Gal Rimon, Fondateur et PDG de Centrical – Série d’entretiens

Gal Rimon a fondé Centrical (auparavant GamEffective) en 2013 avec une vision claire : aider les entreprises à autonomiser leurs employés et à faire des personnes le centre du succès commercial. Avant Centrical, il a occupé le poste de PDG de Gilon Business Insight, un leader dans le domaine de l’intelligence d’affaires. Lorsque Gilon a été acquis par Ness Technologies (NASDAQ : NSTC) en 2010, Gal a rejoint Ness en tant que vice-président senior et membre de son équipe de direction. Plus tôt dans sa carrière, il a occupé le poste de vice-président des relations client et des opérations chez Deloitte Consulting et a occupé des postes chez EDS et Bashan. Gal détient un MBA en marketing et technologies de l’information de l’Université de Tel Aviv.

Centrical est une plateforme d’intelligence de performance et d’engagement des employés alimentée par l’IA, qui aide les organisations à améliorer l’efficacité des équipes de première ligne grâce à un système unifié de gestion de la performance, de coaching personnalisé, d’apprentissage continu, d’assurance qualité et de gamification. La plateforme rassemble les données de performance des employés, le coaching piloté par l’IA, la microformation, les programmes de reconnaissance et les insights en temps réel pour aider les managers à identifier les opportunités d’amélioration et à guider les employés vers de meilleurs résultats. Largement utilisée par les centres de contact, les organisations de vente et les équipes d’expérience client, Centrical est conçu pour accroître l’engagement des employés, la productivité, la satisfaction client et la performance commerciale globale en fournissant des conseils personnalisés et une motivation à grande échelle.

Avant de fonder Centrical, vous avez passé des années dans le leadership de l’intelligence d’affaires, notamment en tant que PDG de Gilon avant son acquisition par Ness Technologies. Comment cette expérience a-t-elle façonné votre vision selon laquelle les entreprises n’ont pas seulement besoin de meilleurs tableaux de bord/données, mais d’un système qui puisse transformer les insights en action pour les équipes de première ligne ?

J’ai passé près de deux décennies dans l’intelligence d’affaires, travaillant avec des cabinets de conseil comme EDS et Deloitte et plus tard en dirigeant ma propre entreprise. Nous aidions certaines des plus grandes organisations mondiales à donner un sens à leurs données, et nous étions bons dans ce domaine. Mais je me heurtais constamment au même mur. Les entreprises avaient investi lourdement dans les infrastructures de données. Les tableaux de bord étaient sophistiqués. Les KPI étaient bien définis. Et pourtant, très peu de choses changeaient.

L’intelligence existait. Elle ne se traduisait pas en action. Le lien manquant était toujours l’élément humain. Vous pouvez mettre un drapeau rouge à côté d’un employé sous-performant sur un tableau de bord, mais ce drapeau ne dit pas au manager quoi faire, et il n’aide pas l’employé à s’améliorer. Le pont entre l’insight et l’exécution passe par les personnes, et aucun outil de BI avec lequel j’ai travaillé n’était conçu pour le traverser. Cette prise de conscience est devenue l’idée fondatrice de Centrical. La question n’était jamais « comment donner aux dirigeants plus de données ? » mais « comment transformer les données en la bonne action, pour la bonne personne, au bon moment ? »

Plus il y a de solutions ponctuelles, plus il y a de données, et plus cela peut être difficile.

Centrical se décrit comme construisant un « Performance Intelligence OS » pour la première ligne. Qu’est-ce que cela signifie dans les faits pour une équipe de service client, d’hôtellerie, de banque ou de télécom utilisant la plateforme chaque jour ?

Imaginons un agent de service client dans une grande banque : elle gère des appels complexes toute la journée. Son manager supervise une équipe de 30 personnes sur deux sites. Sans un système d’exploitation de performance, le manager passe la plupart de son temps à extraire des rapports, à examiner les scores de QA et à essayer de déterminer qui a besoin d’attention. Lorsqu’il en vient au coaching, c’est réactif, trop tard et incohérent dans son équipe et la suivante.

Avec Centrical, la journée ressemble à ceci. La plateforme commence par le résultat commercial : une cible d’amélioration de la qualité, un lancement de produit ou une exigence de conformité. Elle prend en compte les signaux provenant des données KPI, des évaluations de la qualité, du progrès de l’apprentissage et de la rétroaction des employés pour identifier exactement où se trouvent les lacunes. Lorsqu’un agent a une faiblesse spécifique, par exemple des questions de sondage faibles sur les appels de rétention, la plateforme le signale au manager avec une action de coaching recommandée déjà préparée, et elle déclenche une simulation de rôle ciblée pour que l’agent puisse pratiquer avant l’appel suivant.

Pour l’agent dans l’hôtellerie, cela peut signifier un défi personnalisé lié aux comportements d’inscription dans le programme de fidélité, avec une rétroaction en temps réel et une reconnaissance intégrée au flux de travail. Pour une équipe de télécoms lançant un nouveau produit, cela peut signifier un apprentissage adaptatif qui s’ajuste aux lacunes de connaissances existantes de chaque représentant plutôt que de les faire passer par le même contenu.

Le fil conducteur est que le système relie la stratégie à l’exécution pour chaque personne sur le terrain, et pas seulement pour celles dont les managers ont le temps de s’occuper cette semaine.

De nombreuses entreprises ont déjà des outils de BI, des systèmes de gestion de la force de travail, des plateformes d’apprentissage et des logiciels d’assurance qualité. Où ces systèmes ont-ils tendance à faire défaut lorsqu’il s’agit d’améliorer la performance réelle des employés ?

Le problème n’est pas les outils individuellement, mais qu’ils ne communiquent pas les uns avec les autres d’une manière qui profite vraiment à l’opération de première ligne.

Un système de QA signale un problème de qualité. Ce signal se trouve sur un tableau de bord. Le manager le voit trois jours plus tard, si cela se produit. La plateforme d’apprentissage a du contenu qui pourrait aider, mais personne ne relie le signal au contenu. Le système de gestion de la force de travail optimise les horaires, mais ignore les lacunes de compétences. Et la reconnaissance se produit séparément, dans un autre outil.

Les insights et les décisions ne parviennent jamais aux personnes qui en ont besoin. Le coaching se déconnecte de la formation, la formation se déconnecte des résultats, et l’employé de première ligne éprouve un ensemble de programmes fragmentés qui ne s’additionnent pas à l’amélioration.

Et maintenant, les agents IA entrent dans le mélange, sont déployés et optimisés de manière isolée de la force de travail humaine, aggravant encore le défi. La réponse n’est pas seulement de connecter ces plateformes. C’est de les orchestrer autour d’un objectif partagé : l’intervention appropriée, pour la bonne personne, au bon moment, mesurée par rapport à un résultat commercial réel.

Les résultats récents des clients de l’entreprise comprennent des améliorations de la résolution des appels en premier, de la performance des ventes, de l’inscription à la fidélité, de la productivité et de la réduction des erreurs. Qu’est-ce que ces résultats révèlent sur le type de travail de première ligne que l’IA peut améliorer en premier ?

Le fil conducteur commun à tous ces résultats est qu’ils impliquent un travail que l’on peut mesurer et améliorer grâce à un changement de comportement, à un renforcement des connaissances, au développement de compétences et à la formation personnalisée, au coaching et à la motivation qui font que cela fonctionne.

La frontière que l’IA ouvre maintenant est de le faire à l’échelle individuelle, et non seulement pour un segment ou un groupe, mais pour chaque personne, en fonction de ses lacunes spécifiques, de son rôle et de son parcours de développement, et de ce dont l’entreprise a besoin.

Les équipes de service client de TP Samsung ont amélioré la résolution des appels en premier de 7,5 % tout en réduisant le travail administratif des managers de 70 %.

Le back-office de fraude d’une des cinq premières banques américaines a vu une réduction de 66,7 % des erreurs et une augmentation de 4,8 % du nombre de comptes traités.

IHG Hôtels et Resorts voulait que son personnel de réception reconnaisse activement et inscrive les clients dans son programme de fidélité One Rewards. Nous avons transformé la formation en missions, donné des pièces aux employés pour avoir terminé l’apprentissage et inscrit des membres, et laissé les propriétés concourir sur des classements. Les hôtels utilisant la plateforme Centrical ont atteint jusqu’à 4 fois l’amélioration de l’efficacité d’inscription et de reconnaissance de la fidélité, générant des millions de dollars de revenus supplémentaires et de réservations directes.

Centrical élargit son portefeuille d’IA avec un coaching assisté par IA, des simulations de rôle, des expériences de performance hyper-personnalisées et une intelligence de performance autonome. Quelle est la capacité qui, selon vous, aura le plus grand impact à court terme sur les équipes d’entreprise ?

Cela dépend de l’endroit où se trouve une organisation dans sa transformation. Je mettrais en avant deux capacités qui ont un impact mesurable immédiat pour nos clients.

Le coaching assisté par IA a un effet démesuré car les organisations sont sous une pression réelle pour rendre le coaching plus efficace, augmenter les effectifs des managers et améliorer la performance de l’équipe. Les managers sont l’influence la plus importante sur la performance de première ligne, et pourtant ils ont historiquement passé plus de temps à faire des rapports qu’à coacher. Notre assistant IA inverse ce ratio : il identifie qui coacher, sur quoi et pourquoi, avec l’action appropriée déjà préparée. Et tout est priorisé en fonction des objectifs de l’entreprise. Le manager devient un meilleur coach sans avoir besoin de plus d’heures dans la journée.

Les simulations de rôle IA sont tout aussi critiques à court terme, pour une autre raison. Alors que l’IA prend en charge les interactions plus simples, les conversations qui atteignent les agents humains deviennent plus complexes : chargées d’émotion, remplies d’exceptions, à hauts enjeux. Dans le même temps, les organisations mobilisent leurs effectifs dans de nouveaux rôles plus rapidement que jamais. La pratique (dans le flux de travail) est la seule façon de construire la confiance et la compétence dans ces situations avant qu’elles ne se produisent en direct. Le rôle-play à grande échelle, piloté par les lacunes de performance réelles, le rend possible.

L’intelligence de performance autonome est la prochaine frontière. La vision est un système qui identifie les opportunités, déclenche les bons programmes et améliore continuellement l’exécution de première ligne sans attendre qu’un manager l’initie.

Comment le coaching assisté par IA change-t-il le rôle des managers de première ligne, notamment lorsque de nombreux managers sont déjà surchargés de travail administratif et de rapports de performance ?

Nos données montrent que les managers passaient environ 60 % de leur temps à analyser les données et environ 20 % à évaluer, laissant moins de 20 % pour soutenir réellement leurs équipes. C’est la dysfonction de base. Les personnes les plus responsables de la performance de première ligne passaient la plupart de leur temps à faire des choses qu’un système devrait faire pour elles.

Le coaching IA récupère ce temps. Le manager obtient une vue priorisée de qui coacher, sur quel comportement, avec une approche suggérée déjà préparée. Les sessions peuvent être enregistrées et auto-documentées, de sorte que les actions de suivi sont activées directement à partir de la conversation de coaching plutôt que de figurer dans une note que personne ne lit. Des objectifs personnalisés sont créés qui sont à la fois réalisables et visibles pour l’employé.

Nos données montrent déjà que les managers qui utilisent nos capacités IA coachent plus, et que leur coaching a un impact plus important sur la performance de leur équipe. L’un de nos grands clients de l’hôtellerie a vu une amélioration de 10 % de l’efficacité du coaching grâce à l’IA, ce qui a entraîné une amélioration mesurable des KPI : tous les KPI sur lesquels les employés ont été coachés avec les capacités IA de Centrical se sont améliorés.

L’une des parties les plus intéressantes de la position de Centrical est l’idée de gérer à la fois les travailleurs humains et numériques. Comment les entreprises devraient-elles réfléchir à la gestion de la performance lorsqu’il s’agit d’agents IA qui font partie des opérations de première ligne ?

La plupart des entreprises marchent vers un problème qu’elles ne voient pas encore. Les agents IA apparaissent de partout : l’un de votre plateforme de centre de contact, un de votre CRM, quelques-uns de vos propres équipes construits, et d’autres regroupés dans des outils pour lesquels vous payez déjà. Nous l’appelons le zoo des agents. Ils font tous du travail, mais personne ne possède leur performance. Personne ne peut vous dire lesquels sont vraiment bons dans leur travail, lesquels dérivent ou lesquels devraient être retirés.

L’instinct est de traiter cela comme un problème technique, un modèle ou une intégration. Je pense que c’est le mauvais cadre. Dès qu’un agent IA effectue un travail de première ligne, il doit être géré avec la même rigueur que nous apportons à la performance humaine : des objectifs clairs, des résultats mesurables, une certification avant de gérer quoi que ce soit d’important, et une boucle de rétroaction qui attrape la dérive avant qu’elle ne cause des dommages.

C’est la couche que la plupart des entreprises manquent. Pas un autre endroit pour construire des agents, mais une couche unifiée pour gérer, certifier et orchestrer les agents, située dans le même système qui gère vos personnes. Parce que le travail n’est plus humain ou numérique. C’est les deux, dans la même équipe, souvent sur la même tâche. Une personne et trois agents gèrent une interaction client. Si vous mesurez les personnes dans un endroit et les agents dans un autre, vous ne voyez que des fragments de leur performance.

La gestion de la performance devrait être considérée comme une discipline unique à l’ensemble de la force de travail, humaine et numérique. Mêmes objectifs, même responsabilité, même boucle de mesure, de coaching et d’amélioration.

Quelles sont les garanties nécessaires pour s’assurer que les systèmes de performance pilotés par l’IA soutiennent les employés plutôt que d’accroître simplement la pression, la surveillance ou les attentes de productivité irréalistes ?

Ceci est un sujet important car nous utilisons l’IA pour aider les gens à devenir une meilleure version d’eux-mêmes au travail.

La pression peut conduire à des résultats à court terme. Mais à long terme, vous devez donner aux gens une direction claire : les aider à construire les compétences spécifiques dont leur rôle a besoin, et créer une pratique ciblée sur les comportements qui comptent le plus. C’est une affaire différente pour l’employé. Le système n’est pas là pour vous surveiller. Il est là pour vous aider à bien faire votre travail. Et faire bien votre travail se sent beaucoup mieux que d’être mesuré sur cela. C’est une chose simple, mais personne ne se présente au travail en voulant faire un mauvais travail.

Les véritables garanties ne sont pas les politiques, les processus ou les programmes de reconnaissance qui se trouvent à côté. Ce sont les instructions, les compétences et les outils intégrés dans le travail quotidien pour rendre le travail plus facile, plus gratifiant, plus efficace. Compétences d’abord, puis comportements, puis performance. Et sous tout cela, la motivation : l’employé devrait voir les progrès qu’il réalise et les ressentir. Chaque étape devrait se connecter à quelque chose qu’il se soucie : les clients qu’il aide, l’équipe dont il fait partie et où il veut aller ensuite. C’est ce qui fait que cela ressemble à plus qu’un tableau de bord.

Et parce que l’IA gère l’administration, les rapports, la priorisation, les managers récupèrent leur temps pour vraiment coacher. Pour être présent. Cette relation humaine est ce qui fait que tout fonctionne.

Centrical a récemment levé 39 millions de dollars en financement de série D, portant le financement total à plus de 100 millions de dollars. Au cours des 12 à 24 prochains mois, comment ce nouveau capital accélérera-t-il votre expansion mondiale et le développement d’outils d’IA pour la gestion de la performance de première ligne à la fois pour les travailleurs humains et numériques ?

Nous réfléchissons à la croissance dans plusieurs domaines :

Nous servons des entreprises dans 150 pays et 60 langues aujourd’hui, et ce tour de financement accélérera notre croissance à l’échelle mondiale.

Approfondir l’intelligence de performance autonome sera l’un de nos domaines de concentration. La prochaine étape est un système qui identifie les opportunités, déclenche les bons programmes et améliore continuellement l’exécution de première ligne sans exiger qu’un manager l’initie.

Enfin, étendre la plateforme pour gérer la performance à la fois pour les travailleurs humains et numériques. Alors que les agents IA prennent en charge davantage de tâches de première ligne, les entreprises ont besoin de la même rigueur autour des normes de performance, du coaching et de la mesure pour ces travailleurs numériques qu’elles ont pour les humains. Nous sommes positionnés pour être le système d’exploitation pour cette réalité hybride.

Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Centrical.