Ryan Johnson, Chief Product Officer at CallRail – Wywiad z serii

Ryan ma ponad 15 lat doświadczenia w rozwoju technologii i produktów, począwszy od startupów, a skończywszy na organizacjach z listy Fortune 100. Jako Chief Product Officer w CallRail wykorzystuje swoją pasję do tworzenia najlepszych rozwiązań technologicznych, aby rozwiązywać prawdziwe problemy. Przed dołączeniem do CallRail, był kluczowym członkiem zespołu kierowniczego w Banjo (obecnie MiiM). Tam pomógł w rozwoju organizacji produktowej o ponad 300%, stworzył światowej klasy produkty AI/Machine learning, a także pomógł w pozyskaniu 100 milionów dolarów w ramach rundy finansowania VC.

CallRail to platforma inteligencji lead oparta na AI, która ułatwia firmom wszystkich rozmiarów marketing z pewnością. Obsługując ponad 200 000 firm na całym świecie, rozwiązania CallRail pomagają firmom śledzić i przypisywać każdy lead do ich podróży marketingowej, przechwytywać i zarządzać każdym połączeniem, wiadomością, czatem i formularzem, a także wykorzystywać wnioski surfaced przez AI do optymalizacji ich marketingu.

Twoja wczesna kariera koncentrowała się na rachunkowości i finansach, jak przejdź z tego do AI?

Pomimo że moja kariera zaczynała się od rachunkowości i finansów, zawsze miałem analityczny umysł. Podczas studiów w Albion College, przypadkowo zapisałem się na zajęcia z informatyki jako jeden z moich wyborów – i reszta to już historia! To później dało mi możliwość rozpoczęcia pracy w branży technologicznej, zanim AI było nawet na horyzoncie.

Podczas gdy moja kariera kontynuowała się, zrozumiałem dwie rzeczy: miałem głęboką pasję do pracy z danymi (bardziej konkretnie z perspektywy produktu) i nawigowania, jak te dane mogą być przekształcone w coś, co jest prawdziwie wartościowe dla klientów. Nie ma prostego sposobu, aby wejść w ten wschodzący obszar, ale te dwa zainteresowania naturalnie skierowały mnie ku karierze związanej z AI.

Gdybyś mnie spytał dwie dekady temu, kiedy rozpoczynałem swoją karierę, o AI, prawdopodobnie odniósłbym się do Terminatora, jak wszyscy w tamtym czasie. Jednakże, jak technologia ewoluowała – a szczególnie z ostatnimi postępami – jest jasne, że moja podróż musiała zacząć się od silnego zainteresowania i podstawy zrozumienia danych.

Dla tych, którzy chcą podążać ścieżką kariery w AI, przychodzenie z unikalnego tła z oryginalnymi perspektywami jest ostatecznie najważniejsze. Istnieje wiele nieznanych w AI w przyszłości, a można iść w tak wiele różnych kierunków – jak jest stosowane, gdzie jest stosowane, regulacyjne, zgodność – to niemal niekończąca się lista. Dlatego uważam, że jeśli możesz przyjść z otwartym umysłem i gotowością do uczenia się, prawie każdy może wejść w ten wschodzący obszar, niezależnie od swojego początkowego tła.

Przed twoją obecną rolą kierowałeś rozwojem produktów AI/ML w Banjo, jakie to były produkty i jakie były twoje najważniejsze wnioski z tego doświadczenia?

Na najwyższym poziomie wykorzystywaliśmy AI i machine learning do wykrywania zdarzeń, gdy one występują na całym świecie. Skoncentrowaliśmy naszą wewnętrzną technologię na komputerowym widzeniu, aby wykryć rzeczy na obrazach i wideo (pożary, wypadki, logo, obiekty itp.) oraz NLP, aby określić, o czym ludzie mówią. Wykorzystaliśmy wiele źródeł danych, takich jak media społecznościowe, e911, kamery drogowe itp., aby triangulować i zwalidować, kiedy „zdarzenie” występuje. Wykorzystaliśmy tę technologię, aby pomóc w łamaniu wiadomości (lokalnych i krajowych) przed kimkolwiek innym i aby pomóc korporacjom przedsiębiorstw chronić swoich pracowników, aktywa i markę.

CallRail wykorzystuje technologię o nazwie Conversation Intelligence, która ułatwia odkrywanie wniosków z rozmów, co to konkretnie?

Conversation Intelligence® to zdolność do automatycznego agregowania wniosków z rozmów telefonicznych w celu poprawy wyników marketingowych. Celem jest umożliwienie marketerom, agencjom i właścicielom firm podjęcia właściwych decyzji biznesowych z prędkością i precyzją.

• Konwersja leadów: CallRail’s AI wydobywa wnioski i cenne informacje z rozmów telefonicznych, które mogą być wykorzystane do konwersji leadów. Poprzez identyfikację najlepszych leadów z twoich najlepszych źródeł marketingowych, AI pozwala ci priorytetowo traktować swoje wysiłki i koncentrować się na najgorętszych leadach. To zapewnia, że twoje zasoby są efektywnie wykorzystywane, jednocześnie oszczędzając ci czas. Za pomocą Conversation Intelligence® CallRail, możesz zautomatyzować przepływy pracy dla gładkiego follow-up leadów. Wreszcie, AI-powered wnioski zapewniają ci bogaty kontekst dla każdego leadu, dając ci głębsze zrozumienie ich potrzeb i preferencji. Wykorzystując to, możesz opracować spersonalizowane strategie i dostosowane rozwiązania, maksymalizując swoje szanse na przekształcenie ich w zadowolonych klientów.

• Doświadczenie klienta: Wnioski z rozmów telefonicznych dają okazję do poprawy doświadczenia klienta. Za pomocą analizy rozmów, AI może dostarczyć cenne informacje, aby pomóc ci w pełnym zrozumieniu twoich klientów i ich podróży. To obejmuje przechwytywanie szczegółów każdej interakcji, takich jak tematy omawiane, ton głosu, sentyment i wszelkie konkretnie wskazane bóle głowy lub wyzwania. Z tym pełnym obrazem podróży leadu i interakcji, firmy mogą dostarczyć bardziej spersonalizowane i dostosowane doświadczenie klienta. Z AI-powered wnioskami, firmy mogą lepiej zrozumieć preferencje, potrzeby i oczekiwania klientów, umożliwiając im dostarczanie istotnych sugestii, rekomendacji i rozwiązań.

• Wydajność agenta: Przez przegląd zawartości rozmów, Conversation Intelligence® CallRail oferuje przydatne wskazówki szkoleniowe na temat obsługi połączeń, dając twoim agentom niezbędne wskazówki, aby świadczyć lepszą obsługę klienta. AI również agreguje wnioski z wielu połączeń lub poszczególnych agentów, pozwalając ci uzyskać kompleksowe zrozumienie wydajności twojego zespołu. Z tą technologią, możesz odkryć pozytywne lub negatywne wzorce lub trendy w sentymentach wyrażonych podczas połączeń. To oznacza, że możesz zidentyfikować wspólne problemy lub powtarzające się problemy, które mogą wpływać na zadowolenie klienta. Poprzez rozwiązanie tych obszarów poprawy, możesz poprawić ogólną jakość interakcji z klientami.

• Optymalizacja marketingu: Jednym z głównych zalet AI-powered wniosków z połączeń jest łatwość integracji z różnymi systemami, w tym platformami CRM, takimi jak HubSpot i różnymi narzędziami automatyzacji marketingu. Wykorzystując AI-powered wnioski, firmy uzbroją się w kompletny obraz podróży leadu, od pierwszego kontaktu do ostatecznych wyników, zarówno w kanałach cyfrowych, jak i offline. Te wnioski również umożliwiają marketerom mierzenie skuteczności ich strategii marketingowych w zakresie zwrotu z inwestycji (ROI). Poprzez śledzenie wskaźników wydajności (KPI), takich jak wskaźniki konwersji leadów, koszty pozyskania klienta i wygenerowane przychody, firmy mogą zoptymalizować swoje wysiłki marketingowe, aby osiągnąć wyższy ROI. Ponadto, poza integracją z tech stackiem, marketing jest zoptymalizowany w Conversation Intelligence, ponieważ daje firmom możliwość identyfikacji słów kluczowych i automatyzacji strategii licytacji słów kluczowych na podstawie wniosków z połączeń, dostarczając cenne dane wejściowe dla SEO i strategii marketingowych. Na przykład, jeśli leadowie stale pytają o usługi, które nie są oferowane, firmy mogą dostosować swoje komunikaty na stronie, aby lepiej dopasować połączenia lub rozważyć dostosowanie swoich ofert, aby spełnić popyt leadów.

Conversation Intelligence® CallRail jest zaprojektowany, aby zrozumieć i analizować ludzką mowę. To oznacza, że może wydobyć każdy cenny fragment informacji z połączeń telefonicznych, jednocześnie oszczędzając agentom i menedżerom ponad 94% ich czasu. Informacje z połączeń telefonicznych są pierwszorzędną wiedzą bezpośrednio z ust twojego klienta. Rezultat jest bezcennymi danymi z przetestowanego narzędzia marketingowego z odrobiną XXI wieku.

Jakie różne typy AI i machine learning są wykorzystywane w tej technologii?

Mamy wspaniałe partnerstwo z AI z AssemblyAI, firmą, która wykorzystuje wiele naszych funkcji opartych na AI. Bez wchodzenia w głębokie szczegóły, wykorzystujemy:

• ASR (Automatyczne Rozpoznawanie Mowy) – napędzane przez Conformer-2, największy komercyjnie dostępny model ASR, przeszkolony na ponad 1,1 miliona godzin angielskich danych audio
• LeMUR – LLM wykorzystywany do analizy danych mówionych. Jest to podstawa podsumowań, coachingu agentów, auto-kwalifikacji, aby wymienić tylko kilka. CallRail dostraja w różny sposób na podstawie tych modeli, aby uzyskać największą wartość dla naszych klientów.

We wrześniu 2023 roku, CallRail Labs został zaprezentowany jako pierwszy w swoim rodzaju w przestrzeni analityki połączeń. Jedną z jego podstawowych funkcji jest wprowadzenie „planów działania”. Czy możesz podzielić się niektórymi spostrzeżeniami na temat tego, co to jest?

To prawda! Kiedy wprowadziliśmy CallRail Labs, również wydaliśmy plany działania, aby wspierać agentów z AI-wygenerowanymi zaleceniami dotyczącymi następnych kroków po połączeniu. Ta funkcja usuwa pracę polegającą na follow-up z potencjalnymi klientami, podsumowując kluczowe wnioski, konsolidując je w udostępnialnym formacie do wysłania e-mailem lub wiadomością tekstową do zespołów na pierwszej linii, oraz dokumentując follow-up w ramach pulpitu Conversation Intelligence™ CallRail.

Jednak od czasu, gdy zaprezentowaliśmy CallRail Labs w lipcu, sześć nowych możliwości zostało również wprowadzonych:

• Szkolenie AI dla połączeń identyfikuje, gdzie agenci wykonali dobrą pracę, gdzie mogliby się poprawić, a co najważniejsze, dostarcza konkretnych, działających zaleceń, aby zrobić lepiej. To podnosi ciężar szkolenia z właścicieli firm i zapewnia, że niezależna, terminowa informacja zwrotna jest dostarczana agentom, aby poprawić ich wydajność.
• AI do identyfikacji pomyślnie zaplanowanych spotkań upoważnia właścicieli firm do natychmiastowego zidentyfikowania połączeń, które najprawdopodobniej wygenerują przychody i zrozumienia, co przyciąga najlepsze leady.
• AI do identyfikacji nowych lub istniejących klientów, co pozwala firmom zrozumieć, które kampanie marketingowe generują prawdziwie nowy biznes, a które napędzają lojalność i przychody od istniejących klientów, bez potrzeby słuchania połączenia lub czytania transkrypcji. Wiedza, które kampanie generują nowych klientów dla twojej firmy, a które rozwijają lojalność i przychody od istniejących klientów, pozwala firmom poprawić segmentację publiczności i ostatecznie wydajność kampanii.
• Automatyczne identyfikowanie często zadawanych pytań na połączeniach, aby zapewnić cenne spostrzeżenia na temat potrzeb klientów, jednocześnie pomagając w optymalizacji SEO i uściśleniu strategii słów kluczowych.
• Przechwytywanie osobistych szczegółów i preferencji osób dzwoniących automatycznie, które mogą być wykorzystane do wspierania budowania relacji w przyszłości i tworzenia głębszych połączeń między markami a klientami. Małe szczegóły, takie jak pamiętanie urodzin klienta lub nadchodzącego wydarzenia życiowego, mogą budować niewzruszoną lojalność i zaufanie do marki.
• Wykorzystanie AI do generowania przemyślanych, zwięzłych wiadomości tekstowych i e-maili po zakończeniu połączenia, aby potwierdzić, że obawy klientów zostały usłyszane, wzmacniając relacje i oszczędzając agentom niezliczone godziny pracy.

Przeczytaj więcej o tych nowych możliwościach tutaj i tutaj. Chociaż jesteśmy podekscytowani tym początkowym impulsem – tylko zaczynamy drapać powierzchnię!

Czy możesz również opisać, jak CallRail Labs umożliwia klientom wpływ na wykorzystanie głosowego AI przez firmę?

Ten nowy program innowacyjny – jak wspomniałeś, pierwszy w swoim rodzaju w przestrzeni analityki połączeń – został zaprojektowany, aby pomóc w dalszym rozwoju innowacji AI we współpracy z małymi i średnimi firmami, zapraszając naszych klientów do wpływania na to, jak wykorzystujemy głosowe AI, poprzez wczesny dostęp do nowych możliwości produktów.

Celem jest dostarczenie bezpośredniej informacji zwrotnej do liderów produktu i inżynierów, jednocześnie pozwalając nam poruszać się celowo, aby rozwiązać prawdziwe wyzwania biznesowe wśród eksplozji AI-napędzanych możliwości. Mamy szczęście mieć dużą, chętną grupę klientów, aby przetestować praktyczne zastosowanie tych nowych produktów AI i dostarczyć bezcenne informacje zwrotne.

Znaczenie tego projektu leży w tym, że upraszcza złożone zadania i dostarcza danych napędzanych strategii, poprawiając ogólną wydajność. Pokazuje moc AI i jak może napędzać znaczące innowacje w dziedzinie Conversation Intelligence®.

Jakie są niektóre z bardziej popularnych przypadków użycia tego oprogramowania?

Mamy szczęście mieć szeroki zakres przykładów, które ilustrują, jak nasi klienci wykorzystują AI, aby przekształcić swoje połączenia w przewagę konkurencyjną. Kilka z naszych ulubionych przykładów z różnych branż obejmuje:

Usługi domowe: Adria Marble & Granite to rodzinna firma produkująca kamień, która instaluje kuchenne i łazienkowe blaty, kominki itp. Kiedy firma zaczynała, reklamy były robione za pomocą żółtych stron, faksów i słowa z ust do ust. W branży, w której jest powszechne, że kontrahenci spuszczają piłkę z follow-upu potencjalnym klientom, posiadanie CallRail pomogło Adria Marble wyróżnić się, zapewniając, że wszystkie połączenia są follow-up, a żaden lead nie zostaje zgubiony.

W efekcie firma była w stanie obniżyć ogólny koszt leadu i lepiej ukierunkować leady, które napędzają wyższe kwoty z zawartych umów. CallRail zaoszczędził Adria Marble 10-20 godzin tygodniowo, automatyzując śledzenie leadów i połączeń, które Irfan musiałby inaczej robić ręcznie, albo za pomocą arkusza, albo czasem po prostu krzycząc po biurze, aby upewnić się, że klienci otrzymają callback. Z tylko trzema osobami zajmującymi się wszystkimi sprzedażami i administracyjnymi obowiązkami biurowymi, odzyskanie tych godzin dla innych zadań jest istotne.

Prawo: Konkurencja między agencjami marketingu cyfrowego jest zacięta – szczególnie w przestrzeni prawnej, gdzie klienci są zwykle bardziej lojalni i dochodowi niż w innych branżach. Dlatego Above the Bar Marketing zwrócił się do CallRail, aby pomóc udowodnić, które reklamy, kampanie i słowa kluczowe powodują, że telefony ich klientów dzwonią. Rezultat: śledzenie połączeń pomogło co najmniej 75% ich klientów przeznaczyć pieniądze w odpowiedni sposób – eliminując 1000 dolarów miesięcznie z marnowanych wydatków na reklamy.

Ochrona zdrowia: Cornerstone Foot Care’s operacje marketingu cyfrowego nie miały odpowiedniego śledzenia leadów przychodzących i połączeń telefonicznych. Praktyka zwróciła się do CallRail, aby uzyskać wgląd w to, skąd pochodzą połączenia i jakie są ich jakości. Z dodaniem reklam Google i śledzenia CallRail, Cornerstone zwiększył swoje przychody o 40% dzięki zwiększonej jakości połączeń, zwiększonej liczbie połączeń z leadów przychodzących i zmniejszonej liczbie przegapionych połączeń.

Jesteś również znany ze swoich porównań między AI a wyścigami samochodowymi. Jakie są niektóre z powszechnych cech między nimi?

AI i wyścigi samochodowe (szczególnie Formuła 1) mają bliskie relacje od wielu lat. Zespoły wyścigowe mają możliwość przeprowadzania symulacji, które AI może interpretować i pomagać zespołowi w wydajności. AI może wykryć zmiany, które należy wprowadzić do silnika, aby zwiększyć wydajność lub poprawić niezawodność, a także zmiany w aerodynamice, aby pomóc w siłach docisku. To nie jest zaskakujące, że nowoczesne samochody Formuły 1 wyglądają jak statki kosmiczne, ponieważ AI pomaga literalnie projektować aerodynamikę.

Osobiście uważam, że AI działa najlepiej z ludzkim elementem informacji zwrotnej, co nie różni się od wyścigów. Na przykład, nawet jeśli model AI przewiduje najlepszą konfigurację dla deszczowych lub gorących warunków, kierowca musi dostarczyć informację zwrotną do zespołu. AI nie może przewidzieć wszystkiego o wydajności kierowcy i preferencjach, więc potrzebna jest interakcja człowieka, aby dostarczyć informację zwrotną. Słyszałem, jak kierownik zespołu mówił o tym, kiedy robiłem trasę po pit stopie na Petit LeMans w październiku. Powiedział: „AI jest naprawdę niesamowite i dało nam duże zyski, ale nie zastąpiło jeszcze informacji zwrotnej kierowcy i zespołu, który rozumie nuansy kierowcy.”

Czy możesz podzielić się swoją wizją przyszłości głosowego AI i analityki połączeń?

Łatwo jest czuć, że świat marketingu porusza się szybciej niż prędkość światła dzisiaj. Zawsze jest nowy termin do nauczenia się, strategia do wdrożenia lub najlepsza praktyka do zastosowania. Często zapominamy, że niektóre z najlepszych sprawdzonych strategii marketingowych tkwią w tej ciągłej zmianie i nowości. Jedną z tych zaniedbanych strategii jest, bez wątpienia, połączenie telefoniczne.

Połączenia telefoniczne pozostają najlepszym narzędziem dla marketerów, dostarczając bogactwo informacji o tym, czego chcą i potrzebują twoi klienci. Jednak znacząca część tego potencjału pozostaje niewykorzystana w szerokim zakresie branż. Chociaż jesteśmy na misji, aby kontynuować przyspieszanie rozwoju głosowego AI i analityki połączeń, aby pomóc klientom osiągnąć wyższy zwrot z inwestycji, jestem równie podekscytowany faktem, że małe firmy w pełni zrozumieją, jak wpływowe może być AI w przekształcaniu połączeń w wnioski, które mogą być wykorzystane.

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