Gautam Kanumuru, Yogi의 CEO & 공동 설립자 – 인터뷰 시리즈

Microsoft와 Clarke.AI에서 NLP와 Cortana를 작업한 후 Yogi를 설립하게 된 동기를 설명해 주세요. 또한 귀하의 배경이 회사 미션에 어떻게 영향을 미쳤나요?

Yogi를 설립하게 된 동기는 자연어 처리의 잠재력 때문이었습니다. Microsoft와 Clarke.AI에서 일하면서 NLP의 작은 개선이 수백 개의 다운스트림 사용 사례를 해제할 수 있음을 보았습니다. 그러나 데모에서 실제 고객에게 가치 제공까지의 간격을 메우는 것이 중요하다는 것을 깨달았습니다. Yogi는 그 간격을 메우기 위해 설립되었습니다.

Yogi 초기에 소비자 브랜드가 고객 감정과 같은 미묘한 분야에서 AI를 신뢰하기 어려웠던 이유는 무엇인가요?

의심은 두 가지 곳에서 왔습니다. 하나는 기술 자체였고, 다른 하나는 우리가 작은 회사였기 때문입니다. 우리는 빠르게 학습했습니다. 우리의 제품이 무엇을 할 수 있는지 이야기하는 것만으로는 충분하지 않다는 것을 깨달았습니다. 우리는 그것을 보여주어야 했습니다. 즉, 요청하기 전에 샘플을 분석하고 실제 비즈니스 질문에 답변하며 항상 가치를 제공해야 했습니다.

Yogi는 AI와 NLP를 사용하여 제품 리뷰에서 감정을 추출합니다. 플랫폼이 원시 쇼핑자 피드백을 세분화된 인사이트력으로 번역하는 과정을 설명해 주세요.

우리는 이를 세 단계로 생각합니다. 첫 번째 단계는 집계입니다. 우리는 여러 채널에서 고객 피드백을 수집하고 정확하게 제품, SKU, 소매업체에 연결합니다. 두 번째 단계는 조직입니다. 여기서 우리의 두 번째 계층 AI가 피드백을 인간처럼 읽습니다. 주제, 설명, 감정 등을 식별합니다. 세 번째 단계는 분석입니다. 우리는 인사이트력을 고도 상호 작용 인터페이스를 통해 사용자에게 제공합니다.

Yogi의 AI 모델은 일반적인 감정 분석 도구와 어떻게 다른가요? 소비자 피드백의 미묘함을 포착하는 데 특정 기술이 있나요?

Yogi는 소비자 피드백 분야의 박사급 전문가와 같습니다. 범용 모델은 매우 지능적이지만 여러 분야를 조금씩 아는 수준입니다. 우리는 이 분야에 특화되도록 모델을 미세 조정하고, 풍부한 맥락을 제공하는 구조를 더했습니다.

많은 AI 플랫폼이 컨텍스트 또는 고객 리뷰의 비꼬임을 어려워합니다. Yogi는 이러한 비구조화된, 감정적으로 복잡한 데이터의 도전을 어떻게 해결하나요?

우리는 지속적인 훈련과 사용자 입력을 통해 이를 해결합니다. 우리의 모델은 비꼬임, 모호성, 진화하는 속어 등에 대한 예를 지속적으로 학습합니다. 우리는 사용자가 문제적인 해석을 표시할 수 있도록 허용하고,이를 훈련 과정에 피드백으로 제공합니다.

Yogi는 회사들이 제품 수준의 문제를 감지하고, 감정의 변화를 추적하고, 실시간으로 반응하는 데 어떻게 도움이 되나요? 성공 사례를 공유해 주세요.

절대적으로. 우리는 세 가지 일반적인 사용 사례를 보았습니다. 첫 번째는 제품 혁신입니다. 회사는 새로운 제품을 출시하기 전에 Yogi를 사용하여 새로운 카테고리를 탐색하고 미충족된 요구를 식별합니다. 두 번째는 제품 품질입니다. 회사는 제품의 일부를 변경했을 때 감정의 변화를 추적할 수 있습니다. 세 번째는 전략적 분석입니다. 우리는 회사가 잠재적인 인수를 평가하기 위해 Yogi를 사용하여 타겟 제품에 대한 소비자 피드백을 분석하는 것을 보았습니다.

Yogi는 현재 제품 상세 페이지 최적화, 마케팅 메시지 조정, 배송 문제 추적 등 다양한 워크플로를 지원합니다. 제품이 이러한 워크플로를 지원하도록 어떻게 진화했나요?

이것은 모두 고객 주도입니다. 우리는 고객 피드백이 회사의 모든 팀에 관련된다고 믿습니다. 따라서 우리는 사용자가 새로운 용도로 인사이트력을 끌어들이는 것을 볼 때, Yogi가 그 사용 사례를 네이티브로 지원할 수 있는지 물어봅니다. 그것이 우리의 성장 방식입니다. 우리는 마케팅이나 공급망을 위해 빌드하지 않았지만, 그 팀이 가치를 보았고 기능을 요청했습니다. 우리는 그것을 들었습니다.

회사가 경쟁사와의 차이를 감지하고, 위협이 되기 전에 방해자를 감지하는 데 어떻게 도움이 되나요?

우리는 공공 출처를 사용하여 경쟁 제품을 실시간으로 추적합니다. 우리의 플랫폼은 경고와 인사이트력 피드를 사용하여 비정상적인 일이 발생할 때, 예를 들어 경쟁사 제품에 대한 긍정적인 감정의 급증을 표시합니다. 고객은 수동으로 모니터링할 필요가 없습니다. Yogi는 지속적으로 스캔하고 요청 없이 주목할 만한 것을 표시합니다.

다음 3~5년 동안 AI 기반 고객 인사이트력의 미래는 어떻게 될까요? Yogi는 그 풍경에서 어떤 역할을 할까요?

두 가지 주요 변화를 예상합니다. 첫 번째는 자동화입니다. 몇 주가 걸리던 작업이 몇 시간 또는 몇 분으로 단축됩니다. 곧 사용자는 Yogi에게 질문을하고 완전히 형식화된 보고서 또는 슬라이드 덱을 받을 수 있을 것입니다.

두 번째는 새로운 분석 유형의 등장입니다. AI는 이전에는 비용과 시간이 너무 많이 들었던 대규모 포커스 그룹 수준의 인사이트를 공개 데이터에서 빠르게 도출할 수 있게 될 것입니다. 우리는 Yogi가 이 두 영역 모두에서 선도적인 역할을 할 수 있다고 봅니다.

이번 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Yogi를 방문해 주세요.