ライアン・ジョンソン、CallRailのチーフ・プロダクト・オフィサー – インタビュー・シリーズ

ライアンは、スタートアップからフォーチュン100企業まで、15年以上の技術と製品開発のリーダーシップの経験を持っています。CallRailのチーフ・プロダクト・オフィサーとして、ベストな技術ソリューションを開発してリアルな問題を解決することに情熱を傾けています。CallRailに入社する前に、Banjo（現MiiM）のリーダーシップチームの重要なメンバーでした。そこでは、製品開発組織を300％以上拡大し、世界クラスのAI/マシンラーニング技術製品を開発し、1億ドルのCラウンドのVC資金調達を支援しました。

CallRailは、AIを活用したリードインテリジェンスプラットフォームで、ビジネスが自信を持ってマーケティングを行えるように支援します。世界中の200,000以上の企業にサービスを提供しており、CallRailのソリューションは、ビジネスがマーケティングジャーニーを追跡してリードを特定し、電話、テキスト、チャット、フォームをキャプチャして管理し、AIによって得られたインサイトを活用してマーケティングを最適化するのに役立ちます。

あなたの初期のキャリアは会計とファイナンスに焦点を当てていました。AIに初めて取り組むきっかけは何でしたか?

私のキャリアは会計とファイナンスに焦点を当てていましたが、分析的な思考を持っていました。アルバイオン大学でコンピューターサイエンスのクラスを受講したことがきっかけで、技術業界に入ることができました。AIが登場するよりもずっと前から技術業界に入ることができました。

私のキャリアが進むにつれて、2つのことが明らかになりました。データ（特に製品の観点から）に強い情熱を持っており、データを本当に価値のあるものに変換する方法を模索していました。AIの分野に入るための直接的な道はありませんが、これらの2つの関心は自然とAIのキャリアに向かっていきました。

20年前に私のキャリアを始めたときにAIについて聞かれたら、ターミネーターについて話していたでしょう。技術が進化し、特に最近の進歩により、AIの分野に入るためにデータに対する強い関心と理解の基礎が必要であることが明らかになりました。

AIのキャリアを追求したい人にとって、ユニークな背景と独自の視点を持つことが最も重要です。AIの未来には多くの未知があり、さまざまな方向に進むことができます。AIの適用、適用場所、規制、コンプライアンスなど、無限のリストがあります。したがって、開放的な心と学習意欲を持って入れば、誰でもこの分野に入ることができます。

現在の役職に就く前に、BanjoのAI/ML製品の開発をリードしていました。どのような製品でしたか?その経験から得た主な教訓は何ですか?

最も高いレベルで、AIとマシンラーニングを使用して、世界中で起こるイベントを検出していました。コンピュータビジョンを使用して画像とビデオ（火災、事故、ロゴ、オブジェクトなど）内のものを検出し、NLPを使用して人々が話していることを判断しました。ソーシャルメディア、e911、交通カメラなど、多くのデータソースを使用してイベントが発生したときに三角測量と検証を行いました。ニュースを速報する（ローカルとナショナル）ために、また企業が従業員、資産、ブランドを保護するのを支援するために、この技術を使用しました。

CallRailは会話インテリジェンスと呼ばれる技術を使用しています。具体的に何ですか?

会話インテリジェンス®は、電話会話からアクション可能なインサイトを自動的に集める能力であり、マーケティングのパフォーマンスを向上させることを目的としています。マーケター、エージェンシー、ビジネスオーナーがスピードと精度でビジネス上の決定を下せるように支援します。

• リード変換：CallRailのAIは電話会話を分析してリード変換に役立つ貴重な情報とインサイトを提供します。マーケティングの最も効果的なソースから最も優れたリードを特定することで、効果的に時間を節約できます。CallRailの会話インテリジェンスを使用すると、リードのフォローアップのワークフローを自動化できます。さらに、AIによって提供されるインサイトは、リードのニーズと好みをより深く理解するための豊富なコンテキストを提供します。つまり、パーソナライズされた戦略とカスタマイズされたソリューションを開発して、顧客に満足するチャンスを最大化できます。

• カスタマー体験：電話会話の分析により、カスタマーの体験を向上させる機会が得られます。会話の分析により、カスタマーとそのジャーニーについて貴重な情報が得られます。会話の詳細、トーン、センチメント、特定の痛み点や課題など、すべてのやり取りの詳細を把握できます。リードのジャーニーとやり取りの完全な絵を描くことで、ビジネスはよりパーソナライズされたカスタマー体験を提供できます。AIによるインサイトにより、企業はカスタマーの好み、ニーズ、期待をよりよく理解して、関連する提案、推奨事項、ソリューションを提供できます。

• エージェントのパフォーマンス：会話のコンテンツを分析することで、CallRailの会話インテリジェンスは、コールハンドリングに関する有用なコーチングのヒントを提供します。AIは、複数のコールまたは個々のエージェントのインサイトを集約して、チームのパフォーマンスを包括的に理解することができます。会話で表現される感情やトレンドのパターンを特定することで、顧客満足度に影響を与える可能性のある共通の問題や反復的な問題を特定できます。改善が必要な領域に対処することで、顧客とのやり取りの全体的な質を向上させることができます。

• マーケティングの最適化：AIを活用したコールインサイトの主な利点の1つは、さまざまなシステム、包括してHubSpotなどのCRMプラットフォームやさまざまなマーケティング自動化ツールとの統合の容易さです。AIを活用したインサイトを使用すると、ビジネスはリードのジャーニー、初期コンタクトから最終結果まで、デジタルとオフラインの両方のチャネルを横断して完全な絵を描くことができます。これらのインサイトにより、マーケターはマーケティング戦略の有効性をROIの観点から測定できます。リード変換率、顧客獲得コスト、収益などの主要業績評価指標を追跡することで、ビジネスはマーケティング努力を最適化してより高いROIを達成することができます。さらに、テクノロジー・スタックの統合に加えて、マーケティングは会話インテリジェンスによって最適化されます。会話からインサイトを得て、キーワードの入札戦略を自動化して、SEOとマーケティング・メッセージの入力を提供することができます。たとえば、リードが一貫して提供されていないサービスについて尋ねる場合、ビジネスはウェブサイトのメッセージを調整してコールがより一致するようにするか、提供を変更してリードの需要に応えることができます。

CallRailの会話インテリジェンスは、人間の話し手の分析と解釈を目的として設計されています。つまり、電話会話から貴重な情報を抽出して、エージェントとマネージャーが94％以上の時間を節約できます。電話会話からの情報は、顧客の口から直接得られた第一手の知識です。結果は、試みられたマーケティングツールに21世紀の風を吹き込む、無価値なデータです。

会話インテリジェンスに使用されるAIとマシンラーニングの種類は何ですか?

私たちは、AssemblyAIという会社と素晴らしいAIパートナーシップを築いています。詳細については触れませんが、以下のものを使用しています：

• ASR（自動音声認識）- Conformer-2によって提供され、1,100万時間以上の英語オーディオデータでトレーニングされた最大の商用利用可能なASRモデル
• LeMUR – LLMは、話されたデータを分析するために使用され、要約、エージェントのコーチング、自動の資格付けなどを提供する基盤です。CallRailは、顧客に最も価値のあるものを提供するために、さまざまな方法でこれらのモデルを微調整しています。

2023年7月、CallRail Labsは、コール分析の分野で初めてのものとして発表されました。その主な機能の1つは「アクションプラン」の導入です。この機能について説明できますか?

その通りです！CallRail Labsを発表したときに、アクションプランもリリースしました。これは、エージェントが次のステップについてAIによって生成された推奨事項を受け取ることができる機能です。この機能は、潜在的な顧客にフォローアップする際の無駄な作業を取り除き、重要なポイントを要約して、フロントラインのチームにメールまたはテキストで共有できる形式にまとめ、CallRailのプレミアム会話インテリジェンスダッシュボード内でフォローアップを文書化します。

しかし、CallRail Labsを発表してから、6つの新しい機能も導入しました：

• AIを活用したコールコーチングは、エージェントがどのように実行したか、どこで改善できるかを特定し、最も重要なのは、改善するための具体的なアクション可能な推奨事項を提供します。これにより、ビジネスオーナーはトレーニングの負担を軽減し、エージェントに偏見のない、タイムリーなフィードバックを提供できます。
• AIを活用したアポイントメントのスケジューリングにより、ビジネスオーナーは、収益を生み出す可能性のあるコールを瞬時に特定し、最も優れたリードを引き付けるアクティビティを理解できます。
• AIを活用した新規または既存の顧客の特定により、ビジネスは、どのマーケティングキャンペーンが本当に新しいビジネスを生み出し、どれが既存の顧客からビジネスを生み出すかを理解できます。どのキャンペーンが新しい顧客をビジネスに導き、どれが既存の顧客からロイヤルティと収益を生み出すかを知ることで、ビジネスはオーディエンスのセグメンテーションを改善し、最終的にキャンペーンのパフォーマンスを向上させることができます。
• コールで頻繁に聞かれる質問の自動的な特定により、ビジネスは、顧客のニーズについて貴重な洞察を得て、SEOとキーワード戦略の改善にも役立ちます。
• コールで呼び出し先の個人情報と好みを自動的にキャプチャすることで、将来の関係構築を支援し、ブランドと顧客の間でより深いつながりを築くことができます。顧客の誕生日や将来の生活イベントを覚えるなどの小さな詳細は、信頼とブランドロイヤルティを築くことができます。
• コール後に考慮深い、簡潔なテキストとメールメッセージをAIを活用して生成することで、顧客の懸念が聞かれていることを強化し、エージェントの作業時間を大幅に節約できます。

これらの新しい機能については、こちらとこちらで詳しく読むことができます。初期のトラクションに興奮していますが、まだ表面を掻き傷つけるだけです。

CallRail Labsは、顧客が会社のボイスAIの使用にどのように影響を与えることができるかについて説明できますか?

この新しいイノベーション・プログラム – コール分析の分野で初めてのもの – は、SMBと提携して、ボイスAIの使用方法について影響を与えるために、顧客に新しい製品機能への早期アクセスを提供することを目的として設計されています。

目標は、製品とエンジニアリングのリーダーに直接のフィードバックを提供することであり、同時に、AIドライブンの機能の実用的応用をテストするための意欲のある顧客の大きなセットを提供することです。AIイノベーションを推進するために、ボイスAIを使用する方法について、顧客のフィードバックを活用することができると幸いです。

このプロジェクトの重要性は、複雑なタスクを簡素化し、データドリブンの戦略を提供することにあるため、効率を高めることができます。これは、会話インテリジェンスの分野におけるAIの力と、有意義なイノベーションを推進する能力を示しています。

このソフトウェアの最も人気のあるユースケースは何ですか?

幸いなことに、AIを使用してコールを競争上の優位性に変える方法を示す、幅広い例があります。業界を超えて、いくつかの好きな例を以下に示します。

ホームサービス： Adria Marble & Graniteは、キッチンとバスルームのカウンタートップ、ファイアプレースなどを設置する家族経営の石工です。当初、ビジネスは黄ページ、ファックス、口コミで広告を行っていました。コールのフォローアップを怠ることが多い業界では、CallRailを使用することで、すべてのコールがフォローアップされ、リードが失われることがありません。

その結果、会社はリードあたりのコストを下げ、より高額な取引をもたらすリードをより正確にターゲットにすることができました。CallRailは、手動で行っていたリードとコールの追跡を自動化することで、Adria Marbleに週に10〜20時間を節約することができました。売上と管理業務を担当するスタッフが3人しかいないため、これらの時間を他のタスクに当てることができ、影響力があります。

法務： デジタルマーケティングエージェンシー間の競争は激しく、特に法務の分野では、顧客が他の業界よりも忠誠心が強く、収益性が高いことが多いです。そこで、Above the Bar Marketingは、どの広告、キャンペーン、キーワードがクライアントの電話を鳴らすかを証明するためにCallRailを使用しました。結果は、少なくとも75％のクライアントが、コールトラッキングにより、無駄な広告費を1,000ドル/月削減することができました。

ヘルスケア： Cornerstone Foot Careのデジタルマーケティング運用は、インバウンドリードと受信電話の追跡が不十分でした。診療所は、CallRailに、どのキーワードやキャンペーンからコールが来ているか、コールの質についての可視性を提供するために依頼しました。Google AdsとCallRailの追跡を追加することで、Cornerstoneは、コールの質の向上、インバウンドリードからのコールの増加、失われたコールの減少により、収益を40％増加させることができました。

あなたはAIとあなたのカーレースとの比較でも知られています。両者の共通点は何ですか?

AIとオートレース（特にF1）は、長い間密接な関係にあります。レーシングチームは、AIが解釈してチームにパフォーマンスを提供するシミュレーションを実行できます。AIは、パフォーマンスを向上させるためにエンジンに必要な変更や、ダウンフォースを改善するために空気力学の変更を検出できます。現代のF1カーは、AIによって設計されているため、宇宙船のように見えます。

私個人は、人間のフィードバック要素を備えたAIが最も効果的であると思います。たとえば、AIモデルが雨天や高温条件のための最適なセットアップを予測する場合でも、ドライバーはチームにフィードバックを提供する必要があります。AIは、ドライバーのパフォーマンスや好みについてすべてを予測することはできません。人間のインタラクションが必要です。実際、10月のPetit LeMansでのピットツアーで、チームの責任者が「AIは本当に素晴らしいものですが、ドライバーのフィードバックやチームがニュアンスを理解する必要性に代わるものではありません」と話していました。

ボイスAIとコール分析の未来についてのあなたのビジョンは何ですか?

マーケティングの世界は、今日、光の速さで動いているようです。常に新しい用語を学ぶ必要があり、新しい戦略を実施する必要があり、新しいベストプラクティスを導入する必要があります。マーケティングの最も効果的な戦略の1つである電話コールは、忘れ去られていることがあります。電話コールは、顧客が何を望み、必要としているかについての豊富な情報を提供する、最も効果的なマーケティングツールの1つです。ただし、多くの業界で、このポテンシャルの大部分はまだ活用されていません。

ボイスAIとコール分析の分野の進歩を推進し続けることに注力していますが、小規模ビジネスがAIの潜在力を十分に理解し、コールをインサイトに変えることができることに、同等の熱意を持っています。マーケティングの最も効果的な戦略の1つである電話コールは、常に変化するマーケティングの世界で、最も効果的な戦略の1つです。

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