Jonathan Corbin, Założyciel & CEO Maven AGI – Seria Wywiadów

Jonathan Corbin jest Założycielem i CEO Maven AGI. Wcześniej, jako Globalny Wiceprezes ds. Sukcesu Klientów i Strategii w HubSpot, Jonathan kierował zespołem liczącym około 1000 osób odpowiedzialnych za sukces klientów, partnerów i menedżerów kontraktów w wielu regionach i branżach. Jego odpowiedzialności obejmowały zapewnienie utrzymania klientów, wzrostu przychodu i realizacji wartości dla ponad 200 000 klientów na całym świecie, od startupów po przedsiębiorstwa.

Maven AGI to kompleksowe, rodzime rozwiązanie Generative AI, zaprojektowane w celu przekształcenia krajobrazu obsługi klienta – bez problemów. Podczas gdy w trybie stealth, technologia Maven autonomicznie rozwiązała ponad 93% zapytań klientów, obniżając koszty wsparcia o 81%, poprawiając ogólny doświadczenie klienta, w skali, po rozwiązaniu milionów interakcji w ponad 50 językach dla wczesnych klientów.

Byłeś wcześniej Globalnym Wiceprezesem ds. Sukcesu Klientów i Strategii w HubSpot, gdzie kierowałeś zespołem liczącym około 1000 osób odpowiedzialnych za sukces klientów, partnerów i menedżerów kontraktów w wielu regionach i branżach. Jakie były najważniejsze wydarzenia i wnioski z tego okresu Twojego życia?

W tym czasie Hubspot był jedną z pięciu najszybciej rozwijających się firm B2B SaaS z ponad miliardem dolarów przychodu. Jest bardzo niewielu ludzi, którzy mieli okazję budować, rozwijać i zarządzać na takiej skali. Firmy, które rozwijają się w takim tempie, zwykle nie osiągają takiego rozmiaru, a firmy naszego rozmiaru nie rozwijają się w takim tempie. Spędziłem wiele czasu na tworzeniu skalowalnych podejść do planowania i wzrostu, zapewniając, że ustawiamy bardzo wyraźne cele, wyrównując zachęty w różnych organizacjach, aby stworzyć pożądane rezultaty jako organizacja, zapewniając, że mamy systemy, które dają nam wgląd w to, co dzieje się w organizacji, i planowanie na różnych horyzontach. Cokolwiek, co wprowadzaliśmy, musiało działać nie tylko dla naszych obecnych klientów, ale także musiało umożliwić nam utrzymanie ciągłości przy ekspozycyjnym wzroście.

Czy możesz podzielić się niektórymi spostrzeżeniami na temat tego, co zainspirowało Cię do uruchomienia Maven AGI, i jak długo byliście w trybie stealth?

Od bardzo wczesnego etapu mojej kariery jestem obsesjonowany doświadczeniem klienta, dlatego spędziłem tyle czasu w czołowych firmach w tej branży (Adobe, Marketo, Sprinklr, Hubspot itd.). W 2017 roku wracałem z Zachodniego Wybrzeża, spotykając się z wielkimi klientami, takimi jak Apple i Nike, i mieliśmy te bardzo dogłębne rozmowy o możliwości odblokowania sylowych danych i stworzenia bardzo personalizowanych doświadczeń na poziomie indywidualnego użytkownika. Nie mówię o podejściu opartym na segmentacji, gdzie należysz do określonej kategorii wiekowej lub demograficznej. Nie, to zdolność do w pełni wykorzystania wszystkich informacji, które nam udostępniłeś, aby przewidzieć oczekiwania klienta i proaktywnie z nim współpracować. Była ogromna ekscytacja ze strony klientów, ale technologia nie istniała wówczas.

Moje współzałożyciele – Sami Shalabi, Eugene Mann i ja – zawsze rozmawialiśmy o personalizacji w skali i potencjale, jaki mogą mieć transformery, odkąd pojawiły się badania z Google. Sami zbudowali jeden z największych silników personalizacji na świecie w Google News (1 miliard+ użytkowników), a Eugene kierował personalizacją, więc zawsze mieliśmy głębokie, wnikliwe rozmowy o możliwościach, które moglibyśmy odblokować, gdy technologia się rozwinie. Zastosowanie tego do tego, co robiliśmy w tym czasie, polegało na tym, że miałem trudności z tworzeniem wielkiego doświadczenia w skali dla naszych użytkowników Hubspot, Eugene szukał sposobów na produktowanie możliwości LLM w Stripe, a Sami dzielił się swoimi spostrzeżeniami na temat tego, co działało dobrze w Google.

Gdy usłyszeliśmy o tym, co robi OpenAI, i zaczęliśmy korzystać z niektórych dostępnych LLM, zrealizowaliśmy, że jesteśmy w punkcie, w którym technologia pozwala nam stworzyć idealne doświadczenie klienta w skali. Firmy musiały wybierać między efektywnością kosztową a dobrym doświadczeniem klienta, co skutkowało różnymi rzeczami, takimi jak złożone strategie segmentacji zaprojektowane w celu ograniczenia interakcji z klientem, tworzenia rzeczy, które są podstawowo barierami, które nazywali samoopieką, lub ukrywania informacji o wsparciu w miejscu, w którym nie mogą ich znaleźć.

Uruchomiliśmy Maven AGI około rok temu w trybie stealth, ponieważ to, co priorytetowo traktujemy w Maven, to wpływ – i gdy ogłosimy, co robimy, chcemy podać prawdziwe przykłady naszego wpływu i wskaźników, a nie tylko to, że istniejemy i zebraliśmy trochę pieniędzy. Jesteśmy niezwykle wdzięczni naszym wczesnym klientom, którzy uwierzyli w nas wystarczająco, aby współpracować z nami w wdrożeniu najnowocześniejszej technologii i poszerzaniu granic, aby stworzyć lepsze doświadczenie klienta.

Czy możesz zdefiniować dla nas, co to jest AGI w kontekście Maven AGI?

AGI jest naprawdę dobrze zdefiniowane z perspektywy językowej – to sztuczna inteligencja ogólna. Co to tak naprawdę oznacza w sensie biznesowym? Skoncentrowaliśmy się na czymś, co nazywamy biznesową AGI, i definiujemy ją jako zdolność do obsługi złożonych zadań przy użyciu funkcjonalnych agentów AI, które są specjalnie przeszkolone do określonych odpowiedzialności z warstwą orkiestracji, która pozwala im współpracować.

Przykładem tego może być użytkownik konta bankowego, który kontaktuje się ze swoim bankiem i pyta, czy jego depozyt został rozliczony – co wiemy z historii konta, to to, że potrzebuje niewielkiej pożyczki mostowej, aby pokryć swoje rachunki i czek. Maven zrozumie historyczny kontekst i zaoferuje pożyczkę, obsługując całą papierkową robotę, która może być z nią związana, taką jak kontrole tła, kontrole kredytowe, wypełnianie dokumentów kredytowych, zrozumienie ryzyka, zatwierdzenie i określona kwota, która mieści się w profilu ryzyka, zatwierdzenie pożyczki i przeniesienie pieniędzy na konto osoby.

Innym przykładem może być osoba, która kontaktuje się z zespołem wsparcia CRM i pyta, jak wdrożyć kampanię. Co zrozumiemy z tego, to to, że nie chcą wiedzieć, jak utworzyć kampanię, ale chcą określoną liczbę leadów do określonej daty. Użytkownicy mieliby możliwość powiedzieć: “Daj mi 100 leadów w przyszłym miesiącu” i Maven przeszedłby przez niezwykle złożone zadanie dostarczania tych leadów.

Jakie są największe problemy związane z tym, jak AI została historycznie zintegrowana z obsługą klienta?

Historycznie AI w obsłudze klienta wykorzystywała modele uczenia maszynowego, które były wysoko deterministyczne i wymagały miesięcy szkolenia. Te modele działały na podstawie prostej logiki: jeśli użytkownik wybrał X, otrzymałby opcję Y. To uproszczone podejście okazało się niewystarczające, skutkując rozczarowującymi wynikami i pozostawiając wielu profesjonalistów CX sceptycznych co do potencjału AI. Prawdziwy sukces w AI-drawn obsłudze klienta opiera się na dynamicznej personalizacji, zdolności do rozumienia i podejmowania znaczących działań.

Jakie są kluczowe kroki zaangażowane w szkolenie Maven AGI, aby obsłużyć zapytania wsparcia klienta?

To naprawdę proste. Po prostu daj nam dostęp do jakichkolwiek informacji, które byś wykorzystał do szkolenia ludzi. Możemy to uruchomić dla Ciebie z wysokim stopniem dokładności w ciągu kilku dni – nie tygodni czy miesięcy. Będzie to używać Twojego specyficznego tonu, slangów i dowolnych emotikonów, które chcesz.

Jak Maven AGI pomaga w redukowaniu kosztów wsparcia klienta i poprawie ogólnego zadowolenia klienta?

Firmy wdrożenia Maven AGI w różnych sposób, ale najlepszym sposobem, aby mieć największy wpływ, jest wstawienie Maven na początek kolejki wsparcia na punktach końcowych lub kanałach, które klienci chcą używać (czat, sieć, wyszukiwanie, Slack, w produkcie, SMS itd.). To pozwala nam zapewnić natychmiastowe, spersonalizowane wyniki + działania klientom bez czasu oczekiwania, jednocześnie zapewniając, że nasi wspaniali agenci wsparcia robią to, co robią najlepiej, pracując z klientami, którzy naprawdę potrzebują interakcji z ludźmi, aby rozwiązać ich problemy.

Jakie postępy technologiczne umożliwiły Maven AGI osiągnięcie tak wysokich wskaźników autonomicznego rozwiązywania problemów?

Uważam, że zrekrutowaliśmy jeden z najlepszych zespołów inżynierskich na świecie, aby rozwiązać to, co sprowadza się do problemu danych. Niezwykle utalentowani ludzie, którzy pracowali nad wyzwaniami, takimi jak wyszukiwanie w Google, i personalizacja w skali w Meta i Amazon, i myśleli o rozwiązywaniu tego rodzaju problemów przez lata. Dane są fragmentowane i sylowane, a abyśmy mogli odpowiedzieć na pytania klientów i podjąć działania, musieliśmy być w stanie spożytkować więcej danych niż ktokolwiek inny. Druga część to zdolność do podejmowania działań i budowy naszego silnika działań, ponieważ wiemy, że tylko odpowiadanie na pytania nie jest wystarczające. Aby osiągnąć biznesową AGI, musimy być w stanie przewidzieć potrzeby użytkowników i zaangażować się z nimi z zamiarem.

Czy możesz podać więcej szczegółów na temat niedawnego finansowania serii A w wysokości 20 milionów dolarów i jak zostanie ono wykorzystane?

Mieliśmy szczęście, że trafiliśmy na wszystkie cylindry w tym, co chcieliśmy osiągnąć z naszą rundą nasion: zbudować wspaniały zespół inżynierski, produkt, który rozwiązuje prawdziwe problemy, i mieć klientów, którzy uzyskują wartość z naszego produktu. Zebraliśmy naszą rundę nasion mniej niż rok temu, ale mieliśmy kilku wspaniałych inwestorów, którzy chcieli być częścią naszej podróży. Po spędzeniu czasu z M13 byliśmy naprawdę podekscytowani, aby kontynuować budowanie przyszłości Maven AGI z nimi. 28 milionów dolarów, które zebraliśmy w ciągu ostatniego roku, zostanie wykorzystane do budowy naszego zespołu GTM, inwestowania w budowanie ekosystemu partnerskiego i kontynuowania zatrudniania inżynierów, gdy rozszerzamy nasz silnik działań i możliwości platformy.

Jak widzisz ewolucję roli AI w branży wsparcia klienta w ciągu najbliższych pięciu lat?

Przyszłość nie będzie podzielona na wsparcie, usługi, sprzedaż i różne funkcje. Zamiast tego, wsparcie klienta stanie się częścią bezproblemowego, zintegrowanego doświadczenia klienta bez brzydkich przekazów i sylowych danych. W miarę jak oczekiwania klientów ewoluują, tak samo będą ewoluować sposoby, w jakie ich obsługujemy.

Dziś potrzeby klientów sprowadzają się do trzech kategorii:

• Ci, którzy chcą samoopieki – możliwość znalezienia rozwiązania lub odpowiedzi na pytanie.
• Ci, którzy chcą dostępu do samoopieki, ale potrzebują potwierdzenia, że podejmują prawidłowe działanie.
• Klienci, którzy domagają się białej rękawiczki i potrzebują pomocy ludzkiej.

Przyszłość również ma trzy kategorie, ale oczekiwania klientów będą znacznie różne:

• Oczekują natychmiastowych odpowiedzi na swoje pytania.
• Przewidują ich potrzeby i pytania z personalizacją, danymi użycia, pełnym historycznym kontekstem i możliwością podjęcia działań i zaangażowania się z nimi w kanale ich wyboru.
• Możliwość zaangażowania się z agentami wsparcia klienta bez czasu oczekiwania i długich kolejek, którzy mają odpowiedzi na ich pytania, pełny historyczny kontekst i możliwość natychmiastowego podjęcia działań.

Dziękuję za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Maven AGI.