Jonathan Corbin, Maven AGI의 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

Jonathan Corbin은 Maven AGI의 창립자 및 CEO입니다. 이전에 HubSpot의 고객 성공 및 전략 글로벌 부사장으로서, Jonathan은 고객 성공, 파트너 성공, 계약 관리자 등 약 1,000명의 팀원을 이끌었으며, 여러 지역과 업계를跨越했습니다. 그의 책임에는 고객 유지, 매출 성장, 및 20만 명 이상의 고객에게 가치 실현을 위한 전략이 포함되었습니다.

Maven AGI는 고객 지원 풍경을変革하기 위한 종합적인 제네러티브 AI 네이티브 솔루션입니다. 스틸스 모드에서, Maven의 기술은 자동으로 고객 문의의 93% 이상을解決하여, 지원 비용을 81% 줄이고, 고객 경험을 향상시키며, 50개 이상의 언어로 수백만 개의 상호작용을解決했습니다.

당신은 이전에 HubSpot의 고객 성공 및 전략 글로벌 부사장으로서, 약 1,000명의 고객 성공, 파트너 성공, 계약 관리자 팀을 이끌었습니다. 그 기간 동안의 주요 업적과 교훈은 무엇입니까?

그 기간 동안, HubSpot은 10억 달러 이상의 매출을 기록한 5개의 가장 빠르게 성장하는 B2B SaaS 회사 중 하나였습니다. 매우少數的人이 우리가 운영하는 규모에서 빌드, 성장, 관리할 기회를 가졌습니다. 이러한 속도로 성장하는 회사들은通常その大きさ가 아니며, 우리의大きさ의 회사들은 그 속도로 성장하지 않았습니다.私は計画과 성장에 대한 확장 가능한 접근 방식을 만들기 위해 많은 시간을 보냈으며, 매우明確한 목표를 설정하고, 여러 조직에 걸친 인센티브를 조정하여 조직이 원하는 결과를 생성하도록 하였으며, 시스템을 생성하여 조직에서 발생하는 일에 대한 가시성을 생성하고, 여러 지평에서 계획했습니다. 우리가 론칭한 모든 것은 현재 고객에게만 작동하는 것이 아니라 지수적 성장에서 연속성을 유지할 수 있도록 설계되었습니다.

Maven AGI를 출시한 영감과 스틸스 모드에서 얼마나 있었는지에 대한 통찰력을 공유해 주시겠습니까?

私は 고객 경험에 대한 관심을 매우 일찍부터 가지고 있었으며, đó가我가 고객 경험 분야의 선도적인 회사에서 많은 시간을 보낸 이유입니다 (Adobe, Marketo, Sprinklr, Hubspot 등). 2017년,私は West Coast를 여행하여 Apple과 Nikeなどの 훌륭한 고객을 만나, 데이터를解放하고 개인화된 경험을 생성하는 잠재력을 обс論했습니다.私は 세그먼트화된 접근 방식이 아니라, 사용자가 공유한 모든 정보를 사용하여 고객의 기대를 예측하고 프로액티브하게 고객과 상호작용하는 능력을 이야기했습니다. 고객들은 매우 흥奮했지만, 당시에는 기술이 존재하지 않았습니다.

私の 공동 창립자들 – Sami Shalabi, Eugene Mann, 그리고私は 항상 대규모 개인화와 트랜스포머의 잠재력에 대해 논의해 왔습니다. Sami는 Google News에서 세계에서 가장 큰 개인화 엔진을 구축했으며(10억 명 이상의 사용자), Eugene는 개인화를 담당했습니다. 우리는 항상 이러한 기술의 가능성에 대해 심도 있는 논의를 해왔습니다.

OpenAI의 기술을 처음 듣고 일부 LLM을 사용하기 시작했을 때, 우리는 고객 경험을大規模하게 생성할 수 있는 기술이 존재한다는 것을 깨달았습니다. 公司들은 비용 효율성과 좋은 고객 경험 사이에서 선택해야 했으며, 이는 고객 상호작용을 제한하기 위한 복잡한 세그먼트화 전략, 셀프 서비스 생성, 지원 연락처 정보를 숨기는 등 다양한 문제를引き起こ았습니다.

우리는 약 1년 전에 Maven AGI를 스틸스 모드에서 시작했습니다.우리는 우리가 하는 일에 대한 실질적인 예와 지표를 제공하고 싶었습니다.우리는 초기 고객들에게 믿음을 주어-cutting-edge 기술을 론칭하고 고객 경험을 개선하는 데 협력해 주신 것에 대해 매우感謝しています.

Maven AGI의 contexto에서 AGI는 무엇입니까?

AGI는 언어적 관점에서 잘 정의되어 있습니다. 즉, 인공 일반 지능입니다. 비즈니스 관점에서 이것은 무엇을 의미합니까? 우리는 비즈니스 AGI라고 하는 것을 중점적으로 다루고 있으며, 이는 특정 책임을 위한 특별히 훈련된 기능적 AI 에이전트를 사용하여 복잡한 작업을 처리하는 능력으로 정의되며, 이러한 에이전트가 함께 작동할 수 있는 오케스트레이션 레이어가 있습니다.

예를 들어, 은행 계좌 사용자가 은행과 상호작용하여 예금이 청구되었는지 문의하는 경우,우리는 계좌 이력을 통해 사용자가 작은 브리지 로ーン이 필요함을 알고 있습니다. Maven은 históricoal 컨텍스트를 이해하고 대출을 제공하며 관련 서류 작업을 처리합니다.

또 다른 예는 CRM 지원 팀에 캠페인을 배포하는 방법을 묻는 것입니다.우리는 사용자가 캠페인을 생성하는 방법을 알고 싶어하는 것이 아니라, 특정 날짜까지 특정 수의 리드를 원한다는 것을 이해합니다. 사용자는 “다음 달에 100개의 리드를 제공해 주세요”라고 말할 수 있으며, Maven은 이러한 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

고객 지원에서 AI를 통합한 역사적인 문제 중 가장 큰 문제는 무엇입니까?

歴史的に, 고객 지원에서 AI는 결정론적 인 머신 러닝 모델을 사용하여 몇 개월 동안 훈련되었습니다. 이러한 모델은 기본적으로 if-then 논리로 작동했습니다. 사용자가 X를 선택하면 Y 옵션을 제공했습니다. 이러한 단순한 접근 방식은 기대에 못 미쳤으며, 많은 고객 경험 전문가들이 AI의 잠재력을 의심하게 만들었습니다. 진정한 성공은 동적 개인화, 추론, 및의미있는 행동에 달려 있습니다.

Maven AGI를 고객 지원 문의에 응대하도록 훈련하는 주요 단계는 무엇입니까?

그것은 매우 간단합니다. 인간을 훈련시키는 데 사용하는 모든 정보에 접근할 수 있으면 됩니다. 우리는 높은 정확도로 몇 일 내에 작동할 수 있도록 설정할 수 있습니다. 그것은 귀하의 특정 톤, 방언, 이모티콘을 사용할 것입니다.

Maven AGI는 고객 지원 비용을 줄이고 고객 만족도를 향상시키는 데 어떻게 도움이 됩니까?

회사들은 다양한 방식으로 Maven AGI를 배포하지만, 가장 빠른 영향을주는 방법은 고객이 사용하려는 채널이나 지점에 Maven을 삽입하는 것입니다(채팅, 웹, 검색, 슬랙, 제품, SMS 등). 이것은 고객에게 즉각적인 개인화된 결과와 행동을 제공할 수 있으며, 대기 시간 없이, 놀라운 지원 에이전트가 인간 상호작용이 필요한 고객과 함께 작업할 수 있도록 합니다.

Maven AGI가 높은 자동 이슈 해결률을 달성할 수 있도록 하는 기술적 진보는 무엇입니까?

私は 世界에서 가장優秀한 엔지니어 팀을 모집하여 이러한 문제를 해결했습니다. Google의 검색, Meta 및 Amazon의 대규모 개인화에 대해 생각해 왔던 훌륭한 사람들입니다. 데이터는 단편화되고 시로화되어 있으며, 고객의 질문에 답변하고 행동을 취하기 위해서는 누구보다 더 많은 데이터를摄取할 수 있어야 합니다. 두 번째 부분은 행동 엔진을 구축하는 것입니다. 우리는 단순히 질문에 답변하는 것이 충분하지 않다는 것을 알고 있습니다. 비즈니스 AGI를 달성하기 위해서는 사용자의需求을 예측하고 의도적으로 상호작용할 수 있어야 합니다.

최근 2,000만 달러의 시리즈 A 자금 조달에 대한 자세한 정보를 제공하실 수 있습니까?

우리는 시드 라운드를 통해 우리가 달성하고자 하는 모든 것을 달성했습니다. 훌륭한 엔지니어 팀을 구축하고, 실제 문제를 해결하는 제품을 만들고, 제품에서 가치를 얻는 고객을 얻었습니다. 우리는 시드 라운드를 약 1년 전에 조달했지만, 우리와 함께 여정을 계속하고 싶은 훌륭한 투자자를 만나게 되었습니다. M13과 함께 भव미한 미래를 구축하기 위해 매우 흥奮했습니다. 지난 1년 동안 2,800만 달러를 조달하여 GTM 팀을 구축하고, 파트너 생태계를 구축하고, 엔지니어를 계속 채용하여 액션 엔진과 플랫폼 기능을 확장할 계획입니다.

고객 지원 산업에서 AI의 역할이 향후 5년 동안 어떻게 진화할 것으로 보입니까?

미래는 지원, 서비스, 판매, 다양한 기능으로 분할되지 않을 것입니다. 대신, 고객 지원은 매끄러운 통합 고객 경험의 일부가 될 것입니다. 고객의 기대가 진화함에 따라, 우리는 고객을 지원하는 방식도 진화시킬 것입니다.

오늘날의 고객은 다음과 같은 3가지 카테고리로 분류될 수 있습니다:

• 셀프 서비스를 원하는 고객 – 솔루션 또는 질문에 대한 답변을 찾을 수 있는 능력.
• 셀프 서비스에 접근하지만 올바른 행동을하고 있는지 확인하는 고객.
• 화이트 글러브 서비스를 요구하고 인간 지원이 필요한 고객.

미래에도 3가지 카테고리가 존재할 것입니다. 그러나 고객의 기대는 훨씬 다를 것입니다:

• 질문에 대한 즉각적인 답변을 기대합니다.
• 개인화, 사용 데이터, 전체 역사적 컨텍스트, 행동을 취하고 선택한 채널에서 고객과 상호작용할 수 있는 능력.
• 대기 시간이나 긴 줄 없이 고객 지원 에이전트와 상호작용할 수 있는 능력.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Maven AGI를 방문할 수 있습니다.