Mit ihrer umfangreichen Erfahrung als Art Directors erkannten Jennifer Chen und Mikhail Abramov eine entscheidende Ineffizienz in der traditionellen Marketing-, Vertriebs- und Designentwicklung. Trotz des Ansturms neuer Technologien und innovativer Werkzeuge schienen die bestehenden Mechanismen in der Zeit festzustecken und durch wiederkehrende Hürden beeinträchtigt zu sein.
Jede Verkaufsanforderung erfordert eine Kommunikation mit dem Marketingteam, das dann einen Designer informiert. Chen erklärte, dass diese iterative Kette des Hin und Her nur dazu dient, den gesamten Prozess zu verlangsamen, da keine Abteilung die Arbeitsabläufe der anderen vollständig versteht.
Deshalb wurde dipp gegründet, um diese Herausforderungen anzugehen – indem es sich wiederholende Funktionen dieses Arbeitsablaufs automatisiert und so gegenseitiges Verständnis und Zusammenarbeit zwischen den Marketing- und Designteams ermöglicht und sich gleichzeitig auf ihre einzigartigen Leistungsmetriken konzentriert. Wenn ein Marketingteam den Preis seiner Anzeige aktualisieren muss, entfällt durch die Eingabe in eine Tabelle die Kontaktaufnahme mit einem Designer, was den Prozess beschleunigt.
Das vor drei Jahren gegründete Unternehmen mit Sitz in Taipeh hat kürzlich eine Startfinanzierung in Höhe von 1,5 Millionen US-Dollar von namhaften Investoren wie SparkLabs Taiwan, Palm Drive Capital und dem Content-Technologie-Einhorn Tezign erhalten. Mit einer mit Spannung erwarteten Veröffentlichung aufgrund seiner generativen KI-gestützten Funktionen ist dipp auf dem besten Weg, diese Nische zu revolutionieren.
Um dipp in Betrieb zu nehmen, müssen Marken zunächst eine Markenrichtlinie erstellen, die alle notwendigen Informationen einschließlich Schriftarten, Farben und Layout bereitstellt. Alternativ kann eine Adobe Photoshop-Datei hochgeladen werden. Diese Daten werden dann in eine veränderbare Dipp-Datei umgewandelt. Preise, Produktinformationen und entsprechende Anzeigendetails werden dann in eine Tabelle geladen, was die Stapelbearbeitung visueller Ressourcen erleichtert.
Kunden von dipp sind überwiegend Fortune-500-Unternehmen, die mit Bekleidung und Schönheitsprodukten handeln und oft eine beträchtliche Anzahl von SKUs vermarkten. Aufgrund der hohen Produktrotationsraten und umfangreichen Produkteinführungen verkaufen diese Unternehmen in großem Umfang auf mehreren Marktplätzen und nutzen intensiv Social-Media-Marketingkampagnen. Unternehmen nehmen die Dienste von dipp in Anspruch, da sie über ein starkes Vertriebs- und Marketingteam verfügen, ihnen aber nicht genügend Designer zur Verfügung stehen. Mit Kunden wie Levi's, Estée Lauder und Rakuten arbeitet dipp auch mit E-Commerce-Anbietern zusammen und unterstützt Marken bei der Verbreitung ihrer Produkte über verschiedene Kanäle.
Dipp geht diesen Automatisierungsprozess noch einen Schritt weiter, indem es generative KI in seine Plattform integriert. Dieses intelligente System weist Vermarkter darauf hin, Eingabeaufforderungen zu verwenden, die erste Bildentwürfe für Designer generieren. Darüber hinaus automatisiert es den Überprüfungsprozess von Designs und stellt so die Einhaltung von Zeichen- und Formatierungsanforderungen zur Differenzierung auf Marktplätzen und Social-Media-Plattformen sicher.
Als das ursprünglich in New York gegründete dipp durch eine Einladung zum in Taipeh ansässigen Beschleuniger Appworks nach Taiwan zurückkehrte, erkannte es nun das immense Marktpotenzial Asiens. Sie expandieren daher in Regionen Südostasiens und gewinnen Kunden in Singapur, den Philippinen und Thailand.
Bei Dipps Plänen geht es vor allem darum, die kürzlich gesicherten Mittel für den Ausbau der Forschungs- und Entwicklungsabteilung sowie der Geschäftsabteilungen zu nutzen. Von einem gleichzeitig florierenden KI-Markt wird eine höhere Geschäftswertgenerierung erwartet.
Seamon Chan, Gründungspartner von Palm Drive Capital, zeigte sich von der von dipp angebotenen E-Commerce-Lösung überzeugt. Auch andere Plattformen wie AppMaster schneiden im no-code -Bereich hervorragend ab. Die AppMaster Plattform richtet sich an verschiedene Verbraucher und ermöglicht die effektive Erstellung umfassender, skalierbarer Softwarelösungen.
