经常性收入几乎是任何企业的圣杯——这正是苹果逐渐转型为几乎与硬件公司同等重要的服务公司的原因所在，其20%的收入现在来自Apple TV+、Apple Music、iCloud以及一系列其他基于订阅和非订阅的服务。
据报道，过去十年中获取新客户的成本增加了超过200%，这凸显了可预测收入流的重要性。但基于订阅的商业模式存在固有的挑战：公司不仅要专注于增加愿意付费的用户数，还必须注意保留现有客户。降低流失率是重中之重。
这正是丹麦初创公司Subsets旨在帮助企业实现的目标。该公司推出了一款由人工智能驱动的平台，旨在“弥合订阅行业的留存差距”。
可解释性
Subsets于2022年在哥本哈根成立，利用“可解释AI”来告诉企业哪些当前订阅者可能即将离开，并提供“实验”以找到吸引他们留下的最佳方式。
可解释人工智能是指AI以人类能够理解的方式“解释”或证明其决策和洞察的概念。它已成为推动人工智能更值得信赖的基石之一——大多数大型语言模型（LLM）提供商正通过解决备受诟病的“黑箱”问题来安抚批评者。
自推出六个月以来，Subsets已经获得了一些优质客户，包括《纽约时报》旗下的The Athletic和丹麦报纸Børsen。目前，该公司正寻求通过由北欧早期风险投资公司Upfin和Y Combinator (YC)领投的165万美元种子前融资，进一步巩固这一近期势头。此前，Subsets参加了YC的2023夏季项目。
媒体业务
虽然Subsets可应用于任何订阅制企业，但目前它专注于数字媒体领域。
“我们目前将用例限制在数字媒体——这包括数字出版商、流媒体平台、订阅应用和电信公司，”Subsets联合创始人兼首席执行官Martin Johnsen在接受TechCrunch采访时表示，“Subsets可以更广泛地应用于数字消费者订阅领域。我认为我们将扩展到例如出行、银行和外卖等领域。随着一切变得更加数字化，甚至更多的线下订阅类别也将被纳入。”
公司将Subsets连接到其各种内部系统，如CRM（客户关系管理）、CMS（内容管理系统）、计费、数据仓库等，以获取订阅者数据点。这些数据可以包括人口统计信息、每位订阅者如何消费特定内容（例如时间、类别偏好）以及与产品和客户互动相关的任何其他相关事项。
在前端，Subsets通过一个Web应用程序提供服务。商业团队可以通过易于理解的图表和自然语言深入分析“流失受众”。例如，它可能会突出显示数千名曾经在一个特定媒体品牌下参与多种不同内容的订阅者，但现在显示出失去兴趣的迹象。
Subsets允许非技术团队在其订阅者基础的子集（因此得名）上运行留存“实验”，以查看哪些行动可能促使客户继续留在平台上。这些实验可能是一系列推送通知、提供订阅折扣的电子邮件，或者是免费升级以解锁新功能。这些“留存流程”的具体细节可由每个客户进行调整。
在实验阶段发现能够降低流失率的步骤将以展示有效结果的形式呈现出来——旨在减少公司在留存工作中的猜测成分，并允许公司“自动化有效的做法”。
“其中一些实验将在用户留存方面产生非常好的效果——产生良好效果的实验将被自动化，”Johnsen说。“因为受众是由触发流失的特定订阅者行为定义的，这些受众通常是动态的，新订阅者会流入和流出某个受众群体。所有流入该受众群体的订阅者都会接收到已被证明能产生良好效果的流程。”
连接
拥有数学建模和计算教育背景的Johnsen告诉TechCrunch，该公司使用“带有时间序列方法的梯度提升模型”开发了自有AI算法。梯度提升本质上是将多个“弱”预测模型组合成一个更强的预测模型，而时间序列则将与时间相关的特征融入建模过程中。然后Subsets使用来自埃隆·马斯克的xAI让“导致流失的行为变得可理解”，正如Johnsen所言。
虽然Subsets目前并未使用OpenAI的任何GPT.x模型，但Johnsen表示，他们正在利用支撑ChatGPT的同一基础模型，在其产品中构建一些额外的“下游功能”。
本周在社交媒体上发布的一篇帖子中，YC总裁兼首席执行官加里·坦（Garry Tan）表示，大约一半的YC公司“以某种方式使用大语言模型（LLMs）”，这显然与其最新对Subsets的投资相一致。鉴于YC的历史人脉关系，获得YC作为早期支持者也被证明对Subsets的增长计划大有裨益。事实上，Subsets的客户The Athletic也是YC的校友，它于六年前从Summer ’16项目毕业，随后被《纽约时报》收购。
“YC拥有一个令人印象深刻的强大网络，这为我们带来了一些令人兴奋的机会。”Johnsen说。
除了领投方Upfin和YC之外，Subsets的种子轮融资还包括来自众多机构投资者和天使投资者的投资，包括Cuesta Labs、Sandhill Markets以及Peakon创始人菲利普·钱伯斯（Phillip Chambers）。