ريان جونسون، كبير مسؤولي المنتجات في CallRail – سلسلة المقابلات

ريان لديه أكثر من 15 عامًا من الخبرة المتنوعة في تقنيات المعلومات وتطوير المنتجات من الشركات الناشئة في المراحل الأولى إلى الشركات في قائمة فورتشن 100. وبصفته كبير مسؤولي المنتجات في CallRail، يستفيد من شغفه بتطوير حلول تقنية من الدرجة الأولى لحل المشكلات في العالم الحقيقي. قبل انضمامه إلى CallRail، كان عضوًا رئيسيًا في فريق القيادة في Banjo (الآن MiiM). هناك ساعد في نمو منظمة تطوير المنتج بنسبة تزيد عن 300٪، وأنشأ منتجات تقنية من الدرجة العالمية باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وساعد في جمع تمويل من الجولة C بقيمة 100 مليون دولار.

CallRail هي منصة لتحليل بيانات العملاء المحتملين مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تساعد الشركات بمختلف أحجامها على التسويق بثقة. تخدم أكثر من 200 ألف شركة حول العالم، وتتيح تتبع كل عميل محتمل وربطه بمراحل رحلته التسويقية، وتسجيل كل مكالمة ورسالة نصية ومحادثة ونموذج وإدارتها، والاستفادة من الرؤى التي يكشفها الذكاء الاصطناعي لتحسين التسويق.

كانت بداية مسيرتك المهنية تركز على المحاسبة والمالية، كيف انتقلت في البداية إلى مجال الذكاء الاصطناعي؟

على الرغم من أن مسيرتي المهنية بدأت بالتركيز على المحاسبة والمالية، إلا أنني كنت دائمًا أمتلك تفكيرًا تحليليًا. أثناء دراستي في كلية ألبيون، قمت بالتسجيل في فصل علوم الحاسوب كمقرر اختياري – والباقي هو التاريخ! هذا أتاح لي الفرصة لمشاركة الصناعة التكنولوجية قبل ظهور الذكاء الاصطناعي.

مع استمرار مسيرتي المهنية، أدركت أمرين: لدي شغف عميق بالعمل مع البيانات (خاصة من منظور منتج) وفهم كيف يمكن تحويل هذه البيانات إلى شيء ذو قيمة حقيقية للعملاء. لا يوجد طريق مباشر للذين يرغبون في دخول هذا المجال الناشئ، ولكن هذه الاهتمامات قادتني بشكل طبيعي نحو مسيرة مهنية تتضمن الذكاء الاصطناعي.

إذا سألتني قبل عقدين عندما بدأت مسيرتي المهنية عن الذكاء الاصطناعي، لربما كنت سأشير إلى فيلم Terminator مثل الجميع في ذلك الوقت. ومع تطور التكنولوجيا – وخاصة التطورات الأخيرة – أصبح من الواضح أن مسيرتي يجب أن تبدأ بفهم قوي للبيانات.

بالنسبة إلى أولئك الذين يرغبون في متابعة مسار مهني في الذكاء الاصطناعي، فإن مجال الخلفية الفريدة مع وجهات نظر أصلية هو الأكثر أهمية. هناك العديد من الأشياء غير المعروفة حول الذكاء الاصطناعي في المستقبل، ويمكنك الذهاب في اتجاهات مختلفة – كيف يتم تطبيقها، أين يتم تطبيقها، التنظيم، الامتثال – قائمة لا حصر لها. لذلك، أعتقد أنه إذا كنت تستطيع القدوم بذهن مفتوح ورضا للتعلم، يمكن لأي شخص دخول هذا المجال الناشئ بغض النظر عن خلفيته الأولية.

قبل دورك الحالي، قادت تطوير منتجات Banjo التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ما هي هذه المنتجات وما هي بعض النقاط الرئيسية التي استفدتها من هذه التجربة؟

على أعلى مستوى، كنا نستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاكتشاف الأحداث أثناء حدوثها في جميع أنحاء العالم. ركزنا تقنيتنا الداخلية على الرؤية الحاسوبية لاكتشاف الأشياء في الصور والفيديو (الحريق، الحوادث، الشعارات، الأشياء، إلخ.) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحديد ما يتحدث عنه الناس. استخدمنا العديد من مصادر البيانات مثل وسائل التواصل الاجتماعي وخدمة الطوارئ e911 وكاميرات المرور، إلخ. لتحديد وتأكيد متى يحدث “حدث”. استخدمنا هذه التكنولوجيا لنشر الأخبار المحلية والوطنية قبل الآخرين ومساعدة الشركات الكبيرة على حماية موظفيها وأصولها وسمعتها.

تستخدم CallRail تكنولوجيا تسمى Conversation Intelligence التي تسهل اكتشاف المعلومات من المحادثات، ما هي هذه التكنولوجيا بالتحديد؟

Conversation Intelligence هي القدرة على تجميع معلومات قابلة للتنفيذ تلقائيًا من مكالمات الهاتف لتحسين أداء التسويق. الهدف هو تمكين المسوّقين والمؤسسات وأصحاب الأعمال من اتخاذ القرارات التجارية الصحيحة بسرعة ودقة.

• تحويل العملاء المحتملين إلى عملاء فعليين: يحلل الذكاء الاصطناعي في CallRail المحادثات الهاتفية لاستخراج رؤى ومعلومات تدعم التحويل. يساعد تحديد أفضل العملاء المحتملين من أقوى مصادر التسويق على ترتيب الأولويات والتركيز على الأكثر استعدادًا للشراء، بما يوفّر الوقت ويحسّن استخدام الموارد. ويمكن أتمتة سير العمل عبر Conversation Intelligence® لتسهيل المتابعة. وتمنح الرؤى سياقًا غنيًا لكل عميل محتمل لفهم احتياجاته وتفضيلاته، وإعداد استراتيجيات وحلول مخصصة تزيد فرص تحويله إلى عميل راضٍ.

• تجربة العملاء: توفير معلومات قيمة من خلال تحليل المحادثات، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك على فهم عملائك ورحلتهم. هذا يشمل التقاط تفاصيل كل تفاعل، مثل المواضيع المناقشة، نبرة الصوت، المشاعر، وأي نقاط ألم أو تحديات محددة. مع هذه الصورة الكاملة لرحلة العميل وتفاعلاته، يمكن للشركات تقديم تجربة عملاء أكثر تخصيصًا وملاءمة. وتساعد الرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي على فهم تفضيلات العملاء واحتياجاتهم وتوقعاتهم لتقديم اقتراحات وتوصيات وحلول ذات صلة.

• أداء الوكيل: من خلال استعراض محتوى المحادثة، تقدم CallRail نصائح تدريبية مفيدة حول كيفية التعامل مع المكالمات، مما يوفر للوكلاء التوجيه اللازم لتقديم خدمة عملاء أفضل. كما يجمع الذكاء الاصطناعي معلومات مستخلصة عبر مكالمات متعددة أو من قبل وكلاء فرديين، مما يسمح لك بالحصول على فهم شامل لأداء فريقك. ويمكن اكتشاف الأنماط والاتجاهات الإيجابية والسلبية في المشاعر المعبر عنها أثناء المكالمات، وتحديد المشكلات المتكررة التي قد تؤثر في رضا العملاء. وبمعالجة جوانب التحسين هذه، ترتفع جودة التفاعل مع العملاء.

• تحسين التسويق: أحد المزايا الرئيسية لمعلومات المكالمات التي يولدها الذكاء الاصطناعي هو سهولة دمجها مع أنظمة مختلفة، بما في ذلك منصات إدارة علاقات العملاء مثل HubSpot وأدوات أتمتة التسويق. باستخدام معلومات الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات مساعدتها على الحصول على صورة كاملة لرحلة العميل المحتمل، من الاتصال الأول إلى النتائج النهائية، عبر القنوات الرقمية والقنوات غير الرقمية. كما تمكن هذه المعلومات المسوّقين من قياس فعالية استراتيجيات التسويق من حيث العائد على الاستثمار (ROI). وبمتابعة مؤشرات الأداء الرئيسية مثل معدلات تحويل العملاء المحتملين، وتكلفة اكتساب العميل، والإيرادات، يمكن تحسين التسويق لزيادة العائد. وتتيح Conversation Intelligence تحديد الكلمات الرئيسية وأتمتة استراتيجيات المزايدة عليها استنادًا إلى المكالمات، مع دعم تحسين محركات البحث والرسائل التسويقية. فإذا تكررت الاستفسارات عن خدمات غير متاحة، يمكن تعديل نصوص الموقع لتوجيه المكالمات بصورة أدق أو تكييف العروض لتلبية الطلب.

تعد CallRail Conversation Intelligence مصممة خصيصًا لفهم وتحليل الكلام البشري. وهذا يعني أنها يمكن استخراج كل قطعة صغيرة قيمة من المعلومات من المكالمات الهاتفية مع توفير أكثر من 94٪ من الوقت المخصص لهذه المهمة لدى الموظفين والمديرين، بحسب بيانات الشركة. وتأتي معلومات المكالمات مباشرة من العملاء، لتقدم بيانات قيّمة من أداة تسويقية مجرّبة بصيغة تناسب القرن الحادي والعشرين.

ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي تستخدم في هذه التكنولوجيا؟

لدينا شراكة رائعة مع AssemblyAI، وهي شركة تستخدم مجموعة متنوعة من ميزاتنا التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. بدون الدخول في التفاصيل العميقة، نستخدم:

• ASR (التعرف التلقائي على الكلام) – مدعوم من Conformer-2، وهو أكبر نموذج ASR متوفر تجاريًا مدرب على أكثر من 1.1 مليون ساعة من بيانات الصوت الإنجليزية
• LeMUR – LLM يستخدم لتحليل البيانات المنطوقة. وهو أساس ملخصات، تدريب الوكلاء، التأهيل التلقائي، وغيرها. تُجري CallRail عمليات ضبط إضافية للنماذج بطرق متنوعة لتحقيق أكبر قيمة لعملائنا.

في يوليو 2023، تم الكشف عن CallRail Labs كأول من نوعه في مجال تحليل المكالمات. واحدة من الميزات الأساسية هي إدخال “خطط العمل”. هل يمكنك مشاركة بعض المعلومات حول ما هي هذه الميزة؟

نعم! عند إطلاق CallRail Labs، قمنا أيضًا بإطلاق خطط العمل لدعم الوكلاء مع توصيات الذكاء الاصطناعي للخطوات التالية بعد المكالمة. هذه الميزة تزيل التخمين من متابعة العملاء المحتملين من خلال تلخيص النقاط الرئيسية، وتجميعها في صيغة قابلة للمشاركة لمراسلة أو نصها إلى فرق الخط الأمامي، وتوثيق المتابعة في لوحة تحكم CallRail Premium Conversation Intelligence.

ومنذ الكشف عن CallRail Labs في يوليو، أُضيفت ست قدرات جديدة:

• التدريب على المكالمات بالذكاء الاصطناعي: يحدد مواضع نجاح الموظفين وفرص التحسين، ويقدم توصيات محددة قابلة للتنفيذ. يخفف ذلك عبء التدريب عن أصحاب الأعمال ويتيح ملاحظات غير متحيزة وفي الوقت المناسب لتحسين الأداء.
• التعرف على المواعيد المحجوزة بنجاح: يمكّن أصحاب الأعمال من تحديد المكالمات الأرجح أن تولّد إيرادات وفهم الأنشطة التي تجذب أفضل العملاء المحتملين.
• تمييز العملاء الجدد من الحاليين: يوضح أي الحملات تجلب أعمالًا جديدة وأيها تدعم عودة العملاء، دون الاستماع إلى المكالمة أو قراءة نصها. ويساعد تمييز حملات اكتساب العملاء من حملات تعزيز الولاء والإيرادات على تحسين تقسيم الجمهور وأداء الحملات.
• اكتشاف الأسئلة المتكررة تلقائيًا: يكشف الأسئلة الشائعة في المكالمات لفهم احتياجات العملاء، ويدعم تحسين محركات البحث وتنقيح استراتيجية الكلمات الرئيسية.
• تسجيل تفاصيل المتصلين وتفضيلاتهم تلقائيًا: يدعم بناء العلاقات المستقبلية وتعميق الصلات بين العلامة التجارية والعميل. فتذكر عيد ميلاد العميل أو حدث قريب في حياته قد يعزز الثقة والولاء.
• إنشاء رسائل نصية وبريد إلكتروني مدروسة وموجزة بعد المكالمة: يؤكد أن مخاوف العميل قد سُمعت، ويقوي العلاقة، ويوفر ساعات كثيرة من عمل الموظفين.

يمكن قراءة المزيد عن هذه القدرات هنا وهنا. ومع حماسنا لهذا الزخم الأولي، فما زلنا في البداية!

هل يمكنك أيضًا وصف كيف تتيح CallRail Labs للعملاء التأثير على استخدام الشركة للذكاء الاصطناعي الصوتي؟

تم تصميم هذا برنامج الابتكار الجديد – كما ذكرت، الأول من نوعه في مجال تحليل المكالمات – لتعزيز الابتكار المستمر في الذكاء الاصطناعي بالشراكة مع الشركات الصغيرة والمتوسطة، عبر دعوة عملائنا للتأثير على كيفية استخدامنا للذكاء الاصطناعي الصوتي من خلال إتاحة الوصول المبكر إلى قدرات المنتجات الجديدة.

الهدف هو توفير ملاحظات مباشرة لقادة المنتج والهندسة في نفس الوقت الذي يتيح لنا التحرك بصورة هادفة لحل التحديات التجارية الحقيقية في ظل انفجار القدرات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في السوق. نحن محظوظون بأن لدينا مجموعة كبيرة من العملاء الراغبين في اختبار التطبيق العملي لهذه المنتجات الجديدة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وتقديم ملاحظات قيمة.

تكمن أهمية هذا المشروع في تبسيط المهام المعقدة وتقديم استراتيجيات تستند إلى البيانات باستمرار، مما يحسن الكفاءة الإجمالية ويُظهر قدرة الذكاء الاصطناعي على دفع الابتكار المفيد في مجال Conversation Intelligence®.

ما هي بعض الحالات الشائعة لاستخدام هذا البرنامج؟

نحن محظوظون بأن لدينا مجموعة واسعة من الأمثلة التي تظهر كيف يستخدم عملاؤنا الذكاء الاصطناعي لتحويل المكالمات إلى ميزة تنافسية. بعض الأمثلة المفضلة لدينا عبر الصناعات تشمل:

خدمات المنزل: Adria Marble & Granite هي شركة عائلية لتصنيع الحجارة تقوم بتثبيت أسطح المطابخ والحمامات والمدافئ وغيرها. عندما بدأت الشركة، كانت الإعلانات تتم من خلال دليل الهاتف الأصفر والفاكس والكلمة الشفوية. في صناعة حيث من الشائع أن يفقد المقاولون اتصالهم مع العملاء المحتملين، ساعدت CallRail في جعل Adria Marble تبرز من خلال ضمان اتصال جميع المكالمات وعدم فقدان أي عميل محتمل.

نتيجة لذلك، تمكنت الشركة من خفض التكلفة الإجمالية لكل عميل محتمل وتحسين استهداف العملاء المحتملين الذي سيولد مبلغًا أعلى من الصفقات. ساعدت CallRail في توفير 10-20 ساعة في الأسبوع من خلال أتمتة تتبع العملاء المحتملين والمكالمات الذي كان Irfan سيقوم به يدويًا، إما من خلال جدول أو أحيانًا من خلال الصراخ في المكتب لضمان استجابة العملاء. مع وجود ثلاثة أشخاص فقط يتعاملون مع جميع مهام المبيعات والإدارة المكتبية، فإن الحصول على هذه الساعات مرة أخرى للمهام الأخرى لهو أمر مهم.

القانوني: المنافسة بين وكالات التسويق الرقمي شرسة – خاصة في مجال القانون، حيث تكون العملاء عادة أكثر ولاء وربحية من تلك في الصناعات الأخرى. لذلك، لجأت Above the Bar Marketing إلى CallRail لمساعدتها في إثبات أي إعلانات وحملات وكلمات رئيسية تجعل هواتف العملاء تدق. النتيجة: ساعد تتبع المكالمات على إعادة تخصيص الأموال بشكل صحيح لما لا يقل عن 75٪ من العملاء – مع التخلص من 1000 دولار شهريًا من الإنفاق الإعلاني المهدور.

الرعاية الصحية: Cornerstone Foot Care كانت عمليات التسويق الرقمي تفتقر إلى تتبع كافٍ للعملاء المحتملين الواردين والمكالمات الهاتفية الواردة. لجأت العيادة إلى CallRail للحصول على رؤية فيما يتعلق بالكلمات الرئيسية والحملات التي كانت المكالمات قادمة منها، بالإضافة إلى جودة كل مكالمة. مع إضافة إعلانات Google وCallRail، نمت إيرادات Cornerstone بنسبة 40٪ من خلال جودة المكالمات المُحسّنة، وزيادة عدد المكالمات من العملاء المحتملين الواردين، وخفض عدد المكالمات المفقودة.

كما أنك معروف بتحليلاتك بين الذكاء الاصطناعي وسباق السيارات. ما هي بعض أوجه التشابه بينهما؟

الذكاء الاصطناعي وسباق السيارات (خاصة فورمولا 1) لديهما علاقة وثيقة لسنوات عديدة. الفرق الرياضية لها القدرة على وضع سياراتها من خلال محاكاة يمكن للذكاء الاصطناعي تفسيرها ومساعدة الفريق من خلالها. يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف التغييرات التي تحتاج إلى إجراؤها على المحرك لتحسين الأداء أو زيادة الموثوقية، أو التغييرات في الديناميكا الهوائية لمساعدة القوة الهابطة. ليست هناك عجبة أن السيارات الرياضية الحديثة في فورمولا 1 تشبه المركبات الفضائية، حيث يساعد الذكاء الاصطناعي في تصميم الهوائية بشكل حرفي.

أنا أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل أفضل مع عنصر ملاحظات بشري، وهو لا يختلف في السباق. على سبيل المثال، حتى إذا تنبأ نموذج الذكاء الاصطناعي بأفضل إعداد للطقس الممطر أو الحار، لا يزال السائق يحتاج إلى تقديم ملاحظات إلى الفريق. لا يمكن للذكاء الاصطناعي توقع كل شيء حول أداء السائق وتفضيلاته، لذلك تحتاج إلى تفاعل بشري من أجل ملاحظات. في الواقع، سمعت رئيس الفريق يتحدث عن هذا عندما كنت أجرُ جولة في Petit LeMans في أكتوبر. قال “الذكاء الاصطناعي رائع حقًا وقد قدم لنا مكاسب كبيرة، لكنه لم يزيل بعد ملاحظات السائق وفرق تفهم دقائق السائق”.

هل يمكنك مشاركة رؤيتك لمستقبل الذكاء الاصطناعي الصوتي وتحليل المكالمات؟

من السهل الشعور أن عالم التسويق يتحرك بسرعة أكبر من سرعة الضوء اليوم. هناك دائمًا مصطلح جديد للتعلم، أو استراتيجية لتطبيقها، أو أفضل ممارسة لتنفيذها. غالبًا ما ننسى أن بعض استراتيجيات التسويق الأفضل المجرّبة والموثوقة هي في هذا التغيير والجديد المستمر. واحدة من هذه الاستراتيجيات المهمة، دون شك، هي المكالمات الهاتفية.

تظل المكالمات الهاتفية أفضل أداة للتسويق، حيث توفر معلومات غنية حول ما يريد العملاء وما يحتاجون إليه. ومع ذلك، لا يزال جزء كبير من هذا الإمكانية غير مستغل عبر مجموعة واسعة من الصناعات. بينما نحن على مهمة الاستمرار في تعزيز تقدم الذكاء الاصطناعي وتحليل المكالمات لمساعدة العملاء على تحقيق عائد استثمار أعلى، أنا أيضًا متحمس بشكل متساوٍ لشركات صغيرة تدرك تمامًا تأثير الذكاء الاصطناعي على تحويل المكالمات إلى معلومات يمكنهم اتخاذ إجراءات بشأنها.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم المزيد يجب أن يزوروا CallRail.