Krishna Raj Raja, PDG et fondateur de SupportLogic – Série d’entretiens

Krishna Raj Raja, est le PDG et fondateur de SupportLogic, la première plateforme de gestion de l’expérience de service (SX) continue au monde qui permet aux entreprises de comprendre et de réagir à la « voix du client » en temps réel pour améliorer immédiatement la prestation de services et établir des relations client saines et rentables.

Vous vous décrivez comme un « geek de la science », qu’est-ce que le monde scientifique vous passionne tant ?

Pour moi, la science est tout à fait liée à la curiosité quant à la façon dont le monde fonctionne et quels modèles existent dans le monde. J’ai eu cette curiosité depuis l’enfance, et elle s’est étendue à ma vie professionnelle. Chez SupportLogic, nous recherchons des modèles qui existent dans le langage naturel, et nous utilisons ces modèles pour prédire des choses et fournir des recommandations. C’est comme la science – elle prédit des modèles, fournit des recommandations et vous explique comment le monde fonctionne. Beaucoup de choses que j’ai apprises dans ma vie sont autodidactes, car elles proviennent de ma curiosité naturelle, et non d’une éducation formelle.

Vous avez poursuivi des études en génie chimique, mais vous avez ensuite choisi de poursuivre des opportunités en informatique et en apprentissage automatique. Pouvez-vous discuter de ce changement de direction ?

Mon père était un entrepreneur prospère (dans le traitement de l’acier) et il espérait que je reprendrais un jour l’entreprise familiale. Le génie chimique semblait être la formation appropriée pour être prêt à le faire. Mais l’informatique a été une passion secondaire pour moi pendant longtemps. En fait, mon mémoire pour mon diplôme en génie chimique portait sur la création d’un logiciel pour la conception d’un réacteur chimique.

Après avoir terminé mon diplôme en génie chimique, il est devenu évident que l’informatique était vraiment ma véritable passion. Mes compétences en informatique sont entièrement autodidactes, et lorsque j’ai rejoint VMware, tous mes collègues avaient des doctorats de universités de la Ivy League en informatique. J’étais la personne la moins qualifiée de mon équipe.

Vous étiez un employé précoce chez VMware, où vous avez travaillé dans le support et le service en tant qu’ingénieur de support de produit. Quels étaient certains des domaines potentiels d’amélioration que vous avez observés ?

J’étais un ingénieur logiciel qui est devenu ingénieur de support de produit. J’ai rejoint VMware parce que leur technologie était fascinante – ils traitaient des systèmes d’exploitation et j’avais un intérêt particulier pour cela. J’aidais d’autres développeurs de systèmes d’exploitation à utiliser les produits VMware au quotidien. En raison de mon expérience, je regardais les choses sous deux angles différents : 1) Comment rendre ce client heureux et résoudre son problème ; et 2) Pourquoi ce problème existe-t-il dans le logiciel, et comment peut-il être corrigé ? J’examinais l’aspect produit de tous les problèmes de support. L’une des premières choses que j’ai réalisées était que lorsque les équipes de produits développent un produit, elles ne savent vraiment pas comment il sera déployé et utilisé, elles ne prévoient donc pas beaucoup de choses pendant le processus de développement. Cependant, l’équipe de support a une bonne compréhension de ces problèmes et peut fournir des commentaires précieux aux équipes de produits ainsi qu’à d’autres départements de l’entreprise. Le problème est que ces commentaires sont généralement perdus car l’équipe de support se concentre sur la résolution d’un problème client et passe rapidement au problème suivant. Ces informations importantes ne sont pas transmises.

Pouvez-vous partager certains détails sur l’histoire de la création de SupportLogic ?

Lorsque j’ai lancé SupportLogic, j’ai examiné le paysage du marché pour l’industrie du support et j’ai constaté que toutes les innovations dans l’espace du support étaient axées sur la déviation des cas. Cela signifie que la meilleure façon de traiter les problèmes de support est de les détourner – des ingénieurs de support et des clients. Cela était en conflit avec ce que j’ai vu en tant qu’ingénieur de support de produit – chaque interaction client était une occasion d’apprendre sur les clients et sur la façon dont le produit fonctionne et ne fonctionne pas. Mais j’ai été surpris de constater qu’il n’y avait pas d’outils pour résoudre ce problème (d’apprentissage), j’ai donc vu une grande opportunité là.

Aussi, j’ai remarqué que le support était souvent traité comme un centre de coûts, ce que je considérais comme une façon étroite de voir les choses. Lorsque vous regardez le support comme un centre de profits ou comme le système nerveux central d’une entreprise, vous pouvez vraiment transformer une organisation et la rendre vraiment centrée sur le client. C’est ce qui m’a conduit à lancer SupportLogic.

Quelles sont certaines des différentes technologies d’apprentissage automatique utilisées chez SupportLogic ?

Lorsque l’entreprise a démarré, j’étais naïf en supposant que nous pouvions utiliser des API d’apprentissage automatique disponibles publiquement. Il y en a beaucoup – d’Amazon (AMZN ), Microsoft et HPE – et ils fournissent tous des API d’apprentissage automatique en tant que service. À ma grande surprise et déception, beaucoup de ces modèles d’apprentissage automatique ne fonctionnaient pas avec les données avec lesquelles nous travaillions (données de support client). Mais j’ai réalisé que c’était une opportunité et j’ai dit : « Pourquoi ne pas le construire nous-mêmes ? » Nous avons commencé à construire le nôtre à partir de zéro en utilisant les technologies d’apprentissage automatique existantes provenant de projets open source, comme spaCy de l’Université de Stanford, et Google (GOOGL ) BERT, puis nous avons ajouté notre propre « sauce secrète » au-dessus de cela, en utilisant une approche de modèle d’ensemble. Nous affinons également le modèle pour chaque client et leur ensemble de données spécifique, plutôt que d’utiliser une philosophie « taille unique ».

Pouvez-vous discuter de la façon dont SupportLogic permet aux entreprises de mieux se connecter avec les clients en utilisant des signaux clés ?

L’une des choses clés que nous faisons est d’extraire le contexte client en utilisant le traitement automatique des langues. Le contexte est très important car il est souvent perdu dans le processus de balisage des systèmes de tickets. Vous ne pouvez baliser qu’une quantité limitée d’informations dans ces systèmes. Nous excellons dans l’extraction du contexte client, tel que ce qui les frustre, quelle est leur impression de votre produit ou de votre support, ou ce qu’ils essaient de faire avec votre produit. Il existe une variété de signaux et de contexte à extraire. En le faisant en temps réel et en créant des flux de travail sur notre plateforme, nous permettons aux entreprises d’agir sur les signaux client et de prévenir les problèmes avant qu’il ne soit trop tard – ce qui signifie que le client devient très en colère ou part à jamais.

Quelles sont certaines des autres capacités derrière le logiciel SupportLogic ?

Une fois que vous commencez à extraire des signaux client à partir des interactions, ces signaux deviennent très puissants pour l’analyse. Nous avons un module d’analyse qui vous indique à quoi ressemble la voix du client, sur la base de toutes les interactions. Ensuite, nous allons un peu plus loin et utilisons les données pour commencer à faire des prédictions. Nous pouvons prédire ce qui se passera avec un compte client particulier. Nous pouvons également prédire – en fonction de la situation client – qui est le meilleur expert en la matière dans l’entreprise pour aider à résoudre le problème, et mettre le client en relation avec cette personne.

Et nous pouvons examiner à la fois les conversations entrantes et sortantes pour donner des conseils aux agents de service sur ce qu’ils devraient faire plus (ou moins) dans leurs interactions quotidiennes avec les clients. Cela devient un excellent outil de coaching pour aider les agents de service à développer leurs compétences sociales et améliorer leur performance globale.

Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager sur SupportLogic ?

L’une des idées fausses courantes que les gens ont sur l’IA est qu’il s’agit d’un investissement massif qui est très impliqué et complexe, et que vous ne verrez pas de rendement sur celui-ci pendant un an ou plus. En réalité, les technologies d’IA et d’apprentissage automatique ont beaucoup mûri, et peuvent fonctionner sur votre ensemble de données existant. Et vous pouvez voir des résultats en quelques mois, et non en quelques années. Donc, maintenant est le moment d’investir dans l’IA, car vous pouvez voir des résultats incroyables en quelques mois qui peuvent apporter d’énormes avantages à votre organisation.

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