Jonathan Corbin, Pendiri & CEO Maven AGI – Seri Wawancara

Jonathan Corbin adalah Pendiri & CEO Maven AGI. Sebelumnya, sebagai Wakil Presiden Global Keberhasilan & Strategi Pelanggan di HubSpot (HUBS ), Jonathan memimpin tim sekitar 1.000 keberhasilan pelanggan, keberhasilan mitra, dan manajer kontrak di berbagai wilayah dan vertikal. Tanggung jawabnya termasuk mengarahkan retensi pelanggan, pertumbuhan pendapatan, dan realisasi nilai untuk lebih dari 200.000 pelanggan di seluruh dunia, mulai dari perusahaan rintisan hingga perusahaan besar.

Maven AGI adalah solusi AI Generatif asli yang komprehensif yang dirancang untuk mengubah lanskap dukungan pelanggan – tanpa sakit kepala. Saat dalam mode stealth, teknologi Maven secara otonom menyelesaikan lebih dari 93% pertanyaan pelanggan, mengurangi biaya dukungan sebesar 81%, meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan, skala besar, setelah menyelesaikan jutaan interaksi dalam lebih dari 50 bahasa untuk pelanggan awal.

Anda sebelumnya adalah Wakil Presiden Global Keberhasilan & Strategi Pelanggan di HubSpot, di mana Anda memimpin tim sekitar 1.000 keberhasilan pelanggan, keberhasilan mitra, dan manajer kontrak di berbagai wilayah dan vertikal. Apa saja sorotan dan kesimpulan utama dari periode ini dalam hidup Anda?

Selama periode waktu itu, Hubspot adalah salah satu dari lima perusahaan B2B SaaS tercepat tumbuh dengan lebih dari satu miliar dolar pendapatan. Ada sangat sedikit orang yang telah memiliki kesempatan untuk membangun, tumbuh, dan mengelola pada skala yang kami operasikan. Perusahaan yang tumbuh dengan kecepatan ini tidak biasanya sebesar itu, dan perusahaan sebesar kami tidak tumbuh dengan kecepatan itu. Saya menghabiskan banyak waktu untuk menciptakan pendekatan yang dapat diskalakan untuk perencanaan dan pertumbuhan, memastikan bahwa kami menetapkan tujuan yang sangat jelas, mengatur insentif di seluruh organisasi untuk menciptakan hasil yang kami cari sebagai organisasi, memastikan kami memiliki sistem untuk menciptakan visibilitas tentang apa yang terjadi di organisasi, dan perencanaan lebih dari beberapa cakrawala. Apa pun yang kami luncurkan harus bekerja tidak hanya untuk pelanggan kami saat ini tetapi juga harus dapat mempertahankan kontinuitas pada pertumbuhan eksponensial.

Apakah Anda dapat membagikan beberapa wawasan tentang apa yang menginspirasi Anda untuk meluncurkan Maven AGI, dan berapa lama Anda telah berada dalam mode stealth?

Saya telah terobsesi dengan pengalaman pelanggan sejak awal karir saya dan itulah mengapa saya telah menghabiskan banyak waktu di perusahaan terkemuka di ruang ini (Adobe (ADBE ), Marketo, Sprinklr, Hubspot, dll). Kembali pada 2017, saya sedang kembali dari perjalanan ke Pantai Barat, bertemu dengan beberapa pelanggan hebat seperti Apple (AAPL ) dan Nike, dan kami memiliki percakapan yang sangat mendalam tentang potensi untuk membuka data yang terisolasi dan menciptakan pengalaman yang sangat personal hingga tingkat pengguna individu. Saya tidak berbicara tentang pendekatan tersegmentasi bahwa Anda jatuh ke dalam kategori usia atau demografi ini. Tidak, ini adalah kemampuan untuk sepenuhnya mengirimkan semua informasi yang telah Anda bagikan kepada kami untuk mengantisipasi harapan pelanggan dan berinteraksi dengan mereka secara proaktif. Ada kegembiraan besar dari pelanggan tetapi teknologi tidak benar-benar ada pada saat itu.

Rekan pendiri saya – Sami Shalabi, Eugene Mann, dan saya selalu berbicara tentang personalisasi skala dan potensi yang dapat dimiliki transformer sejak penelitian pertama kali keluar dari Google (GOOGL ). Sami membangun salah satu mesin personalisasi terbesar di dunia di Google News (1B+ pengguna) dan Eugene memimpin personalisasi untuk itu sehingga kami selalu memiliki percakapan yang mendalam tentang kemungkinan yang dapat kami buka seiring berkembangnya teknologi. Penerapan ini pada apa yang kami lakukan pada saat itu adalah bahwa saya berjuang untuk menciptakan pengalaman yang hebat pada skala untuk pengguna Hubspot kami, Eugene melihat bagaimana cara memproduksi kemampuan LLM di Stripe, dan Sami berbagi wawasan tentang apa yang berhasil dengan baik di Google.

Apakah Anda dapat mendefinisikan untuk kami apa itu AGI dalam konteks Maven AGI?

AGI benar-benar didefinisikan dari perspektif bahasa – itu adalah kecerdasan buatan umum. Apa yang sebenarnya dimaksud dalam arti bisnis? Kami fokus pada sesuatu yang kami sebut AGI bisnis dan mendefinisikannya sebagai kemampuan untuk menangani tugas yang kompleks menggunakan agen AI fungsional yang secara khusus dilatih untuk tanggung jawab tertentu dengan lapisan orkestrasi yang memungkinkan mereka bekerja sama.

Contoh dari ini mungkin adalah pengguna akun bank yang berinteraksi dengan bank mereka dan bertanya apakah deposit mereka telah dibersihkan – apa yang kami ketahui dari riwayat akun adalah bahwa mereka memerlukan pinjaman jembatan kecil untuk mengisi tagihan mereka dan cek kas. Maven akan memahami konteks historis dan menawarkan pinjaman sambil menangani semua kertas kerja yang mungkin terkait dengannya seperti pemeriksaan latar belakang, pemeriksaan kredit, mengisi formulir pinjaman, memahami risiko, persetujuan, dan jumlah tertentu yang jatuh dalam profil risiko, menyetujui pinjaman, dan memindahkan uang ke akun orang tersebut.

Apa saja masalah terbesar dengan cara AI telah diintegrasikan dalam dukungan pelanggan sejarahnya?

Sejarahnya, AI dalam dukungan pelanggan menggunakan model pembelajaran mesin yang sangat deterministik dan membutuhkan waktu berbulan-bulan untuk dilatih. Model-model ini bekerja pada logika dasar jika-then: jika pengguna memilih X, mereka akan diberikan pilihan Y. Pendekatan sederhana ini tidak memenuhi harapan, menghasilkan hasil yang mengecewakan dan meninggalkan banyak profesional CX skeptis tentang potensi AI. Keberhasilan sebenarnya dalam dukungan pelanggan yang didorong AI bergantung pada personalisasi dinamis, kemampuan untuk bernalar, dan mengambil tindakan yang bermakna.

Apa saja langkah-langkah kunci yang terlibat dalam melatih Maven AGI untuk menangani pertanyaan dukungan pelanggan?

Sangat sederhana. . . hanya berikan kami akses ke informasi apa pun yang akan Anda gunakan untuk melatih manusia. Kami dapat menjalankannya untuk Anda dengan tingkat akurasi yang tinggi dalam beberapa hari – tidak dalam minggu atau bulan. Ini akan menggunakan nada suara khusus Anda, dialek, dan apa pun emoji yang Anda inginkan.

Bagaimana Maven AGI membantu dalam mengurangi biaya dukungan pelanggan dan meningkatkan kepuasan pelanggan secara keseluruhan?

Perusahaan mengirimkan Maven AGI dengan berbagai cara tetapi cara terbaik untuk memiliki dampak tercepat adalah dengan memasukkan Maven di kepala antrian dukungan di titik akhir atau saluran yang pelanggan ingin gunakan (obrolan, web, pencarian, Slack, di produk, SMS, dll). Ini memungkinkan kami untuk menyediakan hasil dan tindakan yang instan dan dipersonalisasi untuk pelanggan tanpa waktu tunggu sambil memastikan bahwa agen dukungan yang luar biasa melakukan apa yang mereka lakukan dengan baik, bekerja dengan pelanggan yang benar-benar memerlukan interaksi manusia untuk memecahkan masalah mereka.

Apa saja kemajuan teknologi yang telah memungkinkan Maven AGI mencapai tingkat resolusi masalah otonom yang sangat tinggi?

Saya percaya kami telah merekrut salah satu tim insinyur terbaik di dunia untuk memecahkan masalah ini yang datang ke masalah data. Orang-orang brilian yang telah bekerja pada tantangan seperti pencarian di Google, dan personalisasi skala di Meta dan Amazon (AMZN ), dan telah memikirkan tentang memecahkan masalah ini selama bertahun-tahun. Data yang terfragmentasi dan terisolasi, dan agar kami dapat menjawab pertanyaan pelanggan dan mengambil tindakan kami perlu dapat mengonsumsi lebih banyak data daripada orang lain. Bagian kedua adalah kemampuan untuk mengambil tindakan dan membangun mesin tindakan kami karena kami tahu bahwa hanya menjawab pertanyaan tidak cukup. Agar kami dapat mencapai AGI bisnis kami perlu dapat mengantisipasi kebutuhan pengguna dan berinteraksi dengan mereka dengan niat.

Apakah Anda dapat memberikan lebih banyak detail tentang pendanaan Seri A sebesar $20M baru-baru ini dan bagaimana itu akan digunakan?

Kami beruntung karena kami berhasil mencapai semua yang kami inginkan dengan putaran benih kami: membangun tim insinyur yang hebat, produk yang memecahkan masalah nyata, dan memiliki pelanggan yang mendapatkan nilai dari produk kami. Kami mengumpulkan putaran benih kami kurang dari setahun yang lalu tetapi memiliki beberapa investor hebat yang ingin menjadi bagian dari perjalanan kami. Setelah menghabiskan waktu dengan M13 kami sangat bersemangat untuk terus membangun masa depan Maven AGI bersama mereka. $28M yang kami kumpulkan selama setahun terakhir akan digunakan untuk membangun tim GTM kami, berinvestasi dalam membangun ekosistem mitra, dan terus merekrut insinyur saat kami memperluas mesin tindakan (™) dan kemampuan platform kami.

Bagaimana Anda melihat peran AI berkembang dalam industri dukungan pelanggan selama lima tahun ke depan?

Masa depan tidak akan dibagi menjadi dukungan, layanan, penjualan, dan berbagai fungsi. Sebaliknya, dukungan pelanggan akan menjadi bagian dari pengalaman pelanggan yang seamless dan terpadu tanpa handoff yang berantakan dan data yang terisolasi. Seiring evolusi harapan pelanggan, sehingga cara kami melayani mereka.

Hari ini kebutuhan pelanggan jatuh ke dalam 3 kategori:

• Orang-orang yang ingin melayani diri sendiri – kemampuan untuk menemukan solusi atau jawaban untuk pertanyaan.
• Orang-orang yang ingin akses ke layanan mandiri tetapi memerlukan validasi bahwa mereka mengambil tindakan yang benar.
• Pelanggan yang menuntut layanan sarung tangan putih dan memerlukan bantuan manusia.

Masa depan juga memiliki 3 kategori tetapi harapan dari pelanggan akan sangat berbeda:

• Mengharapkan jawaban instan untuk pertanyaan mereka.
• Mengantisipasi kebutuhan dan pertanyaan mereka dengan personalisasi, data penggunaan, konteks historis lengkap, dan kemampuan untuk mengambil tindakan dan berinteraksi dengan mereka di saluran pilihan mereka.
• Kemampuan untuk berinteraksi dengan agen dukungan pelanggan tanpa waktu tunggu dan antrean panjang, yang memiliki jawaban yang tersedia untuk pertanyaan mereka, konteks historis lengkap, dan kemampuan untuk segera mengambil tindakan.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut dapat mengunjungi Maven AGI.