James Evans, grunnlegger og CEO av CommandBar – Intervju-serie

James Evans er grunnlegger og CEO av CommandBar, en AI-drevet brukerhjelp-plattform som er designet for å hjelpe produkt-, markedsførings- og kundeservice-team. De tilbyr en AI-co-pilot som bare svarer på spørsmål basert på innholdet ditt. Og når den ikke vet noe, defaulter den til en opplevelse du kontrollerer – som å starte en støtte-samtale.

Hva var det som først tiltalte deg til datavitenskap?

Jeg var opprinnelig en matematikk-student. Ikke av noen spesiell grunn, men fordi jeg trodde matematikk var den hardeste studieretningen. Det viste seg at matematikk var veldig hard på Princeton, og jeg var mye bedre i datavitenskap enn i abstrakt algebra.

Det som holdt meg i datavitenskap var at det føltes som et virkelig unikt felt, der du kunne dykke dypt inn i teorien (emnet for mitt selvstendige arbeid) men også lære hvordan du bygger produkter.

I 2019 lanserte du codePost, et tilbakemelding-verktøy for undervisning i datavitenskap og programmering. Hva inspirerte dette selskapet og hva lærte du fra denne erfaringen?

codePost var en slags “praksis-startup” for meg og mine medgrunnleggere. Vi visste vi ville starte et selskap sammen, og codePost var et prosjekt vi startet på college som allerede hadde brukere (inkludert Princeton) som brukte det til å vurdere datavitenskaplige kurser.

Vi arbeidet på det i ett år før vi skiftet fokus til andre prosjekter– det eksisterer fortsatt! https://codepost.io. Vi lærte med codePost at å levere raskt og være super responsiv til bruker-spørsmål og tilbakemeldinger var en konkurransefordel. Vi lærte også at når du gjør det, kan produktet bli komplisert og vanskelig å bruke raskt. Denne innsikten er faktisk det som ledet oss til å bygge versjonen av Commandbar, som var en widget vi innlemmet i codePost for å gjøre vårt produkt enklere å lære og bruke.

Hva er noen av de vanlige problemene med det nåværende landskapet av digitale verktøy?

Programvare blir stadig mer kompleks, og selskaper bruker mange forskjellige verktøy, noe som gjør det vanskelig for brukerne. Forventningene brukerne har er meget høye på grunn av brukervennlige forbruker-apps, og ingen ønsker å lese lange manualer for hverdags-programvare.

Samtidig har måten programvare ser ut og føles på ikke endret seg. Og den viktigste måten å hjelpe brukerne på er… pop-ups. Disse lille meldingene som dukker opp og avbryter deg når du prøver å få ting gjort. Noen ganger er de nyttige, men de fleste ganger prøver brukerne å lukke dem så fort som mulig.

Kan du dele din visjon for en ny generasjon av bruker-sentriske verktøy?

Vi startet CommandBar fordi den nåværende tilstanden for menneske-maskin-interaksjon lot rom for forbedring. Gjennom samtaler med brukerne, hørte vi gjentatte ganger at pop-ups føltes irriterende – motsatt av hva som var nyttig!

Vår tilnærming sentrerer seg på å gi brukerne en betydelig forbedring av deres programvare-verktøks-erfaring ved å fokusere på bruker-intent – hva de ønsker å oppnå med et programvare-verktøy. Å oppdage intent kan ta en implisitt form, som å tyde bruker-forvirring fra deres i-produkt-atferd, eller en eksplisitt form, som å svare på bruker-spørsmål og søk.

De mest effektive bruker-sentriske verktøyene målet er å personliggjøre bruker-erfaringen ved å forstå bruker-intent og unngå å overvelde brukeren med selskaps-sentrert informasjon som de kanskje ikke finner relevant. Dette betyr færre generiske pop-ups og mer personlig veiledning for å forbedre den totale bruker-erfaringen.

Hvordan transformerte denne visjonen til å lansere CommandBar?

CommandBar er vårt forsøk på å være et lag på toppen av alle produkter som kan hjelpe brukerne ved å oppdage og handle på deres intent, ved å bruke AI. For eksempel er ett av våre produkter en innlemmet bruker-assistent som kan svare på bruker-spørsmål og utføre oppgaver for dem, noe som betyr at de kan få ting gjort uten å måtte lære hvordan et produkt fungerer. Et annet av våre produkter “nudger” brukerne mot stier, funksjoner eller gjennomgang-innhold som ser relevant ut i forhold til deres intent.

Det startet som en enkelt i-produkt-widget: en søkefelt som lar brukerne søke etter noe innenfor et produkt, litt som Apples Spotlight. Derfra utvidet vi til andre bruker-hjelp-verktøy.

En av de viktigste CommandBar-produktene er Copilot, et verktøy som lar brukerne enkelt integrere en chatbot på en nettside. Kan du dele noen detaljer om hvordan dette fungerer i bakenden?

Hva vi først lanserte som HelpHub AI heter nå Copilot. Du kan tenke på det som en “Copilot-as-a-service”-produkt som lar noe programvare-produkt – web-app, mobil-app, nettside eller skrivebords-app – trene og deployere en innlemmet bruker-assistent.

Copilot begynner med å innta all eksisterende innhold som er designet for å hjelpe brukerne – dokumentasjon, blogg-innlegg, guider, gjennomgangs-videoer og API-dokumentasjon.

På dette punktet gjennomgår Copilot en treningprosess og er klar til å hjelpe brukerne på to viktige måter:

1. Svare på bruker-spørsmål.
2. Utføre handlinger på vegne av brukerne.

Over tid lærer Copilot om bruker-preferanser ved å analysere deres chat-historikk og i-produkt-interaksjoner. For eksempel kan det identifisere at noen brukere foretrekker steg-for-steg-tutoriale for å forstå handlinger, mens andre kanskje foretrekker konsise, tekst-baserte svar. Noen brukere kan også foretrekke å fullføre handlinger direkte innenfor Copilot.

I tillegg til bruker-preferanser, blir også målene for selskapet som bruker Copilot vurdert. Våre kunder, vanligvis programvare-selskaper, deployer Copilot for å hjelpe deres brukerne. Noen ganger er målet bredt, fokusert på generell bruker-hjelp, mens andre ganger har selskapene spesifikke resultater. Disse målene kan variere fra å redusere volumet av støtte-billetter brukerne sender til deres menneskelige støtte-agenter til å oppmuntre flere brukere til å oppgradere til en betalt versjon av produktet. Copilot integrerer disse målene i sin hjelp-strategi, til fordel for både brukerne og selskapet som betjener dem.

Gjennom de første ukene med Copilot, har vi allerede aktivert hundredtusener av slutt-bruker-samtaler.

Hva er noen andre produkter du planlegger å lansere?

Vi har nettopp lansert CommandBar Mobile Copilot! Dette er en stor lansering for oss fordi det bringer alle våre hjelp-erfaringer til mange flere brukere.

De fleste selskapene vi arbeider med har en stor mobil-nærvær—and denne hjelpen er vital fordi skjermene er mindre, det er ingen tastatur eller mus, og ofte har brukerne mindre tid til å forstå et grensesnitt.

Neste skal vi lansere moduler designet spesifikt for salgs- og kundesuksess-team for å utnytte CommandBar til å designe tilpassede hjelp-flux for nøkkel-prospects og kunder.

Hva tror du vil være den neste store gjennombruddet i AI?

Jeg er biasert, men jeg er mest spennende på modeller, som Adepts Fuyu, som vil bli generelle programvare-manipulerende agenter. Det er mange anvendelser av dette utenfor CommandBars område, inkludert å trene RPA-stil-boter for å håndtere kjedelige oppgaver for brukerne I bruker-hjelp-rommet, tror jeg disse modellene vil tillate verktøy som vår Copilot å utføre flere handlinger på vegne av brukerne og gjøre en bedre jobb med å gå gjennom hvordan å utføre handlinger på egen hånd. Likt den andre kommingen av Microsofts Clippy!

I en verden som endrer seg eksponentielt raskere, hvordan kan bedrifter best forbli konkurranse- og overgå konkurransen?

Det har vært super-kult å se store selskaper som Microsoft (MSFT ) reagere så raskt på AI-bølgen. Det er spennende å flytte raskt igjen! På CommandBar, har vi møtt mange Fortune 500-selskaper som søker veiledning på å lage AI-strategier for deres produkter.

Jeg tror dette markerer en betydelig vending i bedrifts-styring. Store selskaper har forstått at de kan flytte raskt og effektivt når det er enighet gjennom hele organisasjonen.

For å opprettholde og bygge på denne momentum, ligger nøkkelen, i min mening, i den kontinuerlige utviklingen av din AI-strategi og utenfor. Ikke lanser noen få AI-funksjoner og kall det en dag. I stedet må bedrifter forbli i fronten av nye utviklinger og jevnt over lansere eksperimentelle initiativer. Å behandle dette øyeblikket som en enkelt hendelse i stedet for en ny standard for produkt-tilpasning ville være en betydelig feil.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer kan besøke CommandBar.