루시드웍스의 윌 헤이즈 CEO – 인터뷰 시리즈

윌 헤이즈는 루시드웍스의 CEO로, AI를 기반으로 하는 검색의 선두 주자입니다. 헤이즈는 20년 이상의 실리콘 밸리 경험을 가지고 있으며, 제품, 마케팅, 비즈니스 개발과 관련된 다양한 이니셔티브를 이끌어 왔습니다. 루시드웍스에 합류하기 전에 헤이즈는 Splunk의 기술 비즈니스 개발 책임자로 일했습니다. 그는 또한 회사의 글로벌 파트너 프로그램을 창설하고 이끌었습니다. 그의 경력 초기에 헤이즈는 Genentech의 소프트웨어 엔지니어로 일하며, 판매와 약물 개발 팀을 지원하는 솔루션을 개발했습니다. 지난 3년 동안 헤이즈는 YPO의 회원으로 활동했으며, 이는 최고 경영진들이 삶, 비즈니스, 그리고 세계를 개선하기 위해 헌신하는 글로벌 리더십 커뮤니티입니다. 그는 또한 10,000 Degrees의 파트너로 활동했으며, 이는 베이 에リア의 아이들에게 금전적, 정서적, 교육적 자원을 제공하는 조직입니다. 그는 현재 그의 가족과 함께 샌프란시스코에 거주하며, 이는 루시드웍스의 본사가 위치한 곳입니다.

루시드웍스가 고객과 직원에게 개인화된 검색과 발견을 제공하는 방법에 대해 간단히 설명할 수 있나요?

루시드웍스는 임무에 중요한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 검색을 사용합니다. 직원에게서는 질문에 대한 답변을 얻고 정보를 찾는 것과 같은 도전이 나타납니다. 또한 고객 데이터에서 멀리 떨어져 있고 최상의 경험을 제공할 수 없습니다. 고객에게 있어서는 그들이 원하는 것을 예상하는 추천과 그들이 모르는 제품을 보여주는 것입니다.

루시드웍스는 전체 사용자 여정에 걸쳐 경험을 연결하여 고객과 직원의 의도를 충족합니다. 진정한 실시간 개인화는 사용자의 의도를 이해하는 것을 의미하며, 이는 기본적인 사용자 프로필을 넘어갑니다. 우리는 고객이 사용자로부터 귀중한 신호를 캡처하고 개인화된 검색, 브라우징, 발견 경험을 생성하여 최상과 최하의 라인에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 도와줍니다.

다양한 유형의 고객 상호작용 데이터를 모니터링하고 캡처할 수 있는 예는 무엇인가요?

모든 채널에서 클릭스트림과 트랜잭션과 같은 고객 데이터와 행동 데이터를 사용하여 모든 채널에서 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 고객 상호작용 데이터에는 사용자로부터 수집된 신호와 같은 정보가 포함되며, 이는 뷰, 클릭, 구매, 필터링, 지원 요청, 카트 포기, 이메일 열기 등과 같은 이벤트에서 발생할 수 있습니다.

신호에는 명시적과 암시적인 두 가지 유형이 있습니다. 명시적 신호에는 평가, 구매, 소셜 포스트, 반품 등이 포함됩니다. 암시적 신호는 사용자로부터 노력을 요구하지 않으며, 사용자의 행동에 대한 추론일 수도 있습니다. 검색, 브라우징, 결과 보기와 같은 의도를 캡처하는 신호는 대부분의 분석 플랫폼에서 얻을 수 있는 강력한 통찰력을 제공합니다. 루시드웍스에서는 이러한 신호를 사용하여 행동에서 배우고 경험을 최적화하는 기계 학습을 적용합니다.

루시드웍스에서 사용하는 다양한 기계 학습 응용 프로그램에 대한 자세한 정보를 제공할 수 있나요? 또한 루시드웍스에서 깊은 학습의 중요성을 설명해 주시겠습니까?

루시드웍스는 AI와 기계 학습을 사용하여 검색을 해결하는 제품과 애플리케이션을 제공합니다. Fusion은 우리의 플래그십 제품으로, 데이터를 풍부하게 하는 모든 단계에서 AI를 광범위하게 사용합니다. 이는 데이터를摄入하고 쿼리 시간에 사용자 의도를 이해하고, 그 의도에 맞는 결과를 개인화하는 것을 포함합니다. Fusion은 자연어 처리, 명명된 엔티티 인식, 깊은 학습 감정 분석, 자체 학습, 관련성 조정을 포함하여 산업에서 가장广泛한 기계 학습 기술의 조합을 사용합니다. 이를 통해 사용자에게 매우 관련性이 높은 결과를 제공하고, 시스템이 사용에 따라 지속적으로 개선되도록 합니다.

또한 우리는 Never Null이라는 클라우드 서비스를 제공하여 쇼핑객이 “결과 없음” 페이지에 도달하지 않도록 합니다. 결과가 없는 제품 검색은 고객과 소매업체 사이의 관계를 위협하는 것입니다. Never Null은 깊은 학습 인코더로, 고객의 행동에서 학습하여 쿼리와 제품을 유사한 의미로 연결하여, 고객이 결과가 없는 페이지에 도달하지 않도록 합니다. 또한, 고급 기계 학습은 판매 팀이 결과를 분석하고 수동으로 규칙을 수정하는 시간을 절약하여, 더 전략적인 전술을 실행할 수 있도록 합니다.

루시드웍스는 사용자에게 올바른 답변을 제공하는 채팅봇과 가상 어시스턴트를 연결하기 위해 컨텍스트 의도를 이해하는 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션에 대해 논의해 주시겠습니까?

루시드웍스의 Smart Answers는 채팅봇과 가상 어시스턴트를 강화하는 추가 기능입니다. 전통적인 채팅봇은 FAQ 문서의 질문을 넘어가지 못합니다. Smart Answers는 기계 학습을 사용하여 채팅봇을 강화하여, 아직 질문되지 않은 질문에 답변할 수 있도록 합니다. 이는 자연어 처리와 행동 분석을 사용하여 사용자의 의도를 이해하고, 여러 데이터 소스에서 관련된 답변을 제공합니다.

다양한 애플리케이션에서 추천 경험을 연결하는 미래에 대한 비전을 공유해 주시겠습니까?

연결된 경험 클라우드(CXC)의 비전은 사용자 경험을 개인화하기 위해 행동 신호를 사용하는 것입니다. 이러한 신호는 고객, 직원, 및 연락 센터 에이전트의 디지털 경험에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 전체 사용자 에코시스템에서 디지털 경험을 실시간으로 최적화하여, 고객이 관련된 콘텐츠와 제안을 받고, 직원이 업무를 수행하는 데 필요한 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다. 이는 조직 전체에 걸쳐 가치를 창출하고, 일반적으로 분리된 데이터 스트림과 사람들 사이의 연결을 구축합니다.

루시드웍스 솔루션을 사용하는 고객의 성공 사례를 공유해 주시겠습니까?

Lenovo는 PC 시장의 주요 주주 중 하나로, 약 4년 전 루시드웍스의 고객이 되었습니다. Lenovo는 검색 바에 입력된 모든貴重한 데이터를 캡처하고 집계하여, 행동에 대한 통찰력을 얻고, 디지털 경험을 개선하고자 했습니다. 루시드웍스의 Fusion을 사용한 첫 해에, Lenovo는 검색 참여도 73% 증가, 클릭률 93% 증가, 전환률 35% 증가를 보았습니다. 이는 고객 만족도 34% 증가로 이어졌습니다. 또한, 검색을 사용하는 고객은 브라우징만 하는 고객보다 Lenovo.com에서 더 많은 돈을 지출하고 있습니다. 검색 수익 성장은 브라우징 성장보다 23% 더 빠르게 증가하고 있습니다. 이는 검색이 결과를 더 빠르게 제공하고, 고객이 목표를 달성하는 데 성공적으로 기여하고 있음을 나타냅니다.

루시드웍스에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있나요?

루시드웍스는 차세대 검색 솔루션의 선두 주자로 명성을 얻었습니다. 우리는 곧 클라우드 제품의 흥미로운 로드맵을 구축 중입니다. 우리는 모멘텀의 물결을 구축하고 있습니다. 지난 1년 동안 루시드웍스의 클라우드 준비형 Fusion을 사용하는 고객 수는 거의 200% 증가했으며, 클라우드 기반 솔루션에 기인한 평균 반복 수익(Average Recurring Revenue, ARR)은 3배 증가했습니다. 소매업체, 금융 서비스 회사, 의료 회사, 식품 가게, 제조업체 등이 루시드웍스의 클라우드 기반 솔루션을 사용하여 조직 전체에서 연결된 경험을 생성하고 있습니다. 이 클라우드로의 이동은 산업에 구애받지 않으며, 우리는 고객과 시장에 대한 루시드웍스 솔루션의 다음 진화를 제공하기 위해 호출에 응하고 있습니다.

이번 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 루시드웍스를 방문하십시오.