जोनाथन कॉर्बिन, मेवेन एजीआई के संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

जोनाथन कॉर्बिन मेवेन एजीआई के संस्थापक और सीईओ हैं। पहले, हबस्पॉट में ग्राहक सफलता और रणनीति के वैश्विक उपाध्यक्ष के रूप में, जोनाथन ने लगभग 1,000 ग्राहक सफलता, साझेदार सफलता और अनुबंध प्रबंधकों की एक टीम का नेतृत्व किया, जो कई क्षेत्रों और ऊर्ध्वाधर में फैली हुई थी। उनकी जिम्मेदारियों में विश्वभर में 200,000 से अधिक ग्राहकों के लिए ग्राहक प्रतिधारण, राजस्व वृद्धि और मूल्य की प्राप्ति को बढ़ावा देना शामिल था, जो स्टार्टअप से लेकर उद्यमों तक थे।

मेवेन एजीआई एक व्यापक जनरेटिव एआई मूल समाधान है जो ग्राहक सहायता परिदृश्य को बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है – बिना सिरदर्द के। जबकि गुप्त मोड में, मेवेन की प्रौद्योगिकी ने स्वचालित रूप से 93% से अधिक ग्राहक पूछताछ का समाधान किया, समर्थन लागत को 81% तक कम किया, और पैमाने पर समग्र ग्राहक अनुभव में सुधार किया, जब यह प्रारंभिक ग्राहकों के लिए 50 से अधिक भाषाओं में लाखों इंटरैक्शन को हल करने के बाद।

आप पहले हबस्पॉट में ग्राहक सफलता और रणनीति के वैश्विक उपाध्यक्ष थे, जहां आपने कई क्षेत्रों और ऊर्ध्वाधर में फैली लगभग 1,000 ग्राहक सफलता, साझेदार सफलता और अनुबंध प्रबंधकों की एक टीम का नेतृत्व किया। उस अवधि से कुछ मुख्य आकर्षण और प्रमुख निष्कर्ष क्या थे?

उस समय, हबस्पॉट एक अरब डॉलर से अधिक के राजस्व के साथ पांच सबसे तेजी से बढ़ती बी2बी सास कंपनियों में से एक था। बहुत कम लोगों को इतने पैमाने पर बनाने, बढ़ाने और प्रबंधित करने का अवसर मिला है। जो कंपनियां इतनी तेजी से बढ़ रही हैं वे आमतौर पर इतनी बड़ी नहीं होती हैं, और हमारे आकार की कंपनियां इतनी तेजी से नहीं बढ़ती हैं। मैंने योजना और विकास के लिए मापनीय दृष्टिकोण बनाने, सुनिश्चित करने पर बहुत समय बिताया कि हम बहुत स्पष्ट उद्देश्यों को निर्धारित कर रहे थे, प्रोत्साहनों को कई संगठनों में संरेखित कर रहे थे ताकि हम जो परिणाम चाहते थे उन्हें बना सकें, सुनिश्चित करें कि हमें यह देखने के लिए प्रणाली है कि संगठन में क्या हो रहा है, और कई क्षितिजों पर योजना बना रहे हैं। जो कुछ भी हमने लॉन्च किया था वह न केवल हमारे वर्तमान ग्राहकों के लिए काम करना था, बल्कि यह सुनिश्चित करना था कि यह हमारे अस्तित्व को बनाए रखने में सक्षम हो।

क्या आप मेवेन एजीआई लॉन्च करने के पीछे के कुछ अंतर्दृष्टि साझा कर सकते हैं, और आप कितने समय से गुप्त मोड में हैं?

मैं अपने करियर की शुरुआत से ही ग्राहक अनुभव से जुनूनी रहा हूं और यही कारण है कि मैंने इस स्थान में उद्योग की अग्रणी कंपनियों में इतना समय बिताया है (एडोबी, मार्केटो, स्प्रिंकलर, हबस्पॉट, आदि)। 2017 में, मैं वेस्ट कोस्ट स्विंग से वापस आ रहा था, जिसमें एप्पल और नाइके जैसे महान ग्राहकों से मिलना शामिल था, और हमने विलक्षण डेटा को अनलॉक करने और व्यक्तिगत उपयोगकर्ता स्तर पर व्यक्तिगत अनुभव बनाने की संभावना के बारे में गहन चर्चा की। मैं इस बारे में बात नहीं कर रहा था कि आप किस आयु वर्ग या जनसांख्यिकी में आते हैं। नहीं, यह पूरी तरह से हमें जो जानकारी साझा की है उसका उपयोग करके ग्राहक की अपेक्षाओं का अनुमान लगाने और उनसे सक्रिय रूप से जुड़ने की क्षमता है। ग्राहकों से भारी उत्साह था लेकिन उस समय तकनीक वास्तव में मौजूद नहीं थी।

मेरे सह-संस्थापक – सामी शलाबी, यूजीन मैन और मैंने हमेशा व्यक्तिगतीकरण के पैमाने और ट्रांसफॉर्मर की संभावनाओं के बारे में गहराई से बातचीत की है जो पहली बार गूगल से शोध के रूप में सामने आई थी। सामी ने गूगल न्यूज़ (1 बी+ उपयोगकर्ता) में दुनिया के सबसे बड़े व्यक्तिगतकरण इंजन में से एक का निर्माण किया और यूजीन ने इसके लिए व्यक्तिगतीकरण का नेतृत्व किया ताकि हमें यह समझ में आ सके कि हम जो कर रहे हैं उसमें प्रौद्योगिकी के विकसित होने के साथ हम क्या अनलॉक कर सकते हैं।

जब हमने पहली बार ओपनएआई द्वारा किए जा रहे काम के बारे में सुना और कुछ एलएलएम का उपयोग करना शुरू किया, जो उपलब्ध हो गए थे, तो हमें एहसास हुआ कि हम उस बिंदु पर थे जहां तकनीक अब हमें पैमाने पर आदर्श ग्राहक अनुभव बनाने के लिए मौजूद थी। कंपनियों को लागत की दक्षता और अच्छे ग्राहक अनुभव के बीच चुनना पड़ा है, जिसके परिणामस्वरूप जटिल खंडीकरण रणनीतियों का निर्माण हुआ, जो ग्राहक इंटरैक्शन को सीमित करने के लिए डिज़ाइन की गई थीं, स्व-सेवा बनाने के लिए चीजें बनाई गईं, या समर्थन संपर्क जानकारी को कहीं ऐसा छुपाया गया जहां यह पाया नहीं जा सकता हो।

हमने मेवेन एजीआई की लगभग एक साल पहले शुरुआत की थी क्योंकि हम जो प्राथमिकता देते हैं वह प्रभाव है – और जब हमने घोषणा की कि हम क्या कर रहे हैं तो हम वास्तविक उदाहरणों को देना चाहते थे और हमारे मीट्रिक्स को नहीं देना चाहते थे, केवल यह नहीं कि हम मौजूद हैं और हमने कुछ पैसे जुटाए हैं। हम अपने प्रारंभिक ग्राहकों के प्रति आभारी हैं जिन्होंने हम पर इतना विश्वास किया कि वे हमारे साथ काम करने के लिए तैयार हो गए और आगे बढ़कर एक बेहतर ग्राहक अनुभव विकसित करने के लिए कटिंग-एज तकनीक को लॉन्च करने के लिए।

क्या आप हमें बता सकते हैं कि मेवेन एजीआई के संदर्भ में एजीआई क्या है?

एजीआई को भाषा के दृष्टिकोण से बहुत अच्छी तरह से परिभाषित किया गया है – यह कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता है। व्यावसायिक अर्थ में इसका क्या अर्थ है? हम कुछ पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जिसे हम व्यवसायिक एजीआई कह रहे हैं और इसे परिभाषित करते हैं कि जटिल कार्यों को संभालने की क्षमता है जो कार्यात्मक एआई एजेंटों द्वारा किया जाता है जो विशिष्ट जिम्मेदारियों के लिए विशेष रूप से प्रशिक्षित होते हैं और एक समन्वय परत के साथ जो उन्हें एक साथ काम करने की अनुमति देती है।

एक उदाहरण यह हो सकता है कि एक बैंक खाता उपयोगकर्ता अपने बैंक से जुड़ता है और पूछता है कि क्या उनकी जमा राशि साफ हो गई है – हम जानते हैं कि खाता इतिहास से उन्हें अपने बिलों और चेक कैशिंग के लिए एक छोटा सा पुल ऋण चाहिए। मेवेन समझेगा कि ऐतिहासिक संदर्भ और ऋण प्रदान करेगा जबकि इसके साथ जुड़े कागजी कार्रवाई जैसे पृष्ठभूमि जांच, क्रेडिट जांच, ऋण कागजी कार्रवाई भरने, जोखिमों को समझने, अनुमोदन, और एक विशिष्ट राशि जो जोखिम प्रोफाइल में आती है, अनुमोदन ऋण, और व्यक्ति के खाते में पैसे ले जाना।

एक और उदाहरण यह हो सकता है कि कोई व्यक्ति अपनी सीआरएम समर्थन टीम से संपर्क करता है और पूछता है कि अभियान कैसे तैनात किया जाए। हम समझेंगे कि वे अभियान बनाने के बारे में नहीं जानना चाहते हैं, लेकिन उन्हें एक निश्चित तिथि तक एक निश्चित संख्या में लीड चाहिए। उपयोगकर्ताओं के पास यह कहने की क्षमता होगी कि “मुझे अगले महीने 100 लीड दें” और मेवेन उन लीड्स को वितरित करने के लिए जटिल कार्यों के माध्यम से जाएगा।

ग्राहक सहायता में एआई को ऐतिहासिक रूप से एकीकृत करने के साथ सबसे बड़ी समस्याएं क्या हैं?

ऐतिहासिक रूप से, ग्राहक सहायता में एआई ने मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग किया है जो अत्यधिक निर्धारित थे और प्रशिक्षित होने में महीनों लगे थे। इन मॉडलों ने एक बुनियादी यदि-तो तर्क पर काम किया: यदि उपयोगकर्ता ने एक्स चुना, तो उन्हें वाई विकल्प दिया जाएगा। यह सरल दृष्टिकोण अपेक्षाओं पर खरा नहीं उतरा, जिसके परिणामस्वरूप निराशाजनक परिणाम मिले और कई सीएक्स पेशेवरों को एआई की संभावना के प्रति संदेह हो गया। एआई-संचालित ग्राहक सहायता में सच्ची सफलता गतिशील व्यक्तिगतकरण, तर्क करने और अर्थपूर्ण कार्रवाई करने की क्षमता पर निर्भर करती है।

मेवेन एजीआई को ग्राहक सहायता पूछताछ को संभालने के लिए प्रशिक्षित करने में शामिल कदम क्या हैं?

यह वास्तव में सरल है। . . बस हमें उस जानकारी तक पहुंच प्रदान करें जिसका उपयोग आप मानवों को प्रशिक्षित करने के लिए करेंगे। हम इसे आपके लिए उच्च स्तर की सटीकता के साथ दिनों के भीतर चालू कर सकते हैं – सप्ताह या महीनों नहीं। यह आपकी विशिष्ट टोन, बोलचाल और जो भी इमोजी आप चाहते हैं उसका उपयोग करेगा।

मेवेन एजीआई ग्राहक सहायता लागत को कम करने और समग्र ग्राहक संतुष्टि में सुधार करने में कैसे मदद करता है?

कंपनियां मेवेन एजीआई को विभिन्न तरीकों से तैनात करती हैं लेकिन सबसे तेजी से प्रभाव डालने का तरीका है कि आप अपने ग्राहकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले एंडपॉइंट्स या चैनलों में मेवेन को समर्थन क्यू के सिर पर डालें (चैट, वेब, खोज, स्लैक, उत्पाद में, एसएमएस, आदि)। इससे हमें ग्राहकों को तुरंत, व्यक्तिगत परिणाम + कार्रवाई प्रदान करने की अनुमति मिलती है बिना किसी प्रतीक्षा समय के जबकि सुनिश्चित करते हुए कि उन आश्चर्यजनक समर्थन एजेंटों को वह करने के लिए जो वे सबसे अच्छा करते हैं, जो वास्तव में मानव इंटरैक्शन की आवश्यकता वाले ग्राहकों के साथ काम कर रहे हैं ताकि उनकी समस्याओं का समाधान हो सके।

कौन सी प्रौद्योगिकी उन्नति ने मेवेन एजीआई को इतनी उच्च दर से स्वायत्त मुद्दा समाधान प्राप्त करने में सक्षम बनाया है?

मुझे विश्वास है कि हमने दुनिया की सबसे अच्छी इंजीनियरिंग टीम को इस समस्या का समाधान करने के लिए भर्ती किया है जो डेटा की समस्या में नीचे आती है। गूगल में खोज, मेटा और अमेज़ॅन में पैमाने पर व्यक्तिगतीकरण जैसी चुनौतियों पर काम करने वाले उत्कृष्ट लोग जो वर्षों से इन समस्याओं के बारे में सोच रहे हैं। डेटा खंडित और खंडित है, और ग्राहकों के प्रश्नों का उत्तर देने और कार्रवाई करने के लिए हमें किसी और की तुलना में अधिक डेटा को पचाने में सक्षम होने की आवश्यकता थी। दूसरा हिस्सा कार्रवाई करने और हमारे एक्शन इंजन का निर्माण करने की क्षमता है क्योंकि हम जानते हैं कि केवल प्रश्नों का उत्तर देना पर्याप्त नहीं है। व्यवसायिक एजीआई हासिल करने के लिए हमें उपयोगकर्ताओं की जरूरतों का अनुमान लगाने और उनसे इरादे से जुड़ने में सक्षम होने की आवश्यकता है।

क्या आप हाल ही में 20 मिलियन डॉलर के श्रृंखला ए फंडिंग के बारे में अधिक जानकारी प्रदान कर सकते हैं और यह कैसे उपयोग किया जाएगा?

हम भाग्यशाली थे कि हम अपने बीज दौर के साथ जो हासिल करना चाहते थे उस पर सभी सिलेंडरों पर मार रहे थ์: एक महान इंजीनियरिंग टीम बनाना, एक उत्पाद जो वास्तविक समस्याओं का समाधान करता है, और ग्राहक जो हमारे उत्पाद से मूल्य प्राप्त कर रहे थे। हमने अपने बीज दौर को कम से कम एक साल पहले उठाया था लेकिन कुछ वास्तव में महान निवेशक थे जो हमारे साथ यात्रा का हिस्सा बनना चाहते थे। एम13 के साथ समय बिताने के बाद हम मेवेन एजीआई के भविष्य को एक साथ बनाने के लिए उत्साहित थे। पिछले वर्ष में जुटाए गए 28 मिलियन डॉलर का उपयोग हम अपनी जीटीएम टीम का निर्माण करने, साथी इकोसिस्टम का निर्माण करने और अपने एक्शन इंजन और प्लेटफ़ॉर्म क्षमताओं को विस्तारित करने के लिए इंजीनियरों को नियुक्त करने के लिए करेंगे।

आप अगले पांच वर्षों में ग्राहक सहायता उद्योग में एआई की भूमिका कैसे बदलती हुई देखते हैं?

भविष्य समर्थन, सेवाओं, बिक्री और विभिन्न कार्यों में विभाजित नहीं होगा। इसके बजाय, ग्राहक सहायता एक सहज, एकीकृत ग्राहक अनुभव का हिस्सा बन जाएगी जिसमें गंदे हाथों और खंडित डेटा नहीं होंगे। जैसे-जैसे ग्राहकों की अपेक्षाएं विकसित होती हैं, वैसे-वैसे हम उन्हें परोसने के तरीके भी विकसित होंगे।

आज के ग्राहकों की जरूरतें 3 श्रेणियों में आती हैं:

• वे जो स्व-सेवा चाहते हैं – समाधान या प्रश्न का उत्तर खोजने की क्षमता।
• वे जो स्व-सेवा तक पहुंच चाहते हैं लेकिन यह पुष्टि करने की आवश्यकता है कि वे सही कार्रवाई कर रहे हैं।
• ग्राहक जो सफेद दास्ताने सेवा की मांग करते हैं और मानव सहायता की आवश्यकता है।

भविष्य में 3 श्रेणियां हैं लेकिन ग्राहकों की अपेक्षाएं बहुत अलग होंगी:

• उनके प्रश्नों का तुरंत उत्तर देने की अपेक्षा की जाएगी।
• व्यक्तिगतीकरण, उपयोग डेटा, पूर्ण ऐतिहासिक संदर्भ, और उनकी पसंद के चैनल पर कार्रवाई करने और उनसे जुड़ने की क्षमता के साथ उनकी जरूरतों और प्रश्नों का अनुमान लगाना।
• ग्राहक सहायता एजेंटों के साथ जुड़ने की क्षमता जो प्रतीक्षा समय और लंबी कतारों के बिना है, जिनके पास उनके प्रश्नों के उत्तर हैं, पूर्ण ऐतिहासिक संदर्भ है, और तुरंत कार्रवाई करने में सक्षम हैं।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें मेवेन एजीआई पर जाना चाहिए।