Skip to content
Новость PR Newswire июнь 2026 г.

Pogo: AI-платформа для исследований на основе верифицированных покупок и $32 млн инвестиций

Pogo запускает AI-платформу для исследований на основе верифицированных покупателей

9 июня 2026 года компания Pogo объявила о запуске AI-платформы для исследований, которая ставит бренды в прямой диалог с тысячами верифицированных покупателей любого продукта — и всё это в течение нескольких часов, в масштабах, которые прежде были невозможны. Одновременно компания раскрыла, что привлекла 32 млн долларов инвестиций от ведущих инвесторов, включая Josh Buckley (Buckley Ventures), Mantis (The Chainsmokers), 20VC (Harry Stebbings), Village Global, Lenny Rachitsky, а также основателей Honey.

Как работает Pogo

Основанная в 2020 году, Pogo управляет потребительским приложением с 3 млн пользователей в США, согласившихся участвовать в исследованиях. Платформа охватывает каждую 150-ю покупательскую поездку в США — данные о транзакциях на сумму более 470 млрд долларов. Бренды используют эту сеть для охвата и изучения реальных клиентов через AI-модерируемые интервью, количественные опросы и постоянно работающую поведенческую аналитику.

Верификация строится на реальных данных о покупках: транзакциях по картам, цифровых и физических чеках, данных об использовании приложений и посещениях локаций. Это принципиально отличает Pogo от традиционных панелей, где респонденты могут заявлять что угодно для прохождения квалификации.

В платформе Pogo бренды просто описывают нужную аудиторию. AI находит подходящих людей в сети Pogo, создаёт гайд для обсуждения, одновременно запускает тысячи AI-модерируемых видеоинтервью и в течение нескольких часов предоставляет транскрипты, нарезки ключевых моментов и практические инсайты. Бренды также могут проводить количественные опросы с теми же аудиториями. Триггеры, работающие постоянно, могут автоматически вовлекать потребителей в момент изменения поведения — фиксируя обратную связь, пока решения ещё свежи.

Проблема, которую решает Pogo

Традиционные потребительские исследования давно страдают от проблем с мошенничеством: опросы переполнены ботами и людьми, которые лгут, чтобы соответствовать требованиям. Бренды принимают решения на миллиарды долларов, основываясь на данных, которым не могут доверять. Потребители тоже в проигрыше — они проходят через бесконечные вопросы скрининга, только чтобы быть отсеянными ещё до начала исследования.

Pogo даёт брендам возможность разговаривать с реальными, верифицированными по покупкам респондентами на основе наблюдаемых транзакционных данных на уровне SKU — с детализацией, которой никогда не существовало раньше: покупатели продукта, только что поступившего на полки на прошлой неделе, или ценный клиент, только что переключившийся на конкурента.

Реальные применения

Клиенты уже используют Pogo в разных сценариях: ведущая CPG-компания провела интервью с покупателями нового продукта, обнаружила дефекты упаковки и быстро скорректировала цепочку поставок до массового выхода на рынок. Крупная технологическая компания опросила пользователей роботакси, чтобы понять, почему одни ездят снова, а другие отказываются после первой поездки. Производитель продуктов питания из списка Fortune 500 сформировал обоснованное многолетнее представление о том, как GLP-1 препараты меняют потребительские предпочтения. Ведущий инвестор использовал Pogo для идентификации платящих подписчиков-представителей поколения Z на AI-инструмент в рамках due diligence перед инвестицией.

«Если мы сделаем своё дело правильно, Pogo станет самым надёжным источником человеческой правды в мире, — говорит сооснователь и CEO Дом Вонг. — Факты о том, что люди купили, когда и как часто, но также и история за этим: эмоция, контекст, что ими двигало. Результат — лучшая система для всех сторон: более умные решения для бизнеса, лучшие продукты и услуги для потребителей и новый способ для людей зарабатывать, делясь своим опытом».

Приложение Pogo уже два года подряд признаётся лучшим приложением лояльности в США по версии Newsweek — потому что помогает обычным людям зарабатывать на своих данных.