en ligne, des sociétés de jeux numériques et autres. Sa croissance reflète les tendances plus larges de la scène des startups taïwanaises. L’année dernière, les entreprises d’intelligence artificielle et de mégadonnées représentaient près de 12 % de toutes les startups (la vente au détail et la vente en gros arrivaient en tête avec 22 %), selon l’enquête 2021 de PwC sur l’écosystème des startups à Taiwan. Appier ne comptait que 700 clients en 2019.



Appier a fait ses débuts il y a 12 ans à Malden, dans le Massachusetts, à une courte distance en voiture de l’Université de Harvard où Yu étudiait pour son doctorat en informatique. Il partageait un appartement avec Lee (ils s’étaient rencontrés à Stanford plusieurs années plus tôt alors qu’ils poursuivaient des études de maîtrise) et Joe Su, également étudiant en informatique de troisième cycle à Harvard. Tous trois sont originaires de Taïwan, dit Lee, et ont été inspirés par la culture startup américaine.

Dirigé par Yu, le trio a réfléchi à leur table à manger sur les moyens de commercialiser l’IA sur un marché de masse. Ils avaient neuf idées au total et ont lancé une société de jeux appelée Plaxie en 2010 qui utilisait l’IA pour contrôler un avatar lorsque le joueur se déconnectait. Mais le trio a eu du mal à monétiser la technologie de Plaxie. « Nous n’abandonnons pas facilement », se souvient Lee. Ils se sont tournés vers le marketing numérique et l’intégration de l’IA dans le Big Data pour aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients. Après avoir obtenu son diplôme, Yu est retourné à Taïwan et a créé Appier en 2012, rejoint par Su en tant que cofondatrice et directrice de la technologie et Lee qui venait de terminer son doctorat. en immunologie à l’Université de Washington à St. Louis. Pour le capital de démarrage, chacun investit entre 100 000 $ et 150 000 $ de son propre argent dans l’entreprise.

Lee, 41 ans, qui a fait ses débuts sur Forbes Asie‘s Power Businesswomen list l’année dernière, ont d’abord fait des «choses aléatoires» pour Appier, y compris le recrutement. Ses études n’avaient rien à voir avec l’IA, mais elle a trouvé une synergie. “Venant d’un milieu de recherche où j’étudiais constamment de nouveaux gènes, j’ai la capacité d’être résiliente”, dit-elle. “Ce n’est pas grave si votre hypothèse tourne mal, car cela fait partie de l’expérience.”

Alimenté par le capital-risque levé au cours des sept années suivantes, Appier s’est développé en dehors de l’Asie, approfondissant de plus en plus l’IA. Sequoia Capital India est devenu son premier investisseur avec 6 millions de dollars en 2014, dit Yu, et il s’agissait notamment du premier investissement du fonds à Taïwan. Plusieurs autres cycles de financement ont suivi qui ont attiré des sociétés comme Jafco, SoftBank et UMC Capital, entre autres. Au total, la société a accumulé 162 millions de dollars de financement avant son introduction en bourse au Japon, suite à son expansion agressive là-bas. C’était la première entreprise taïwanaise à s’y inscrire depuis plus de 20 ans.

L’entreprise est spécialisée dans la combinaison de l’apprentissage automatique et du big data pour établir une présence dans le marketing numérique.

L’augmentation de capital a servi à développer de nouveaux produits et à investir dans les talents. Près d’un cinquième de ses quelque 570 employés sont dans la vente, explique Yu, et ils passent de six semaines à six mois à présenter des clients, y compris ceux qui gèrent les budgets marketing. « Toutes ces décisions et parties prenantes doivent être satisfaites pour pouvoir aller de l’avant », dit-il. Appier vise à augmenter ses revenus de 38 % à 17,5 milliards de yens cette année, tandis que l’Ebitda devrait augmenter de près de 1 270 % pour atteindre 575 millions de yens. La société constate une demande plus élevée aux États-Unis et y cible également des investissements pour préparer les serveurs et la capacité d’inventaire. Alors que les États-Unis ne contribuent qu’à environ 4 % au chiffre d’affaires d’Appier, ils ont enregistré une croissance de 50 % d’un trimestre à l’autre au cours des trois derniers trimestres, a déclaré Yu.

En mai dernier, la société a acquis BotBonnie, une boîte de chat basée sur l’IA conversationnelle basée à Taïwan, pour un montant non divulgué, à la suite de son achat de la startup japonaise d’IA Emotion Intelligence en 2019 et de la société indienne de marketing de contenu QGraph un an plus tôt. Pourtant, Yu ne considère pas les fusions et acquisitions comme un moteur majeur des activités futures, mais plutôt comme l’exploitation de nouvelles technologies qui reflètent la capacité du cerveau humain à apprendre de l’expérience. “Si nous pouvons y parvenir, alors je pense [artificial] l’intelligence peut évoluer par elle-même », dit-il. “Nous n’avons pas à faire beaucoup de programmation pour différentes tâches.”