Ryan Johnson, CallRailin tuotejohtaja – Haastattelusarja

Ryanilla on yli 15 vuoden monipuolinen teknologia- ja tuotekehitysjohtamisen kokemus sekä startup-yhtiöistä että Fortune 100 -organisaatioista. CallRailin tuotejohtajana hän hyödyntää intohimoaan kehittää parhaimmillaan olevia teknologiaratkaisuja todellisten maailman ongelmien ratkaisemiseksi. Ennen CallRailiin liittymistään hän oli avainjäsen Banjon (nyk. MiiM) johtoryhmässä. Siellä hän auttoi kasvattamaan tuotekehitysorganisaatiota yli 300 %, loi maailmanluokan AI/koneoppimistuotteita ja auttoi keräämään 100 miljoonan dollarin C-kauden VC-rahastoa.

CallRail on AI-voimainen lead-integroidun tiedon platform, joka tekee siitä helppoa yrityksille kaikissa koissa markkinoida luottavaisesti. Palvellessaan yli 200 000 yritystä maailmanlaajuisesti, CallRailin ratkaisut auttavat yrityksiä seuraamaan ja määrittämään jokaisen leadin markkinointimatkaa, kaappaamaan ja hallitsemaan jokaisen puhelun, tekstin, chatin ja lomakkeen, ja käyttämään AI:n avulla saatuja oivalluksia markkinoinnin optimoimiseksi.

Varhaisen urasi keskittyi kirjanpitoon ja rahoitukseen, miten siirtyit alkujaan AI:hin?

Vaikka urani alkoi kirjanpidon ja rahoituksen parissa, minulla on aina ollut analyyttinen ajattelutapa. Ollessani opiskelemassa Albion Collegessa, osallistuin sattumalta tietojenkäsittelytieteen kurssille yhtenä valinnaistani – ja loput ovat historiaa! Tämä myöhemmin antoi minulle mahdollisuuden päästä mukaan teknologia-alalle jo ennen kuin AI oli edes horisontissa.

Kun urani jatkui, tajusin kaksi asiaa: minulla on syvä intohimo työskennellä datan (erityisesti tuotteen näkökulmasta) parissa ja navigoida, miten tuo data voidaan muuttaa joksikin todella arvokkaaksi asiakkaille. EI ole suoraa polkua niille, jotka haluavat päästä tähän kehittyvään alaan, mutta nämä kaksi kiinnostusta veivät minua luonnollisesti uraan, joka liittyy AI:hin.

Jos olit kysynyt minulta kaksi vuosikymmentä sitten, kun aloitin urani, AI:sta, olisin todennäköisesti viitannut Terminatoriin kuten kaikki tuolloin. Teknologian kehittyessä – ja erityisesti viimeaikaisilla edistysaskeleilla – on selvää, että matkani piti alkaa vahvasta kiinnostuksesta ja ymmärryksestä datasta.

Niille, jotka haluavat uransa AI:hin, tullaan alkuperäisistä taustoista ja alkuperäisistä näkökulmista on lopulta tärkeintä. On niin monia tuntemattomia asioita AI:n tulevaisuudessa, ja voit mennä moniin eri suuntiin – miten sitä sovelletaan, mihin se sovelletaan, sääntely, vaatimukset – se on melkein ääretön lista. Siksi luulen, että jos voit tulla avoimin mielin ja halulla oppia, lähes kuka tahansa voi päästä tähän kehittyvään alaan riippumatta alkuperäisestä taustasta.

Ennen nykyistä rooliaasi johtajana Banjon AI/ML-tuotteiden kehityksessä, mitkä nämä tuotteet olivat ja mitkä olivat joitain tärkeitä oppeja tästä kokemuksesta?

Ylimmällä tasolla käytimme AI:ta ja koneoppimista tapahtumien havaitsemiseen, kun ne tapahtuvat ympäri maailmaa. Keskityimme sisäiseen teknologiaamme tietokoneen näön parissa havaitsemaan asioita kuvissa ja videoissa (tulipaloja, onnettomuuksia, logoja, esineitä jne.) ja NLP:hen määrittämään, mitä ihmiset puhuvat. Käytimme monia tietolähteitä, kuten sosiaalisen median, e911, liikennekameroita jne., trianguloidaksemme ja vahvistamaan, kun “tapahtuma” tapahtuu. Käytimme tätä teknologiaa auttaaksemme rikkoa uutisia (paikallisia ja kansallisia) ennen kuin kukaan muu ja auttaaksemme suurten yritysten suojelemaan työntekijöitään, varojaan ja brändiään.

CallRail käyttää teknologiaa nimeltä Conversation Intelligence, joka mahdollistaa oivallusten löytämisen keskusteluista, mitä se on erityisesti?

Conversation Intelligence® on kyky automaattisesti kerätä toimintavaroja puheluiden oivalluksista markkinoinnin suorituskyvyn parantamiseksi. Tavoitteena on mahdollistaa markkinoijille, mainostoimistoille ja yritysjohtajille oikeat liiketoimintapäätökset nopeasti ja tarkasti.

• Lead-muunnos: CallRailin AI kaivaa puheluiden keskusteluista oivalluksia ja arvokkaita tietoja, joita voidaan käyttää lead-muunnokseen. Määrittämällä parhaat leadit markkinoinnin parhaista lähteistä, AI sallii priorisoida pyrkimyksiä ja kohdistaa resursseja tehokkaasti samalla, kun se säästää aikaa. CallRailin Conversation Intelligence®:n kautta voidaan automatisoida työprosessit sujuvammaksi lead-seurannaksi. Lopulta AI-voimaiset oivallukset tarjoavat rikkaan kontekstin jokaiselle leadille, antaen syvemmän ymmärryksen heidän tarpeistaan ja mieltymyksistään. Käyttämällä tätä, voidaan kehittää henkilökohtaisia strategioita ja mukautettuja ratkaisuja, maksimoiden mahdollisuudet muuttaa heidät tyytyväisiksi asiakkaiksi.

• Asiakaskokemus: Puheluiden oivallukset tarjoavat mahdollisuuden parantaa asiakaskokemusta. Keskustelun analyysin kautta AI voidaan antaa arvokkaita tietoja auttamaan ymmärtämään asiakkaita ja heidän matkaansa. Tämä sisältää kaikkien interaktioiden yksityiskohtien kaappauksen, kuten aiheita, jotka käytiin läpi, äänen sävy, mieliala ja mitkä tahansa tiettyjä haasteita tai ongelmia, jotka mainittiin. Täydellisen kuvan asiakkaan matkasta ja interaktioista, yritykset voivat toimittaa enemmän henkilökohtaista ja räätälöityä asiakaskokemusta. AI-voimaiset oivallukset sallivat yritysten ymmärtää asiakkaiden mieltymykset, tarpeet ja odotukset, mahdollistaen relevanttien ehdotusten, suositusten ja ratkaisujen toimittamisen.

• Agentin suorituskyky: Puheluiden sisällön tarkastelemisen kautta CallRailin Conversation Intelligence® tarjoaa hyödyllisiä valmennusvinkkejä puheluiden käsittelystä, antaen agenteille ohjeistusta tarvittavaa paremman asiakaspalvelun tarjoamiseksi. AI myös kokoaa oivallukset useiden puheluiden tai yksittäisten agenttien yli, sallien saada kattavan ymmärryksen tiimin suorituskyvystä. Tämän teknologian avulla voidaan paljastaa positiivisia tai negatiivisia kuvioita tai trendejä puheluiden aikana ilmenevissä mielipiteissä. Tämä tarkoittaa, että voidaan tunnistaa yleisiä ongelmia tai toistuvia ongelmia, jotka voivat vaikuttaa asiakastyytyväisyyteen. Ongelmakohtien kohentamisen kautta voidaan parantaa asiakasvuorovaikutuksen laatua.

• Markkinoinnin optimointi: Yksi AI-voimaisen puheluoivalluksen suurimmista eduista on sen helppo integroiminen eri järjestelmiin, mukaan lukien CRM-alustat kuten HubSpot ja erilaiset markkinointiautomaatio-työkalut. AI-voimaiset oivallukset antavat yrityksille täydellisen kuvan leadin matkasta, alusta loppuun, sekä digitaalisilla että offline-kanavilla. Nämä oivallukset myös mahdollistavat markkinoijille mitata markkinointistrategioiden tehokkuutta paluuromääräisen investoinnin (ROI) suhteen. Seuraamalla avainkäyttömittoja (KPI) kuten lead-muunnosprosentteja, asiakasluontiprojekteja ja tuotettua liikevaihtoa, yritykset voivat optimoida markkinointiponnisteluitaan saavuttaakseen korkeamman ROI:n. Lisäksi teknologian integroinnin lisäksi markkinointi optimoidaan Conversation Intelligence -teknologian kautta, koska se antaa yrityksille mahdollisuuden tunnistaa avain-sanat ja automatisoida avain-sanastrategiat oivallusten perusteella puhelusta, tarjoten arvokkaita syötteitä hakukoneoptimoinnille ja markkinointiviestinnän tarkennukselle. Esimerkiksi, jos leadit kysyvät jatkuvasti palveluja, jotka eivät ole tarjolla, yritykset voivat sopeuttaa verkkosivun viestintää varmistaakseen, että puhelut ovat paremmin kohdistettuja, tai harkita palvelujen sopeuttamista leadien tarpeisiin.

CallRailin Conversation Intelligence® on suunniteltu ymmärtämään ja analysoimaan ihmisen puhetta. Se tarkoittaa, että se voi kaivaa jokaisen arvokkaan palan tietoa puheluiden aikana ja säästää agenteilta ja johtajilta yli 94 % heidän ajastaan. Tiedot puheluiden aikana ovat ensimmäisen käden tietoa suoraan asiakkaan suusta. Tuloksena on arvokas data kokeiltusta markkinointityökalusta 21. vuosisadan twistillä.

Mitkä ovat erilaiset tyypit AI:ta ja koneoppimista, jotka käytetään tässä teknologiassa?

Meillä on ihana AI-kumppanuus AssemblyAI:n kanssa, joka käyttää monia meidän AI-voimaisia ominaisuuksia. Ilman syventymistä yksityiskohtiin käytämme:

• ASR (Automaattinen puheentunnistus) – Voimakkaampi Conformer-2, joka on suurin kaupallisesti saatavilla oleva ASR-malli, koulutettu yli 1,1 miljoonan tunnin englanninkielisen äänen aineistolla
• LeMUR – LLM, jota käytetään puhutun datan analysointiin. Se on perusta yhteenvetojen, agenttien valmennuksen, automaattisen laadun arvioinnin jne. luomiseen. CallRail hienosäätelee monin tavoin näiden mallien päällä saadakseen asiakkailleen enemmän arvoa.

Heinäkuussa 2023 CallRail Labs esiteltiin ensimmäisenä laatuaan puheluanalytiikka-alalla. Yksi sen keskeisistä ominaisuuksista on “toimintasuunnitelmien” esittely. Voitko jakaa joitain oivalluksia siitä, mitä se on?

Se on oikein! Kun esittelimme CallRail Labsin, julkaisimme myös toimintasuunnitelmat agenttien tukemiseksi AI:lla luotujen seuraavien askelten suosituksilla puhelun jälkeen. Tämä ominaisuus poistaa arvauksen seuraamisesta potentiaalisia asiakkaita puhelun jälkeen yhteenvetämällä avainasioita, konsolidoimalla ne jaettavaan muotoon, jota voidaan lähettää sähköpostitse tai tekstiviestillä eturintamajoukoille, ja dokumentoimalla seurantaa CallRailin Premium Conversation Intelligence™ -ohjauskeskuksessa.

Kuitenkin, kun CallRail Labs esiteltiin heinäkuussa, kuusi uutta ominaisuutta on esitelty:

• AI-voimainen puheluiden valmennus tunnistaa, missä agenteilla on menestystä, missä he voivat parantaa, ja antaa tärkeimpänä konkreettisia toimintavinkkejä parantamiseksi. Tämä vapauttaa yritysjohtajat koulutuksen taakasta ja varmistaa, että agenteille annetaan puolueetonta, ajankohtaista palautetta suorituskyvyn parantamiseksi.
• AI:lla havaittavat onnistuneet aikataulut antavat yritysjohtajille mahdollisuuden tunnistaa välittömästi ne puhelut, jotka ovat todennäköisesti tuottavia, ja ymmärtää, mitkä toimet houkuttelevat parhaat leadit. CallRailin Conversation Intelligence®:n avulla voidaan automatisoida työprosessit sujuvammaksi ja kohdistaa resursseja tehokkaasti.
• AI:lla tunnistettavat uudet tai olemassa olevat asiakkaat antavat yrityksille mahdollisuuden ymmärtää, mitkä markkinointikampanjat tuottavat uutta liiketoimintaa ja mitkä kampanjat kasvattavat lojaalisuutta ja tuottoa olemassa olevista asiakkaista. Tämä tieto mahdollistaa yritysten parantaa kohderyhmän segmentointia ja lopulta kampanjien suorituskykyä.
• Automaattinen tunnistaminen usein kysytyistä kysymyksistä puheluiden aikana antaa arvokkaita oivalluksia asiakkaiden tarpeista ja auttaa SEO-optimoimisen ja avain-sanan strategian tarkennusta.
• Henkilökohtaisten yksityiskohtien ja asiakkaiden preferenssien kaappaus automaattisesti voidaan käyttää tulevien suhteiden rakentamiseen ja syvemmän luottamuksen luomiseen brändien ja asiakkaiden välille. Pienet yksityiskohdat, kuten asiakkaan syntymäpäivän tai tulevan elämän tapahtuman muistaminen, voivat luoda vankkaa luottamusta ja brändiuskollisuutta.
• AI:lla generoituja ajatuksellisia ja tiivisteisiä teksti- ja sähköpostiviestejä puhelun päättymisen jälkeen vahvistamaan, että asiakkaan huolenaiheet on kuultu, lujittaen suhteita ja säästämällä agenteilta lukuisia työtunteja.

Lue lisää näistä uusista ominaisuuksista täältä ja täältä. Vaikka olemme innoissamme tästä alkuvaiheen menestyksestä – olemme vasta raivaamassa pintaa!

Voitko myös kuvailla, miten CallRail Labs mahdollistaa asiakkaiden vaikuttamisen yrityksen ääni-AI:n käyttöön?

Tämä uusi innovaatio-ohjelma – kuten mainitsit, ensimmäinen laatuaan puheluanalytiikka-alalla – suunniteltiin auttamaan jatkuvaa AI-innovaatiota yhteistyössä PK-yritysten kanssa kutsuvalla asiakkaitamme vaikuttamaan siihen, miten käytämme ääni-AI:ta varhaisen pääsyn kautta uusiin tuoteominaisuuksiin.

Tavoitteena on tarjota suora palaute tuote- ja insinöörijohdolle samalla, kun mahdollistamme tarkoituksenmukaisen liikkeen ratkaisemiseen todellisia liiketoimintahaasteita markkinoiden räjähdysmäisessä kasvussa AI-voimaisia ominaisuuksia. Olemme onnekkaita, että meillä on suuri joukko asiakkaita, jotka ovat valmiita testaamaan näiden uusien AI-voimaisien tuotteiden käytännön soveltamista ja antamaan arvokkaita palautteita.

Mitkä ovat joitain suosittuja käyttötarkoituksia tälle ohjelmistolle?

Olemme onnekkaita, että meillä on laaja valikoima esimerkkejä, jotka havainnollistavat, miten asiakkaamme käyttävät AI:ta muuttaakseen puhelut kilpailuetuksi. Muutamia suosikkiesimerkkejämme eri aloilla ovat:

Kotipalvelu: Adria Marble & Granite on perheomisteinen kivien valmistaja, joka asentaa keittiön ja kylpyhuoneen työpöytiä, takkoja ja enemmän. Kun liiketoiminta aloitettiin, mainonta tehtiin keltaisissa sivuissa, faksilla ja suulla. Alan, jossa urakoitsijat usein pudottavat palloa seuraamalla potentiaalisia asiakkaita, Adria Marble on pystynyt erottautumaan CallRailin avulla varmistamalla, että kaikki puhelut seurataan, eikä yhtään leadiä ole kadonnut.

Tuloksena yritys on pystynyt alentamaan johtavan asiakkaan kustannuksia ja tehdä paremmin kohdistetun markkinoinnin, joka tuottaa korkeamman dollarin määrän sulkeutuneista kaupoista. CallRail on säästänyt Adria Marblelta 10-20 tuntia viikossa automatisoimalla lead- ja puheluseurannan, jonka Irfan olisi muuten tehnyt manuaalisesti Excel-taulukossa tai toisinaan huutamalla toimistossa, jotta asiakkaat saavat palautteen. Koska vain kolme henkilöä hoitaa kaikki myynti- ja hallinnolliset tehtävät, näiden tuntien saaminen takaisin muille tehtäville on merkittävää.

Laki: Digitaalisen markkinoinnin kilpailu on kovaa – erityisesti lakialalla, jossa asiakkaat ovat yleensä uskollisempia ja tuottoisampia kuin muilla aloilla. Sen vuoksi Above the Bar Marketing kääntyi CallRailin puoleen auttamaan asiakkaitaan todistamaan, mitkä mainokset, kampanjat ja avainsanat saavat heidän puhelimensa soimaan. Tuloksena on, että puheluseuranta on auttanut vähintään 75 %:a heidän asiakkaistaan uudelleenohjata rahoitusta oikeaan paikkaan – poistamalla 1 000 dollarin kuukaudessa haaskatuista mainoskuluista.

Terveydenhuolto: Cornerstone Foot Caren digitaalisen markkinoinnin toimintaa ei ollut riittävästi seurattu saapuvia puheluita ja tulevia puheluita. Toimipaikka kääntyi CallRailin puoleen saadakseen näkyvyyttä siitä, mistä avainsanoista ja kampanjoista puhelut tulivat, sekä puheluiden laadusta. Google Adsin ja CallRailin seurannan myötä Cornerstone on kasvattanut liikevaihtoaan 40 %:lla parantamalla puheluiden laatua, lisäämällä puheluiden määrää saapuneista johtoista ja vähentämällä väärän numeron puheluita.

Olet myös tunnettu vertailuistasi AI:n ja autourheilun välillä. Mitkä ovat joitain yhteisiä piirteitä näiden kahden välillä?

AI ja autourheilu (erityisesti Formula 1) ovat olleet läheisessä suhteessa jo useita vuosia. Urheilutiimit voivat asettaa autonsa simulaatioihin, joita AI voi tulkita ja auttaa joukkuetta suorituskyvyn parantamisessa. AI voi havaita muutoksia, jotka tarvitaan moottorin suorituskyvyn parantamiseksi tai luotettavuuden parantamiseksi, muutoksiin aerodynamiikassa, jotta voisi parantaa downforcea. Ei ole ihme, että modernit Formula 1 -autot näyttävät avaruusaluksilta, koska AI auttaa suunnittelemaan aerodynamiikkaa.

Henkilökohtaisesti luulen, että AI toimii parhaiten, kun siinä on inhimillinen palautemenetelmä, mikä ei ole erilaista kuin urheilussa. Esimerkiksi, vaikka AI-malli ennustaa parhaimman asetelman sateisissa tai kuumissa olosuhteissa, kuljettajan on annettava palautetta joukkueelle. AI ei voi ennustaa kaikkea, mitä kuljettaja suorittaa, joten tarvitaan inhimillinen vuorovaikutus palautteen antamiseksi. Kuulin tallipäällikön puhuvan tästä, kun tein pitoputkireissun Petit LeMansissa lokakuussa. Hän sanoi: “AI on todella upeaa ja antanut meille suuria voittoja, mutta se ei ole korvannut kuljettajan palautetta, ja joukkue, joka ymmärtää kuljettajan nuansseja.”

Voitko jakaa visiosi ääni-AI:n ja puheluanalytiikan tulevaisuudesta?

On helppo tuntea, että markkinointimaailma liikkuu nopeammin kuin valon nopeus tänään. On aina uusi termi opittavaksi, uusi strategia toteutettavaksi tai uusi paras käytäntö toteutettavaksi. Usein unohtamme, että jotkut parhaat todistetut markkinointistrategiat ovat tässä jatkuvassa muutoksessa ja uudessa. Yksi näistä laiminlyödyistä strategioista on epäilemättä puhelut.

Puhelut ovat edelleen markkinoijan paras työkalu, tarjoten runsaasti tietoa siitä, mitä asiakkaat haluavat ja tarvitsevat. Kuitenkin merkittävä osa tästä potentiaalista on edelleen käyttämättömänä laajalla joukolla aloja. Vaikka olemme tehtävissämme jatkaa ääni-AI:n ja puheluanalytiikan kehittämistä asiakkaiden korkeamman ROI:n saavuttamiseksi, olen yhtä innoissani siitä, miten pienet yritykset täysin ymmärtävät, miten vaikuttavaa AI voi olla muuttaessaan puhelut oivalluksiksi, joista voidaan toimia.

Kiitos hienosta haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, kannattaa vierailla CallRailissa.