مقابلات
سانديب مينون، الرئيس التنفيذي ومؤسس Auxia – سلسلة المقابلات
سانديب مينون، الرئيس التنفيذي ومؤسس Auxia، يأتي مع أكثر من عقدين من الخبرة العالمية في التكنولوجيا والتسويق إلى هذا المنصب. قبل إطلاق Auxia في عام 2022، أمضى أكثر من تسع سنوات في جوجل، حيث شغل منصب نائب الرئيس للتسويق للمدفوعات وقاد مبادرات مثل برنامج المستخدمين البليون التالي، الذي ركز على الإدماج الرقمي في الأسواق الناشئة. كما شغل مناصب قيادية في التسويق عبر أندرويد و كروم و كروم أو إس وجوجل بلاي.
Auxia هي منصة تسويق مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تمكن الفرق المؤسسية من تنسيق رحلات العملاء الشخصية بشكل فردي ومقاس. بدلاً من الاعتماد على حملات قائمة على القواعد والقسم الرقيق، تتيح Auxia للوكلاء الذكاء الاصطناعي اختبار الفرضيات عبر جميع نقاط الاتصال – البريد الإلكتروني والويب والتطبيقات والعروض – وتكيف بشكل ديناميكي مع التفضيلات والسلوك في الوقت الفعلي. كما تتكامل بشكل متسلس مع مصادر البيانات الأولية، وتأتمتة خطوط أنابيب التعلم الآلي، وتحسين المستمر للرسائل والتوقيت والتسلسل لتعظيم المشاركة والقيمة مدى الحياة.
لقد أسست Auxia بعد مسيرة ناجحة في جوجل، حيث قادت التسويق العالمي للمنتجات التي يستخدمها مليارات الأشخاص. ما هو الفراغ أو نقطة الألم المحدد الذي رأيته أنت وشريكاؤك في السوق أدى إلى إنشاء Auxia؟
في جوجل، رأيت بنفسي كيف يمكن أن يكون التخصيص الحقيقي قويًا عندما يكون لديك البنية التحتية والقدرات الاصطناعية الصحيحة. لكن عندما نظرت إلى السوق الأوسع، رأيت الشركات تكافح مع هياكل تسويق متجزئة، غالبًا ما تدير 12 إلى 14 حلًا محددًا لا يتكلم مع بعضها البعض. لقد جمعت كميات هائلة من بيانات العملاء ولكن لم تتمكن من ترجمتها إلى تخصيص حقيقي في الوقت الفعلي.
الفراغ الأساسي هو أن المنصات الحالية تم بناؤها للعصر ما قبل الذكاء الاصطناعي. اعتمدت على قواعد ثابتة وتنقيح أساسي، عندما ما يحتاجه الأعمال حقًا هو أنظمة ذكية ومتكيفة قادرة على اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي حول كل互одействة مع العملاء. رأينا فرصة لجلب نفس مستوى التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي الذي ي驱ر شركات مثل جوجل وميتا إلى أعمال من جميع الأحجام، دون الحاجة إلى بناء فرق علوم بيانات داخلية ضخمة.
يتضمن فريق تأسيس Auxia قادة سابقين من جوجل وميتا وليفت. كيف ساهم خبراؤكم الجماعي في جوجل وميتا وليفت في تشكيل هندسة وروح Auxia؟
لقد واجهنا جميعًا تحديات التخصيص بال鱗. في فريق جوجل باي بشكل خاص، كنا في وضع متميز لأننا كنا لدينا تعرض مبكر للتكنولوجيات التحويلية في مرحلة الطفولة، مع نماذج التランスفورمر كأمثلة رئيسية. كان شركائي، الذين جاءوا من ميتا وليفت، بنوا أنظمة رائدة في طرق إتخاذ كمية هائلة من بيانات العملاء وجعلها مفيدة بشكل دراماتيكي، مثل تشغيل التوصيات والقرارات في الوقت الفعلي لملايين المستخدمين كل ثانية.
رأينا جميعًا بنفسه كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسن بشكل كبير تجارب العملاء مع تناول بعضًا من أصعب التحديات التي واجهها أفرادنا التسويقيون. وفي الوقت نفسه، كان السوق يتغير بطريقة جعلت هذا النوع من العمل ممكنًا خارج جوجل. مع صعود مجموعة البيانات الحديثة والمنصات مثل Snowflake و BigQuery و Databricks، قامت الشركات بتوحيد بياناتها في مكان مركزي واحد جاهز للتفعيل.
رأينا فرصة فريدة لاتخاذ ما تعلمناه داخل جوجل وتحويله إلى شركات في كل مكان. هذه الشركات كانت فقط تستيقظ إلى认识 أنها تجلس على جبل من البيانات القيمة ويمكن أن يتم تفعيلها لتعزيز النمو وتحسين المشاركة مع العملاء.
يعتمد معظم أدوات التخصيص على أنظمة قائمة على القواعد والقطاعات البسيطة. يستخدم Auxia بدلاً من ذلك وكلاء الذكاء الاصطناعي المتزامنين. هل يمكنك أن تشرح كيف يعمل هؤلاء الوكلاء معًا وتتطور مع مرور الوقت لتخصيص رحلة كل عميل؟
معظم الأدوات في السوق اليوم لا تزال تعتمد على قواعد صلبة وقطاعات ثابتة، فهي ردود فعل وليست ذكية. في Auxia، بنينا نظامًا من وكلاء الذكاء الاصطناعي المتزامنين الذين يعملون معًا لتخصيص كل نقطة اتصال في رحلة العميل في الوقت الفعلي.
كل وكيل يلعب دورًا متخصصًا. وكلاء القرار يحددون أفضل إجراء لاتخاذه لمستخدم بناءً على جميع بياناته وسلوكه السابق؛ على سبيل المثال، ما إذا كان يجب تقديم عرض لترقية العميل إلى بطاقة ائتمان جديدة أو دفعهم إلى فتح حساب توفير جديد. وكلاء المحلل يعملون مثل فريق علوم بيانات مدمج، يحللون ما نجح جيدًا في الحملات الحالية لتحديد تأثيره ولكن أيضًا فرص التحسين في واجهة محادثة. وأخيرًا، وكلاء المحتوى في Auxia يستفيدون من جميع البيانات والرؤى حول ما نجح أفضل لتقديم جديد للمessaging أو التغييرات الإبداعية لفريق التسويق للموافقة.
ما يجعل هؤلاء الوكلاء قويًا هو أنهم لا يعملون في غرف منفصلة. هم يعملون معًا بشكل مستمر، يتعلمون من كل互одействة ويتكيفون بناءً على ما يعمل. يحدد التسويقيون أهدافًا عالية المستوى، ويتعامل الوكلاء مع التعقيد. هم أنظمة خودية تطور يوميًا لتحقيق نتائج أفضل في المقياس.
تعمل Auxia على معالجة 2.6 مليار حدث يوميًا ويتحكم في 6,500 استفسار في الثانية. ما هي الابتكارات البنيوية التي تمكنت من تحقيق هذا النوع من القدرة على التوسع في الوقت الفعلي في بداية دورة الشركة؟
من اليوم الأول، كنا نعلم أن النطاق لا بد أن يكون غير قابل للتفاوض. التخصيص الفائق يعمل فقط إذا كنت تستطيع اتخاذ قرارات في أجزاء من الثانية، باستخدام إشارات جديدة وسياقية. لقد تعلمنا الكثير من هذه الدروس من وقتنا في جوجل، وأخذ أكثر من عام ل بناء البنية التحتية لدعم ذلك المستوى من التوجيه في الوقت الفعلي.
هندستنا هي بنية تحتية أصلية في السحابة، مدفوعة بالأحداث، ومحسنة لتدفق عالي الإنتاجية، لذلك نقف على عاتق موجات التكنولوجيا قبلنا مثل تحرك إلى مجموعة البيانات الحديثة. طريقة تطور سوق التكنولوجيا التسويقية نحو النظم المفتوحة سمحت لنا بالتحرك بسرعة أكبر، مما مكننا من التكامل المباشر مع مخازن بيانات السحابة الحديثة وأنظمة إدارة العلاقات مع العملاء ومنصات التسويق الأخرى. هذا سمح لنا ببناء للتوسع منذ اليوم الأول وأيضًا ساعدنا على الاعتماد على البنية التحتية التي يمكنها معالجة كميات هائلة من إشارات العملاء الأولية دون إدخال التأخير.
ما يميزنا أيضًا هو أننا أصلية من الذكاء الاصطناعي منذ البداية. تم تصميم Auxia لدعم التجارب الكبيرة، تشغيل آلاف الفرضيات المتزامنة وتحسين النتائج باستمرار دون تدخل بشري، ولكننا أيضًا نستفيد من أحدث التكنولوجيا في الصناعة لإنشاء الميزات وتنفيذ النماذج والاستدلال LLM.
كيف يختلف إطار تجربة Auxia عن الاختبار التقليدي A/B، وما هي أكثر الاكتشافات المدهشة التي تم الكشف عنها باستخدام نهجك المدفوع بالتعلم الآلي؟
الاختبار التقليدي A/B محدود للغاية، يمكنك اختبار بضعة متغيرات في الوقت نفسه، وغالبًا ما يستغرق أسبوعًا أو شهرًا للوصول إلى نتائج ذات دلالة إحصائية. في Auxia، لقد اعيدنا تصور التجربة كعملية ذكية مستمرة. يسمح لنا إطارنا المدفوع بالنموذج للمسويقين تشغيل العديد من النماذج الذاتية التحسين واختبار مئات التغييرات بالتوازي. باستخدام تقنيات مثل التعلم التعزيزي، يتخذ نظام اتخاذ القرار في Auxia قرارات في الوقت الفعلي بناءً على البيانات الحية.
دعونا نتخذ مثالًا لحملة ترويجية للعروض والمكافآت عبر البريد الإلكتروني. في السابق، قد يختبر المسويقون 2-3 متغيرات不同的 للعروض، مثل 5% خصم، 10% خصم، و20% خصم، ويفصلون الجمهور إلى مجموعات متعاقبة، ويطلقون وينقارن النتائج عبر مجموعة من المقاييس لمعرفة أي متغير نجح أفضل، في المتوسط، للكل. هناك بعض التحديات مع هذا النهج. أولاً، يفشل معظم التجارب، لذلك غالبًا ما يستغرق الفريق أسابيع أو أشهر لتحديد ما يعمل جيدًا. بالإضافة إلى ذلك، فهي siêu يدوية ووقتية لتنفيذها، مما يحد من سرعة فريقك ومدى سرعة تقديم التأثير.
مع Auxia، يحدد المسويقون هدفًا على مستوى عالٍ، مثل دفع المشتريات. من هناك، سيقوم فريقك بتعيين مئات من المتغيرات المختلفة في النظام، والتي يمكن لفريقك توليدها ديناميكيًا مع وكيل المحتوى، أو استيعابها من نظام إدارة المحتوى، أو تعريفها يدوياً. كل هذه المتغيرات ستتغير فيما يتعلق ببناء العرض (على سبيل المثال 5% خصم مقابل BOGO)، والكمية، والمحتوى، وربما حتى القناة (على سبيل المثال البريد الإلكتروني مقابل الرسائل القصيرة). لكل مستخدم فردي، سيرتب وكيل القرار في Auxia ويسجل ويتنبأ، من بين مئات المتغيرات المتاحة، ما هو المتغير الأمثل لكل شخص لتحقيق الهدف الأساسي.
تم تصميم منصة Auxia لإزالة الاعتماد على فرق علوم بيانات داخلية كبيرة. هل رأيت فرق تسويق تقليدية تنجح في اتخاذ أدوار تقنية أكثر مع أدواتك؟
واحدة من الأسباب الأساسية التي بدأنا Auxia هي تمكين فرق التسويق من تخصيص تجارب التسويق والمنتجات دون الاعتماد على المهندسين أو علماء البيانات. في غضون بضعة أسابيع من التكامل، يمكن للمسويقين الذين يستخدمون Auxia إطلاق حملات جديدة، و سحب البيانات، وتفسير النتائج بشكل كامل بمفردهم. عندما يتحرك العالم نحو مستقبل أكثر وكالة، نعتقد أن المسويقين لن يحتاجوا إلى أن يصبحوا أكثر تقنية أو بناء مهارات تقنية جديدة. بدلاً من ذلك، ستتم ديمقراطية المسؤوليات التقليدية التي يتعامل معها المهندسون أو المحللون من خلال وكلاء ذكاء اصطناعي يضيفون إلى تدفق العمل للمسوق وكل expérience.
مع وكيلنا المحلل، لقد نجحنا بالفعل في تجريد معظم ذلك التعقيد من العمل التрадиعي لعلوم البيانات / المحلل، ونحن متحمسون لمواصلة دفع تلك القدرات إلى الأمام.
كشخص قاد التسويق لمبادرة المستخدمين البليون التالي في جوجل، ما هي Points الموازية التي تراها بين تبني التكنولوجيا الشاملة والذكاء الاصطناعي الوكيل في التسويق اليوم؟
عندما قادت التسويق لمبادرة المستخدمين البليون التالي في جوجل، أدركنا أن الأشخاص في الأسواق الناشئة يتفاعلون مع المنتجات بطريقة مختلفة جذريًا عن مستخدمي الأسواق المتقدمة. لأن ذلك представ فرصة نمو هائلة، أصبح من الضروري بناء المنتجات خصيصًا لهؤلاء المستخدمين — تبسيط الواجهات، وتبسيط التعقيد، وضمان أن تكون التجربة متاحة وقوية.
أرى اتجاهًا مشابهًا يتشكل مع الذكاء الاصطناعي الوكيل في التسويق. كما هو الحال مع مستخدمي الإنترنت الجدد الذين قفزوا مباشرة إلى تجارب أولوية المحمول دون الحاجة إلى أدب数字ي سابقة، لا يحتاج المسويقون اليوم إلى العودة والتعلم عن SQL أو علوم البيانات لفتح التخصيص. الوكلاء يغلقون هذه الفجوات في المهارات ويجعلون القدرات المتقدمة متاحة على الفور.
في الوقت نفسه، طريقة تفاعل الناس مع الذكاء الاصطناعي — التحرك بعيدًا عن واجهات المحادثة إلى وكلاء أكثر ذكاءً وقطاعًا — تجبر المطورين على إعادة التفكير في واجهة المستقبل. التركيز، كما هو الحال مع NBUs، على سهولة الوصول وتبسيط التعقيد حتى تشعر التجربة بالنعمة والفعالية.
ما هو أكبر سوء فهم يعتقدونه الشركات حول التخصيص بالذكاء الاصطناعي اليوم، وكيف تساعدهم على التغلب عليه؟
أعلى سوء فهم يعتقدونه الشركات حول التخصيص بالذكاء الاصطناعي هو أن تبنيها يعني التخلي عن السيطرة الكاملة أو تقليل التأثير الاستراتيجي لفرق التسويق. يتفوق الذكاء الاصطناعي في معالجة التعقيد، مثل تحليل مجموعات بيانات ضخمة، واكتشاف الأنماط التي لا يستطيع البشر رؤيتها، وتحديد الإشارات التي تهم في الوقت الفعلي. ما لا يستطيع فعله هو تقديم السياق والتعاطف والتفكير الاستراتيجي المطلوب لتصميم تجارب العملاء المهمة.
إذا كنا نتحدث بصراحة، باستخدام التكنولوجيا الحالية، يمكن للبشر أن يكونوا فعالين بدون الذكاء الاصطناعي، ولكن الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يكون فعالًا بدون البشر. الانطلاقة الحقيقية تأتي عندما تزيد من فرقك بالذكاء الاصطناعي لمعالجة نطاق وتعقيد اتخاذ القرارات القائمة على البيانات، بينما تمكن الفرق من التركيز على الاستراتيجية والابتكار والتعاطف. هذا هو عندما يتحول التخصيص من كونه مصطلحًا شائعًا إلى شيء يخلق قيمة حقيقية للعملاء وللأعمال.
مع دعم من أكثر من 50 قائدًا في الصناعة وجمع 23.5 مليون دولار، ما هي المناطق الرئيسية التي تؤثر عليها لتحقيق نمو المنتج والفريق في الأشهر 12-18 القادمة؟
نحن نركز على ثلاثة مجالات للنمو خلال الأشهر 12-18 القادمة. أولاً، نحن ملتزمون بتوفير قيمة استثنائية للعملاء لدينا من خلال الاستمرار في تعزيز تجربتهم. لقد كان هذا دائمًا أولوية قصوى لفرقنا ونريد التأكد من أننا نقدم عائدًا استثماريًا استثنائيًا لجميع الشركات التي وضعت ثقتها فينا وفريقنا. ثانيًا، نحن نوسع قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي لدينا لدعم تعزيز تدفق عمل المسوق بالكامل، مما يساعد الفرق على إنشاء المحتوى وتنسيق تجارب شخصية وتصدير رؤى قابلة للتنفيذ حول ما يحرك التأثير. أخيرًا، نحن نمو محرك التسويق لدينا. مع وجود توافق جيد بين المنتج والسوق في الشركات الكبيرة، الخطوة التالية هي توسيع نطاقنا من خلال نمو فرق المبيعات والنجاح العملاء. هذا يسمح لنا بتقديم التخصيص المدفوع بالذكاء الاصطناعي إلى المزيد من الشركات، مع ضمان حصول العملاء الجدد على نفس الدعم عالي التأثير والخبرة المميزة التي أدت إلى نجاحنا المبكر.
ما هو ما يثيرك أكثر حول الحدود التالية للذكاء الاصطناعي الوكيل، ليس فقط في التسويق ولكن في تطبيقات الشركات الأخرى أيضًا؟
ما يثيرني حقًا هو رؤية وتيرة التبني، وترى لهذا التبني تأثيرًا حقيقيًا، ورؤية السوق تعترف بأن قيمة الذكاء الاصطناعي الوكيل الحقيقية تكمن في التكامل، وليس بالضرورة الاستبدال. العديد من المحادثات اليوم تركز على الذكاء الاصطناعي كبديل للدوائر البشرية، مثل جميع لوحات الإعلانات التي قد ترى على الطريق 101 متجهاً إلى سان فرانسيسكو حول الشركات التي تستبدل بموظفي المبيعات (أو حتى الوظائف الكاملة). هذا السرد سوف يلفت الانتباه، لكنه يفوت الفرصة الأكبر: تمكين الناس من القيام بأفضل عمل لهم.
البشر يأتون بالسياق والتعاطف والإبداع والتفكير الذي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي تكراره. حيث يبرز الذكاء الاصطناعي الوكيل هو في معالجة التعقيد وال规模 التي تثقل على الفرق. عندما يتم الجمع بين هذه القدرات مع نقاط القوة البشرية، فإن النتيجة هي تغيير في ما يمكن للمنظمات تحقيقه.
في التسويق، يعني ذلك تحرير الفرق من التنفيذ اللانهائي حتى يتمكنوا من التركيز على الاستراتيجية والرواية والتعاطف مع العملاء. ولكن نفس النمط ينطبق على جميع الوظائف في الشركات: في المبيعات، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي أن يؤهلوا الفرص ويجهزوها حتى يتمكن البشر من بناء العلاقات؛ في نجاح العملاء، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي أن يحددوا إشارات الخطر وفرص العمل حتى يتمكن البشر من تعزيز الشراكات؛ في الهندسة، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي أن يسرعوا التطوير عن طريق التأتمتة للاختبار والتصحيح وإنشاء التعليمات البرمجية، حتى يتمكن الفريق من التركيز على حل المشكلات المعمارية المعقدة وتحقيق الابتكار.
جميع هذه الفرص سوف تخلق تريليونات الدولارات من القيمة وأنا أحب رؤية الشركات التي تدفع الحدود لتشكيل كيفية تطور عمل الناس مع مرور الوقت.
تخيل فرق المالية مع وكلاء الذكاء الاصطناعي يتحكمون في الميزانيات في الوقت الفعلي، وفرق الموارد البشرية التي تستخدم الوكلاء لتخصيص المشاركة الموظفين، أو وكلاء الدعم الفوري الذين يتحركون من ردود الفعل إلى التفاعل.
نحن فقط بدأنا. المستقبل ليس حول استبدال البشر بالذكاء الاصطناعي، بل حول البشر ووكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون معًا لاتخاذ قرارات أسرع وأكثر ذكاءً وأكثر تعاطفًا. هذا هو المستقبل الذي نبني عليه في Auxia.
شكرًا على المقابلة الرائعة، يرغب القراء في معرفة المزيد فيزيروا Auxia.
