Ryan Johnson, direktor proizvoda u CallRailu – serija intervjua

Ryan ima više od 15 godina iskustva u vođenju različitih tehnologija i razvoja proizvoda od startupa u ranoj fazi do organizacija s liste Fortune 100. Kao glavni direktor proizvoda u CallRailu, on koristi svoju strast za razvojem najboljih tehnoloških rješenja u klasi za rješavanje problema iz stvarnog svijeta. Prije nego što se pridružio CallRailu, bio je ključni član rukovodećeg tima u Banjou (sada MiiM). Ondje je pomogao u rastu organizacije za razvoj proizvoda za više od 300%, stvorio je vrhunske proizvode tehnologije umjetne inteligencije/strojnog učenja i pomogao prikupiti 100 milijuna dolara C runde VC financiranja.

CallRail je vodeća obavještajna platforma pokretana umjetnom inteligencijom koja tvrtkama svih veličina olakšava izlazak na tržište s povjerenjem. Služeći više od 200,000 tvrtki širom svijeta, CallRail rješenja pomažu tvrtkama da prate i pripisuju svaki potencijalni potencijal njihovom marketinškom putovanju, hvataju i upravljaju svakim pozivom, tekstom, chatom i obrascem te koriste uvide do kojih dolazi AI kako bi optimizirali svoj marketing.

Vaša rana karijera bila je usredotočena na računovodstvo i financije, kako ste prvo priješli na AI?

Iako je moja karijera započela s fokusom na računovodstvo i financije, uvijek sam imao analitički način razmišljanja. Dok sam studirao na koledžu Albion, slučajno sam upisao sat informatike kao jedan od svojih izbornih predmeta – a ostalo je povijest! To mi je kasnije pružilo priliku da počnem raditi u tehnološkoj industriji mnogo prije nego što je umjetna inteligencija uopće bila na horizontu.

Kako je moja karijera napredovala, shvatio sam dvije stvari: imao sam duboku strast prema radu s podacima (točnije podacima iz perspektive proizvoda) i navigaciji kako se ti podaci mogu transformirati u nešto što je istinski vrijedno za klijente. Nema pravog puta za one koji žele ući u ovaj prostor u nastajanju, ali ova su me dva interesa prirodno dovela do karijere koja uključuje AI.

Da ste me pitali prije dva desetljeća kada sam započeo svoju karijeru u vezi s umjetnom inteligencijom, vjerojatno bih spomenuo terminatora kao i svi drugi u to vrijeme. Kako se tehnologija ipak razvijala – a posebno s nedavnim napretkom – jasno je da je moje putovanje moralo započeti s jakim interesom i temeljem razumijevanja podataka.

Za one koji žele nastaviti karijeru u AI-u, na kraju je najvažnije doći iz jedinstvene pozadine s originalnim perspektivama. Toliko je nepoznanica s umjetnom inteligencijom u budućnosti i možete ići u toliko različitih smjerova – kako se primjenjuje, gdje se primjenjuje, regulativa, usklađenost – to je gotovo beskrajan popis. Stoga, mislim da ako možete doći otvorenog uma i volje za učenjem, gotovo svatko može ući u ovaj prostor u nastajanju, bez obzira na početnu pozadinu.

Prije vaše trenutne uloge vodili ste razvoj Banjos AI/ML proizvoda, koji su to proizvodi i koji su neki od vaših ključnih zaključaka iz ovog iskustva?

Na najvišoj razini koristili smo umjetnu inteligenciju i strojno učenje za otkrivanje događaja dok se događaju diljem svijeta. Usmjerili smo našu internu tehnologiju na računalni vid kako bismo otkrili stvari na slikama i videu (požari, nesreće, logotipi, objekti itd.) i NLP kako bismo utvrdili o čemu ljudi pričaju. Koristimo mnoge izvore podataka kao što su društveni mediji, e911, prometne kamere, itd. za triangulaciju i provjeru kada se "događaj" dogodi. Upotrijebili smo ovu tehnologiju kako bismo pomogli objaviti vijesti (lokalne i nacionalne) prije svih i kako bismo pomogli korporativnim korporacijama da zaštite svoje zaposlenike, imovinu i robnu marku.

CallRail koristi tehnologiju pod nazivom Conversation Intelligence koja olakšava otkrivanje uvida iz razgovora, što je to konkretno?

Inteligencija razgovora® je mogućnost automatskog prikupljanja korisnih uvida u pozive iz telefonskih razgovora kako bi se poboljšala marketinška izvedba. Cilj je omogućiti trgovcima, agencijama i vlasnicima tvrtki brzo i precizno donošenje ispravnih poslovnih odluka.

• Pretvorba potencijalnog klijenta: CallRailova umjetna inteligencija istražuje razgovore telefonskih poziva i pruža uvide i vrijedne informacije koje se mogu koristiti za konverziju potencijalnih klijenata. Prepoznavanjem najboljih potencijalnih klijenata iz vaših najboljih marketinških izvora, AI vam omogućuje da odredite prioritete svojih napora i usredotočite se na najzanimljivije potencijalne klijente. To osigurava da su vaši resursi učinkovito iskorišteni dok vam istovremeno štedi vrijeme. Kroz CallRail Conversation Intelligence®, možete automatizirati tijekove rada za glatko praćenje potencijalnih klijenata. Konačno, uvidi koje pokreće AI pružaju vam bogat kontekst za svakog potencijalnog klijenta, dajući vam dublje razumijevanje njihovih potreba i preferencija. Koristeći to, možete razviti personalizirane strategije i prilagođena rješenja, povećavajući svoje šanse da ih pretvorite u zadovoljne kupce.

 

• Korisničko iskustvo: Uvidi u telefonske pozive pružaju priliku za poboljšanje korisničkog iskustva. Analizom razgovora AI može pružiti vrijedne informacije koje će vam pomoći da sveobuhvatno razumijete svoje kupce i njihovo putovanje. To uključuje bilježenje pojedinosti svake interakcije, kao što su teme o kojima se razgovaralo, ton glasa, osjećaji i sve specifične bolne točke ili spomenuti izazovi. Uz ovu cjelovitu sliku putovanja i interakcija potencijalnog klijenta, tvrtke mogu pružiti personaliziranije i prilagođenije korisničko iskustvo. Uz uvide koje pokreće umjetna inteligencija, tvrtke mogu bolje razumjeti preferencije, potrebe i očekivanja kupaca, omogućujući im da daju relevantne prijedloge, preporuke i rješenja.

 

• Učinak agenta: Pregledom sadržaja razgovora, CallRailova Conversation Intelligence® nudi korisne savjete o rukovanju pozivima, dajući vašim agentima smjernice potrebne za pružanje bolje korisničke usluge. AI također agregira uvide kroz više poziva ili pojedinačnih agenata, omogućujući vam da steknete sveobuhvatno razumijevanje učinka vašeg tima. S ovom tehnologijom možete otkriti pozitivne ili negativne obrasce ili trendove u osjećajima izraženim tijekom poziva. To znači da možete identificirati uobičajene probleme ili probleme koji se ponavljaju i koji mogu utjecati na zadovoljstvo korisnika. Baveći se ovim područjima poboljšanja, možete poboljšati ukupnu kvalitetu interakcije s klijentima.

 

• Optimizacija marketinga: Jedna od glavnih prednosti uvida u pozive pokretanog umjetnom inteligencijom je jednostavnost njegove integracije s različitim sustavima, uključujući CRM platforme poput HubSpota i razne alate za automatizaciju marketinga. Koristeći uvide koje pokreće umjetna inteligencija, tvrtke se naoružaju potpunom slikom glavnog puta, od početnog kontakta do konačnih ishoda, preko digitalnih i izvanmrežnih kanala. Ovi uvidi također omogućuju trgovcima da mjere učinkovitost svojih marketinških strategija u smislu povrata ulaganja (ROI). Praćenjem ključnih pokazatelja uspješnosti (KPI) kao što su stope konverzije potencijalnih kupaca, troškovi akvizicije kupaca i ostvareni prihod, tvrtke mogu optimizirati svoje marketinške napore kako bi postigle viši ROI. Štoviše, uz integraciju tehnološkog skupa, marketing je optimiziran u Conversation Intelligence jer tvrtkama daje mogućnost da identificiraju ključne riječi i automatiziraju strategije licitiranja za ključne riječi na temelju uvida iz poziva, pružajući vrijedan unos za SEO i marketinške poruke. Na primjer, ako potencijalni klijenti stalno postavljaju pitanja o uslugama koje ne nude, tvrtke mogu prilagoditi slanje poruka svoje web stranice kako bi osigurale bolju usklađenost poziva ili razmotriti prilagodbu svoje ponude kako bi zadovoljile potražnju potencijalnih klijenata.

CallRail Conversation Intelligence® namjenski je napravljen za razumijevanje i analizu ljudskog govora. To znači da može izvući svaki vrijedan mali djelić informacija iz telefonskih poziva dok štedi agente i menadžere više od 94% svog vremena. Informacije iz telefonskih poziva su saznanja iz prve ruke izravno iz usta vaših kupaca. Rezultat su neprocjenjivi podaci iz provjerenog marketinškog alata s prizvukom 21. stoljeća.

Koje se različite vrste umjetne inteligencije i strojnog učenja koriste u ovoj tehnologiji?

Imamo divno AI partnerstvo sa AssemblyAI, tvrtkom koja koristi razne naše značajke koje pokreće AI. Ne ulazeći u dublje detalje koristimo:

• ASR (Automatsko prepoznavanje govora) – Pokreće ga Conformer-2, najveći komercijalno dostupan ASR model obučen na više od 1.1 milijuna sati engleskih audio podataka
• LeMUR – LLM koji se koristi za analizu govornih podataka. Temelj je sažetaka, podučavanja agenata, autokvalifikacije, da spomenemo samo neke. CallRail se fino podešava na razne načine na vrhu modela kako bi našim klijentima pružio najveću vrijednost.

U srpnju 2023. CallRail Labs predstavljen je kao prvi te vrste u prostoru analitike poziva. Jedna od njegovih temeljnih značajki je uvođenje "akcijskih planova". Možete li podijeliti neke uvide o tome što je to?

Tako je! Kad smo se predstavili CallRail Labs, također smo objavili akcijske planove za podršku agentima s preporukama koje je generirala umjetna inteligencija za sljedeće korake nakon poziva. Ova značajka uklanja nagađanje iz praćenja potencijalnih kupaca sažimanjem ključnih zaključaka, konsolidiranjem u format koji se može dijeliti za e-poštu ili SMS timovima na prvoj liniji i dokumentiranjem praćenja unutar CallRail's Premium Conversation Intelligence™ nadzorne ploče.

Međutim, otkako smo u srpnju predstavili CallRail Labs, uvedeno je i šest novih mogućnosti:

• Treniranje poziva pomoću umjetne inteligencije identificira gdje su agenti imali dobre rezultate, gdje bi se mogli poboljšati i, što je najvažnije, daje konkretne djelotvorne preporuke za bolje rezultate. To uklanja teret obuke s vlasnika poduzeća i osigurava da agenti dobiju nepristrane, pravovremene povratne informacije kako bi poboljšali učinak.
• AI identifikacija uspješno zakazanih sastanaka omogućuje vlasnicima tvrtki da trenutno odrede pozive koji će najvjerojatnije generirati prihod i razumiju koje aktivnosti privlače najbolje potencijalne klijente.
• AI identifikacija novih ili postojećih kupaca koji omogućuje tvrtkama da razumiju koje marketinške kampanje generiraju doista nove poslove, a koje potiču ponovne poslove, bez potrebe da slušaju poziv ili čitaju transkript. Znajući koje kampanje privlače nove klijente u vašu tvrtku, a koje povećavaju lojalnost i prihod od postojećih klijenata, tvrtkama omogućuje poboljšanje segmentacije publike i, u konačnici, izvedbu kampanje.
• Automatski identificirajte često postavljana pitanja na pozive kako bi identificirali često postavljana pitanja kupaca, nudeći dragocjene uvide u potrebe kupaca, dok također pomažu SEO optimizaciju i usavršavanje strategije ključnih riječi.
• Automatski zabilježite osobne podatke i preferencije pozivatelja, koji se može koristiti za potporu buduće izgradnje odnosa i stvaranje dubljih veza između robnih marki i kupaca. Mali detalji kao što je sjećanje na kupčev rođendan ili nadolazeći životni događaj mogu izgraditi nepokolebljivo povjerenje i odanost marki.
• Iskoristite AI za generiranje promišljenih, sažetih tekstualnih i e-poruka nakon što poziv završi potvrditi da su zabrinutosti kupaca saslušane, jačajući odnose i štedeći agentima bezbrojne sate rada.

Pročitajte više o ovim novim mogućnostima ovdje i ovdje. Iako smo uzbuđeni ovom početnom snagom – tek grebemo po površini!

Možete li također opisati kako CallRail Labs omogućuje korisnicima da utječu na korištenje glasovne umjetne inteligencije u tvrtki?

Ovaj novi inovacijski program – kao što ste spomenuli, prvi te vrste u prostoru analitike poziva – osmišljen je kako bi pomogao poticati stalne inovacije umjetne inteligencije u partnerstvu s malim i srednjim poduzećima pozivajući naše klijente da utječu na to kako koristimo glasovnu umjetnu inteligenciju putem ranog pristupa novim mogućnosti proizvoda.

Cilj je pružiti izravne povratne informacije voditeljima proizvoda i inženjeringa, dok nam u isto vrijeme omogućuje da ciljano krenemo u rješavanje stvarnih poslovnih izazova usred tržišne eksplozije mogućnosti vođenih umjetnom inteligencijom. Sretni smo što imamo velik, voljan skup kupaca koji testiraju praktičnu primjenu ovih novih proizvoda s AI-om i pružaju neprocjenjive povratne informacije.

Značaj ovog projekta leži u činjenici da pojednostavljuje složene zadatke i dosljedno isporučuje strategije vođene podacima, povećavajući ukupnu učinkovitost. Pokazuje snagu umjetne inteligencije i kako može potaknuti značajne inovacije u području Conversation Intelligence®.

Koji su neki od popularnijih slučajeva korištenja ovog softvera?

Sretni smo što imamo a širok raspon primjera koji ilustriraju kako naši korisnici koriste umjetnu inteligenciju kako bi svoje pozive pretvorili u konkurentsku prednost. Neki od naših omiljenih primjera u različitim industrijama uključuju:

Kućne usluge: Adria mramor i granit je obiteljski proizvođač kamena koji ugrađuje kuhinjske i kupaonske ploče, kamine i još mnogo toga. Kad je posao započeo, oglašavanje se vršilo putem žutih stranica, faksova i usmene predaje. U industriji u kojoj je uobičajeno da izvođači ispuštaju loptu s praćenjem budućih kupaca, postojanje CallRaila također je pomoglo Adria Marbleu da se istakne osiguravajući da se svi pozivi prate i da nema izgubljenih potencijalnih klijenata.

Kao rezultat toga, tvrtka je uspjela sniziti ukupnu cijenu po potencijalnom klijentu i napraviti bolji posao preciznog ciljanja pravih potencijalnih klijenata koji će privući veći iznos u dolarima od poslova koje sklope. CallRail je Adria Marbleu uštedio 10-20 sati tjedno automatiziranjem praćenja potencijalnih kupaca i poziva koje bi Irfan inače morao raditi ručno, bilo putem proračunske tablice ili ponekad samo vičući po uredu kako bi osigurao da korisnici dobiju povratni poziv. Sa samo tri osobe koje obavljaju sve prodajne i administrativne uredske dužnosti, vraćanje ovih sati za druge zadatke ima veliki utjecaj.

Pravna: Konkurencija između agencija za digitalni marketing je žestoka – osobito u pravnom prostoru, gdje su klijenti obično lojalniji i profitabilniji od onih u drugim industrijama. Zato Marketing iznad šanka obratili su se CallRailu kako bi dokazali koji oglasi, kampanje i ključne riječi uzrokuju zvonjenje telefona njihovih klijenata. Rezultat: praćenje poziva pomoglo je najmanje 75% njihovih klijenata da preraspodijele novac na pravi način – eliminirajući 1,000 USD svaki mjesec u uzaludnoj potrošnji na oglase.

Zdravstvo: Cornerstone Foot Care's operacijama digitalnog marketinga nedostajalo je odgovarajuće praćenje dolaznih potencijalnih kupaca i dolaznih telefonskih poziva. Praksa se okrenula CallRailu radi uvida u to iz kojih ključnih riječi i kampanja dolaze pozivi, kao i kvalitete svakog poziva. Uz dodatak Google Adsa i CallRail praćenja, Cornerstone je povećao svoje prihode za 40% kroz povećanu kvalitetu poziva, povećani broj poziva od dolaznih potencijalnih klijenata i smanjeni broj propuštenih poziva.

Također ste poznati po svojim usporedbama između AI i vaših automobilskih utrka. Koje su zajedničke točke između njih dvoje?

AI i automobilske utrke (osobito Formula 1) već su godinama u bliskoj vezi. Trkaći timovi imaju mogućnost staviti svoje automobile kroz simulacije koje AI može protumačiti i pomoći timu u izvedbi. Umjetna inteligencija bi mogla otkriti promjene koje je potrebno izvršiti na motoru kako bi se povećala izvedba ili poboljšala pouzdanost, do promjena u aerodinamici kako bi se pomoglo s potisnom silom. Nije ni čudo da moderni automobili Formule 1 izgledaju poput svemirskih brodova jer AI pomaže u doslovnom dizajnu zrakoplova.

Osobno, mislim da umjetna inteligencija najbolje radi s ljudskim elementom povratne informacije, što nije drugačije u utrkama. Na primjer, čak i ako AI model predvidi najbolje postavke za recimo kišne ili vruće uvjete, vozač i dalje mora dati povratnu informaciju timu. AI ne može predvidjeti sve o performansama i preferencijama vozača, pa vam je potrebna ljudska interakcija za povratne informacije. Zapravo sam čuo voditelja momčadi kako govori o tome kad sam bio na turneji u Petit LeMansu u listopadu. Rekao je: "AI je doista nevjerojatna i dala nam je velike dobitke, ali još uvijek nije zamijenila povratne informacije vozača i tim koji razumije nijanse vozača."

Možete li podijeliti svoju viziju budućnosti glasovne umjetne inteligencije i analitike poziva?

Lako je osjetiti da se svijet marketinga danas kreće brže od brzine svjetlosti. Uvijek postoji novi pojam za naučiti, strategija za donošenje ili najbolja praksa za implementaciju. Često zaboravljamo da su neke od najboljih isprobanih marketinških strategija upravo ove stalne promjene i novine. Jedna od tih zanemarenih strategija su, bez sumnje, telefonski pozivi.

Telefonski pozivi ostaju najbolji alat za marketinške stručnjake, pružajući mnoštvo informacija o tome što vaši klijenti žele i trebaju. Međutim, značajan dio tog potencijala ostaje neiskorišten u širokom rasponu industrija. Iako smo svakako na misiji da nastavimo ubrzavati napredak glasovne umjetne inteligencije i analitike poziva kako bismo pomogli klijentima da ostvare veći ROI, jednako sam uzbuđen što male tvrtke u potpunosti shvaćaju koliko utjecajna umjetna inteligencija može biti za pretvaranje poziva u uvide koje može djelovati na.

Hvala vam na sjajnom intervjuu, čitatelji koji žele saznati više neka ga posjete CallRail.