Jonathan Corbin, Fondatore & Amministratore Delegato di Maven AGI – Serie di Interviste

Jonathan Corbin è il Fondatore e Amministratore Delegato di Maven AGI. In precedenza, come Vice Presidente Globale di Customer Success & Strategy di HubSpot (HUBS ), Jonathan ha guidato un team di circa 1.000 responsabili del successo dei clienti, del successo dei partner e dei manager dei contratti in diverse regioni e settori. Le sue responsabilità includevano il miglioramento della fedeltà dei clienti, la crescita dei ricavi e la realizzazione del valore per oltre 200.000 clienti in tutto il mondo, che vanno dalle startup alle aziende.

Maven AGI è una soluzione nativa di Intelligenza Artificiale Generativa progettata per trasformare il paesaggio del supporto clienti – senza problemi. Mentre era in modalità stealth, la tecnologia di Maven ha risolto autonomamente oltre il 93% delle richieste dei clienti, riducendo i costi di supporto dell’81%, migliorando l’esperienza complessiva del cliente, su larga scala, dopo aver risolto milioni di interazioni in oltre 50 lingue per i primi clienti.

Lei è stato in precedenza il Vice Presidente Globale di Customer Success & Strategy di HubSpot, dove ha guidato un team di circa 1.000 responsabili del successo dei clienti, del successo dei partner e dei manager dei contratti in diverse regioni e settori. Quali sono stati alcuni dei punti salienti e delle considerazioni chiave di questo periodo della sua vita?

Durante quel periodo di tempo, Hubspot era una delle cinque aziende B2B SaaS in più rapida crescita con oltre un miliardo di dollari di ricavi. Ci sono poche persone che hanno avuto l’opportunità di costruire, crescere e gestire a una scala come quella in cui operavamo. Le aziende che crescono a questo ritmo non sono solitamente di quella dimensione, e le aziende della nostra dimensione non crescevano a quel ritmo. Ho trascorso molto tempo concentrandomi sulla creazione di approcci scalabili per la pianificazione e la crescita, assicurandomi che stessimo fissando obiettivi molto chiari, allineando gli incentivi tra diverse organizzazioni per creare i risultati che cercavamo come organizzazione, garantendo che avessimo i sistemi per creare visibilità su ciò che stava accadendo nell’organizzazione e pianificando su più orizzonti. Tutto ciò che abbiamo messo in atto doveva funzionare non solo per i nostri clienti attuali, ma anche per mantenere la continuità a crescita esponenziale.

Può condividere alcune informazioni su cosa l’ha ispirato a lanciare Maven AGI e da quanto tempo è in modalità stealth?

Sono stato ossessionato dall’esperienza del cliente fin dall’inizio della mia carriera e questo è il motivo per cui ho trascorso tanto tempo in aziende leader nel settore (Adobe (ADBE ), Marketo, Sprinklr, Hubspot, ecc.). Nel 2017, stavo tornando da un viaggio sulla West Coast, incontrando grandi clienti come Apple (AAPL ) e Nike, e abbiamo avuto conversazioni incredibilmente approfondite sul potenziale di sbloccare dati silenziati e creare esperienze personalizzate a livello di utente individuale. Non sto parlando dell’approccio segmentato in cui rientri in una certa fascia di età o demografica. No, questo è la capacità di distribuire completamente tutte le informazioni che avete condiviso con noi per anticipare le aspettative dei clienti e interagire con loro in modo proattivo. C’era un’entusiasmante eccitazione da parte dei clienti, ma la tecnologia non esisteva ancora a quel tempo.

Può definire per noi cosa è AGI nel contesto di Maven AGI?

AGI è definito come intelligenza artificiale generale. Cosa significa questo in senso aziendale? Ci stiamo concentrando su qualcosa che chiamiamo business AGI e lo definiamo come la capacità di gestire compiti complessi utilizzando agenti di intelligenza artificiale funzionali specializzati per responsabilità specifiche con un livello di orchestrazione che consente loro di lavorare insieme.

Quali sono alcuni dei più grandi problemi con il modo in cui l’AI è stata storicamente integrata nel supporto clienti?

Storicamente, l’AI nel supporto clienti ha utilizzato modelli di apprendimento automatico che erano altamente deterministici e richiedevano mesi di addestramento. Questi modelli funzionavano su una logica di base se-allora: se un utente sceglieva X, gli veniva data l’opzione Y. Questo approccio semplicistico non ha soddisfatto le aspettative, portando a risultati deludenti e lasciando molti professionisti del CX scettici sul potenziale dell’AI.

Quali sono i passaggi chiave coinvolti nell’addestramento di Maven AGI per gestire le richieste di supporto clienti?

È veramente semplice. . . basta darci accesso a qualsiasi informazione che utilizzereste per addestrare gli esseri umani. Possiamo metterlo in funzione per voi con un alto grado di precisione entro pochi giorni – non settimane o mesi. Utilizzerà il vostro tono di voce specifico, il vostro vernacolo e qualsiasi emoji desideriate.

Come Maven AGI aiuta a ridurre i costi di supporto clienti e a migliorare la soddisfazione complessiva del cliente?

Le aziende distribuiscono Maven AGI in vari modi diversi, ma il modo migliore per avere un impatto rapido è inserire Maven all’inizio della coda di supporto ai punti finali o canali che i clienti desiderano utilizzare (chat, web, ricerca, Slack, nel prodotto, SMS, ecc.). Ciò ci consente di fornire risultati personalizzati e azioni istantanee ai clienti senza tempo di attesa, garantendo che gli agenti di supporto incredibili facciano ciò che fanno meglio, lavorando con i clienti che hanno realmente bisogno di interazioni umane per risolvere i loro problemi.

Quali sono le innovazioni tecnologiche che hanno consentito a Maven AGI di raggiungere tali alti tassi di risoluzione autonoma dei problemi?

Credo di aver reclutato uno dei migliori team di ingegneri del mondo per risolvere il problema. Persone brillanti che hanno lavorato su sfide come la ricerca su Google (GOOGL ) e la personalizzazione su larga scala su Meta e Amazon (AMZN ), e che hanno pensato a come risolvere questo tipo di problemi per anni. I dati sono frammentati e silenziati, e per poter rispondere alle domande dei clienti e intraprendere azioni, abbiamo dovuto essere in grado di ingerire più dati di chiunque altro. La seconda parte consiste nella capacità di intraprendere azioni e costruire il nostro motore di azione, perché sappiamo che rispondere alle domande non è sufficiente. Per raggiungere l’AGI aziendale, dobbiamo essere in grado di anticipare le esigenze degli utenti e interagire con loro con intenzione.

Può fornire maggiori dettagli sul recente finanziamento di 20 milioni di dollari di serie A e su come verrà utilizzato?

Siamo stati fortunati a essere sulla strada giusta in tutto ciò che volevamo raggiungere con il nostro round di semina: costruire un grande team di ingegneri, un prodotto che risolve problemi reali e avere clienti che ottengono valore dal nostro prodotto. Abbiamo raccolto il nostro round di semina meno di un anno fa, ma abbiamo avuto alcuni grandi investitori che volevano essere parte del nostro viaggio con noi. Dopo aver trascorso del tempo con M13, eravamo molto entusiasti di continuare a costruire il futuro di Maven AGI insieme a loro. I 28 milioni di dollari che abbiamo raccolto nell’ultimo anno saranno utilizzati per costruire il nostro team di mercato, investire nella costruzione dell’ecosistema dei partner e continuare ad assumere ingegneri mentre espandiamo il nostro motore di azione (™) e le capacità della piattaforma.

Come vede l’evoluzione del ruolo dell’AI nel settore del supporto clienti nei prossimi cinque anni?

Il futuro non sarà diviso in supporto, servizi, vendite e varie funzioni. Invece, il supporto clienti diventerà parte di un’esperienza del cliente unificata e senza problemi, senza passaggi complicati e dati silenziati. Man mano che le aspettative dei clienti evolvono, così faranno i modi in cui li serviamo.

Oggi i clienti hanno bisogno di:

• Coloro che desiderano servirsi da soli – la capacità di trovare la soluzione o la risposta a una domanda.
• Coloro che desiderano accedere al servizio self-service ma necessitano di convalida che stanno intraprendendo l’azione corretta.
• I clienti che esigono un servizio di guanto bianco e necessitano di assistenza umana.

Il futuro ha anche 3 categorie, ma le aspettative dei clienti saranno molto diverse:

• Aspettarsi risposte immediate alle loro domande.
• Anticipare le loro esigenze e domande con personalizzazione, dati di utilizzo, contesto storico completo e la capacità di intraprendere azioni e interagire con loro nel canale di loro scelta.
• La capacità di interagire con gli agenti di supporto clienti senza tempi di attesa e lunghe code, che hanno risposte disponibili alle loro domande, contesto storico completo e la capacità di intraprendere azioni immediate.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Maven AGI.