CentricalのGal Rimon氏、CEO兼創設者 – インタビューシリーズ

Gal Rimon氏は、2013年にCentrical（旧GamEffective）を設立し、企業が従業員をエンパワーメントし、ビジネス成功の中心に人を置くことを支援するという明確なビジョンを掲げました。Centrical設立前のGal氏は、ビジネスインテリジェンスのリーダーであるGilon Business InsightのCEOを務めていました。当時、GilonはNess Technologies（NASDAQ：NSTC）によって2010年に買収され、Gal氏はNessのシニアバイスプレジデントおよびエグゼクティブリーダーシップチームのメンバーとなりました。彼のキャリアの初期には、Deloitte ConsultingのカスタマーリレーションズおよびオペレーションのVP、およびEDSとBashanでの役職を務めました。Gal氏は、テルアビブ大学でマーケティングおよび情報技術のMBAを取得しています。

Centricalは、AIを活用した従業員のパフォーマンスとエンゲージメントプラットフォームで、組織がフロントラインチームの有効性を向上させるための統一されたシステムを提供しています。パフォーマンスマネジメント、パーソナライズドコーチング、継続的な学習、品質保証、ゲーム化を組み合わせたプラットフォームは、従業員のパフォーマンスデータ、AIドリブンのコーチング、マイクロラーニング、認識プログラム、リアルタイムの洞察を結び付けて、管理者が改善の機会を特定し、従業員をより良い結果に向けて導くのに役立ちます。コンタクトセンター、営業組織、カスタマーエクスペリエンスチームで広く使用されているCentricalは、従業員のエンゲージメント、生産性、顧客満足度、全体的なビジネスパフォーマンスを向上させるために、スケールでパーソナライズされたガイダンスとモチベーションを提供するように設計されています。

Centricalを設立する前に、ビジネスインテリジェンスのリーダーシップ、GilonのCEOを務めていました。その経験は、企業がダッシュボードやデータだけではなく、フロントラインチームのための行動を促すシステムが必要であるというあなたの認識をどのように形作りましたか。

私はビジネスインテリジェンスで約20年間働き、EDSやDeloitteのようなコンサルティング会社で働き、後に自分の会社を経営していました。私たちは、世界的大手企業がデータを理解するのを支援し、そこで優れていました。しかし、私は同じ壁にぶつかっていました。企業はデータインフラストラクチャーに多大な投資をしており、ダッシュボードは洗練され、KPIはよく定義されていました。にもかかわらず、ほとんど何も変わりませんでした。

インテリジェンスは存在しましたが、行動に移されませんでした。人間の要素が常に欠けていました。ダッシュボード上でパフォーマンスの低い従業員に赤いフラグを立てることができますが、そのフラグはマネージャーに何をすべきかを伝えず、従業員の改善にも役立ちません。洞察と実行の間の橋は人を通じて渡るものであり、私が関わったビジネスインテリジェンスツールは、その橋を渡るように設計されていませんでした。Centricalの設立思想はそこにありました。質問は「リーダーにさらに多くのデータを与える方法は何か」というものではなく、「データを正しい行動、正しい人、正しい時点で、測定可能なビジネス成果に対してどのように変えるか」というものでした。

より多くのポイントソリューションがあると、より多くのデータがあり、より多くの課題が生じます。

Centricalは、フロントラインの「パフォーマンスインテリジェンスOS」を構築しているということですが、実際の顧客サービス、ホスピタリティ、銀行、テレコムチームが毎日プラットフォームを使用する場合、具体的に何を意味しますか。

大手銀行の顧客サービスエージェントを想像してみましょう。彼女は1日中複雑な電話対応を行っています。彼女のマネージャーは30人以上のチームを2つのサイトで監督しています。パフォーマンスオペレーティングシステムがなければ、マネージャーはほとんどの時間をレポートの抽出、QAスコアのレビュー、誰に注意が必要かを判断することに費やします。コーチングに至るまで、反応が遅れ、チームや次のチーム全体で一貫性がなくなるでしょう。

Centricalを使用すると、1日は異なります。プラットフォームはビジネス成果から始まります。品質の改善、製品の新しい立ち上げ、またはコンプライアンス要件です。KPIデータ、品質評価、学習の進度、従業員のフィードバックからのシグナルを取り込み、ギャップがどこにあるかを特定します。エージェントが特定の弱点を持っている場合、たとえば、リテンションコールでの質問が弱い場合、プラットフォームはマネージャーに推奨されるコーチングアクションをすでに準備して提示し、次の電話前にエージェントが練習するためのターゲットロールプレイシミュレーションをトリガーします。

ホスピタリティのエージェントの場合、ロイヤルティプログラムへの参加を促すパーソナライズされたチャレンジが意味するかもしれません。リアルタイムのフィードバックと認識が作業の流れに組み込まれています。新製品を立ち上げるテレコムチームの場合、各レップの既存の知識ギャップに適応するアダプティブラーニングが必要かもしれません。

共通の糸は、フロア上のすべての人の戦略と実行を結び付けるシステムであるということです。ただし、マネージャーがその週に時間を持っている人だけに限定されません。

多くの企業はすでにBIツール、ワークフォースマネジメントシステム、学習プラットフォーム、品質保証ソフトウェアを備えています。これらのシステムは、現実世界の従業員のパフォーマンスを向上させる点で、どこで通常短所がありますか。

問題はツールそれ自体ではなく、ツールがフロントラインオペレーションに真に利益をもたらす方法で話し合っていないことです。

QAシステムは品質の問題をフラグ付けします。そのフラグはダッシュボード上にあります。マネージャーは3日後、もしそれを見たとしても、見ます。学習プラットフォームには支援できるコンテンツがありますが、誰もフラグとコンテンツを接続しません。ワークフォースマネジメントシステムはスケジュールを最適化しますが、スキルギャップについては何も知りません。認識は別のツールで別々に発生します。

したがって、洞察と決定は、必要とする人々に届きません。コーチングはトレーニングから切り離され、トレーニングは成果から切り離され、フロントライン従業員は改善につながらないプログラムの断片化されたセットを体験します。

そして、AIエージェントがミックスに参加し、人間のワークフォースから分離して最適化され、展開されるにつれて、課題はさらに複雑になります。答えはこれらのプラットフォームを接続することだけではありません。共有された目標の周りでそれらをオーケストレートすることです。正しい介入、正しい人、正しい時点、実際のビジネス成果に対して測定されるものです。

Centricalの最近の顧客結果には、ファーストコール解決、セールスパフォーマンス、ロイヤルティ登録、生産性、エラーリダクションの向上が含まれています。これらの成果は、AIが最初に改善できるフロントライン作業の種類について何を示していますか。

すべての結果を通底する共通の糸は、行動の変化、知識の強化、スキルの開発、パーソナライズされたトレーニング、コーチング、モチベーションを必要とする作業を含むということです。

AIが今開拓している境界は、これを個別のレベルで行うことです。セグメントやコホートではなく、各人の役割、発展の旅程、ビジネスが彼らから何を求めているかに基づいて、個別のギャップに基づいて行うことです。

TP Samsungの顧客サービスチームはファーストコール解決を7.5%向上させ、管理者による管理作業を70%削減しました。

米国トップ5銀行の不正操作バックオフィスは、エラーを66.7%削減し、処理された口座を4.8%増加させました。

IHG Hotels & Resortsは、フロントデスクスタッフがOne Rewardsプログラムにゲストを積極的に認識して登録することを望んでいました。私たちはトレーニングをミッションに変え、スタッフに学習とメンバー登録を完了するためのコインを与え、プロパティをリーダーボードで競争させました。Centricalプラットフォームを使用するホテルは、ロイヤルティの認識と登録の効率性を最大4倍向上させ、数百万ドル相当の追加収益と直接予約を促進しました。

Centricalは、AIアシストコーチング、ロールプレイシミュレーション、ハイパーパーソナライズドパフォーマンスエクスペリエンス、オートノマスパフォーマンスインテリジェンスを含むAIポートフォリオを拡大しています。これらの機能の中で、どれが企業チームに最も大きな近期的な影響を与えるでしょうか。

それは組織の変革の段階によって異なります。私が強調したいのは、現在私たちの顧客にとって即時的な、測定可能な影響をもたらしている2つの機能です。

AIアシストコーチングは大きな影響を与えています。組織はコーチングをより効率的にし、マネージャーの管理範囲を増やし、チームのパフォーマンスを向上させるという圧力を受けています。マネージャーはフロントラインパフォーマンスに最も大きな影響を与える人ですが、歴史的に報告よりもコーチングに時間を費やしてきました。私たちのAIアシスタントはその比率を逆転します。誰にコーチングするか、どのようなコーチングを行うか、そしてなぜ行うかを提示し、すでに正しいアクションが準備されています。すべてはビジネスの目標に基づいて優先順位付けされています。マネージャーは1日が長くなったわけではありません。ただし、より優れたコーチになりました。

AIロールプレイシミュレーションも同等に重要です。AIがよりシンプルなやり取りを引き受けるにつれて、人間のエージェントが対応する会話はより複雑になります。感情的、例外的、高いリスクです。同時に、組織は従業員を新しい役割に配置する速度が以前よりも速くなっています。実践（作業の流れの中で）は、実際に起こる前に自信と能力を構築する唯一の方法です。パフォーマンスギャップに基づいて実施されるロールプレイは、スケールで可能にします。

オートノマスパフォーマンスインテリジェンスは次の境界です。ビジョンは、機会を特定し、正しいプログラムをトリガーし、フロントラインの実行を継続的に改善するシステムです。マネージャーが開始するのを待たずにです。

AIアシストコーチングは、すでに管理者による管理作業とパフォーマンスレポートで多忙なフロントラインマネージャーの役割をどのように変えますか。

私たちのデータによると、マネージャーは約60%の時間をデータ分析に、約20%を評価に費やし、チームをサポートする時間は20%以下でした。那がコアの機能不全です。フロントラインパフォーマンスに最も責任のある人々が、システムが代わりに行うべきことを行っています。

AIコーチングはその時間を取り戻します。マネージャーは、誰にコーチングするか、どのような行動か、すでに準備されたアプローチで優先順位付けされたビューを取得します。セッションは記録され、自動的に文書化されるため、コーチング会話から直接フォローアップアクションが起動され、従業員に目標が提示されます。

私たちのデータは、AIの機能を使用するマネージャーがより多くのコーチングを行い、チームのパフォーマンスに大きな影響を与えていることを示しています。私たちの大手ホスピタリティクライアントは、AIによってコーチングの有効性が10%向上し、CentricalのAI機能でコーチングされたKPIのすべてが改善されたことを確認しています。

Centricalの最も興味深い側面の1つは、人間とデジタルの両方のワーカーを管理するという考えです。企業は、AIエージェントがフロントラインオペレーションの一部になったときに、パフォーマンス管理についてどう考えるべきですか。

ほとんどの企業はまだ見ていない問題に直面しています。AIエージェントは、コンタクトセンタープラットフォーム、CRM、独自のチームによって構築されたもの、またはツールにバンドルされたものから、すべての方向から現れます。私たちはそれを「エージェントの動物園」と呼びます。彼らはすべて作業をしていますが、誰もが彼らのパフォーマンスを所有していません。どれが仕事をうまくしているか、どれが漂流しているか、どれが引き出されるべきかを誰も知りません。

直感は、それを技術的な問題、モデル、または統合として扱うことです。私はそれが間違った枠組みであると思います。フロントラインで作業を行うAIエージェントは、人間のパフォーマンスに同じ厳格さで管理される必要があります。明確な目標、測定可能な成果、ハイリスクの作業を扱う前に認定、そしてドリフトを捕捉するフィードバックループです。

企業が欠けているのは、その層です。エージェントを構築するための別の場所ではなく、人間のワークフォースと一緒にパフォーマンスを管理し、オーケストレートするための統一された層です。仕事は人間でもデジタルでもありません。両方です。同じチームで、同じタスクでです。1つの顧客対応で、1人の人間と3人のエージェントが対応しています。人間のパフォーマンスを1つの場所で、エージェントのパフォーマンスを別の場所で測定すると、パフォーマンスの断片しか見えません。

パフォーマンス管理は、人間とデジタルを含む全ワークフォースにわたる1つの学問と見なされるべきです。同じ目標、同じ説明責任、同じ測定、コーチング、改善のループです。

AIドリブンのパフォーマンスシステムが従業員をサポートするのではなく、単に圧力、監視、または非現実的な生産性の期待を高めるのを防ぐために、どのような保護策が必要ですか。

これは重要なトピックです。私たちはAIを使用して、人々が仕事でより良い自分になるのを支援しているからです。

圧力は短期的な結果をもたらすかもしれません。しかし、長期的には、人々に明確な方向性を与える必要があります。彼らの役割に必要な特定のスキルを構築するのを支援し、最も重要な行動に対する焦点を当てた練習を作成するのです。那は従業員にとって異なるものです。システムはあなたを監視するために存在するのではなく、あなたの仕事をうまくするのを支援するために存在します。仕事をうまくすることは、仕事を測定されていることよりもはるかに良いものです。誰もが仕事をうまくできないで来ることはありません。

したがって、真正の保護策は、ポリシー、プロセス、または認識プログラムではありません。日常業務に組み込まれた指示、スキル、ツールです。仕事をより簡単に、より報われている、より効果的にするものです。スキルを先に、次に行動、次にパフォーマンスです。その下に、モチベーションがあります。従業員は進歩を見て、感じるべきです。各ステップは、顧客を支援すること、チームの一員であること、次に何をしていくかについて心配することにつながるべきです。那はスコアボード以上のものです。

また、AIが管理、報告、優先順位付けを処理するため、マネージャーは時間を取り戻し、実際にコーチングを行うことができます。存在感を出せます。那は全体を機能させる人間関係です。

Centricalは最近、シリーズDラウンドで3,900万ドルを調達しました。これで総調達額は1億ドルを超えました。次の12〜24ヶ月で、この新しい資本は、人間とデジタルの両方のワーカーを対象とするフロントラインパフォーマンスのAIツールの開発と、グローバル展開をどのように加速するでしょうか。

私たちは複数の分野で成長について考えています。

私たちは現在、150カ国、60の言語で企業をサポートしています。このラウンドは、世界的な成長を加速するでしょう。

オートノマスパフォーマンスインテリジェンスの深化は、1つの焦点分野となります。次の段階は、機会を特定し、正しいプログラムをトリガーし、フロントラインの実行を継続的に改善するシステムです。マネージャーが開始する必要はありません。

最後に、人間とAIの両方のワークフォースのパフォーマンスを統治するプラットフォームの拡大です。AIエージェントがフロントラインタスクをより多く引き受けるにつれて、企業は人間のワーカーと同じ厳格さを持ってデジタルワーカーのパフォーマンス標準、コーチング、測定を行う必要があります。私たちは、そのハイブリッドリアリティのオペレーティングシステムになることを目指しています。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳しく知りたい読者は、Centricalを訪問してください。