Ryan Johnson, Diretor de Produto da CallRail – Série de Entrevistas

Ryan tem mais de 15 anos de experiência diversificada em tecnologia e desenvolvimento de produtos, desde startups em estágio inicial até organizações da Fortune 100. Como Diretor de Produto da CallRail, ele aproveita sua paixão por desenvolver soluções de tecnologia de classe mundial para resolver problemas do mundo real. Antes de se juntar à CallRail, ele foi um membro-chave da equipe de liderança da Banjo (agora MiiM). Lá, ele ajudou a crescer a organização de desenvolvimento de produtos em mais de 300%, criou produtos de tecnologia de IA/Aprendizado de Máquina de classe mundial e ajudou a levantar um financiamento de US$ 100 milhões em uma rodada de VC.

CallRail é uma plataforma de inteligência de leads impulsionada por IA que facilita que empresas de todos os tamanhos façam marketing com confiança. Atendendo a mais de 200.000 empresas em todo o mundo, as soluções da CallRail ajudam as empresas a rastrear e atribuir cada lead à sua jornada de marketing, capturar e gerenciar cada chamada, texto, bate-papo e formulário, e usar insights fornecidos pela IA para otimizar seu marketing.

Sua carreira inicial se concentrou em contabilidade e finanças, como você fez a transição para a IA?

Embora minha carreira tenha começado com foco em contabilidade e finanças, eu sempre tive uma mentalidade analítica. Enquanto estudava no Albion College, eu me inscrevi em uma aula de ciência da computação como uma de minhas opções – e o resto é história! Isso me deu a oportunidade de começar a trabalhar na indústria de tecnologia muito antes de a IA ser sequer um horizonte.

À medida que minha carreira continuou a progredir, eu percebi duas coisas: eu tinha uma paixão profunda por trabalhar com dados (mais especificamente, dados de um ponto de vista de produto) e navegar por como esses dados poderiam ser transformados em algo que fosse genuinamente valioso para os clientes. Não há um caminho reto para aqueles que desejam entrar nesse espaço emergente, mas esses dois interesses naturalmente me levaram a uma carreira que envolve IA.

Se você me perguntasse há duas décadas, quando eu comecei minha carreira, sobre IA, eu provavelmente faria referência ao Terminator, como todos na época. No entanto, à medida que a tecnologia evoluiu – e especialmente com os recentes avanços – ficou claro que minha jornada teve que começar com um forte interesse e fundamento de entendimento de dados.

Para aqueles que desejam seguir uma carreira em IA, vir de um background único com perspectivas originais é, em última análise, o mais importante. Há tantos desconhecidos com a IA no futuro e você pode ir em tantas direções diferentes – como é aplicada, onde é aplicada, regulamentação, conformidade – é quase uma lista interminável. Portanto, acho que, se você puder entrar com uma mente aberta e uma disposição para aprender, quase qualquer um pode entrar nesse espaço emergente, independentemente de seu background inicial.

Antes de seu papel atual, você liderou o desenvolvimento de produtos de IA/ML da Banjo, quais foram esses produtos e quais foram algumas de suas principais conclusões dessa experiência?

No mais alto nível, estávamos usando IA e aprendizado de máquina para detectar eventos à medida que ocorriam em todo o mundo. Nós nos concentramos em nossa tecnologia interna em visão computacional para detectar coisas em imagens e vídeos (incêndios, acidentes, logotipos, objetos, etc.) e NLP para determinar sobre o que as pessoas estavam falando. Nós utilizamos muitas fontes de dados, como mídia social, e911, câmeras de trânsito, etc. para triangular e validar quando um “evento” ocorre. Nós utilizamos essa tecnologia para ajudar a quebrar notícias (locais e nacionais) antes de qualquer outra pessoa e para ajudar corporações empresariais a proteger seus funcionários, ativos e marca.

A CallRail usa uma tecnologia chamada Conversation Intelligence que facilita a descoberta de insights de conversas, o que é isso especificamente?

Conversation Intelligence® é a capacidade de agregar automaticamente insights de chamadas ações de phone conversations para melhorar o desempenho de marketing. O objetivo é permitir que marketers, agências e proprietários de empresas tomem as decisões de negócios certas com velocidade e precisão.

• Conversão de leads: A CallRail’s AI mine phone call conversations e fornece insights e informações valiosas que podem ser usadas para conversão de leads. Ao identificar os melhores leads de suas principais fontes de marketing, a IA permite que você priorize seus esforços e se concentre nos leads mais quentes. Isso garante que seus recursos sejam utilizados de forma eficaz, ao mesmo tempo em que economiza tempo. Por meio da Conversation Intelligence da CallRail, você pode automatizar fluxos de trabalho para um acompanhamento de leads mais suave. Finalmente, as insights impulsionadas por IA fornecem um contexto rico para cada lead, dando-lhe uma compreensão mais profunda de suas necessidades e preferências. Usando isso, você pode desenvolver estratégias personalizadas e soluções personalizadas, maximizando suas chances de converter leads em clientes satisfeitos.

• Experiência do cliente: Os insights de chamadas telefônicas oferecem uma oportunidade de aprimorar a experiência do cliente. Por meio da análise de conversas, a IA pode fornecer informações valiosas para ajudar a compreender completamente os clientes e sua jornada. Isso inclui capturar detalhes de cada interação, como os tópicos discutidos, tom de voz, sentimento e quaisquer pontos de dor ou desafios específicos mencionados. Com essa visão completa da jornada e interações de um lead, as empresas podem oferecer uma experiência de cliente mais personalizada e personalizada. Com insights impulsionados por IA, as empresas podem melhor compreender as preferências, necessidades e expectativas dos clientes, permitindo que forneçam sugestões relevantes, recomendações e soluções.

• Desempenho do agente: Ao revisar o conteúdo da conversa, a Conversation Intelligence da CallRail oferece dicas de treinamento úteis sobre como lidar com chamadas, dando aos agentes as orientações necessárias para fornecer um melhor atendimento ao cliente. A IA também agrega insights em várias chamadas ou por agente individual, permitindo que você obtenha uma compreensão abrangente do desempenho de sua equipe. Com essa tecnologia, você pode descobrir padrões ou tendências positivos ou negativos nos sentimentos expressos durante as chamadas. Isso significa que você pode identificar questões comuns ou problemas recorrentes que podem estar afetando a satisfação do cliente. Ao abordar essas áreas de melhoria, você pode aprimorar a qualidade geral das interações com o cliente.

• Otimização de marketing: Uma das principais vantagens dos insights de chamadas impulsionados por IA é a facilidade de integrá-los com diferentes sistemas, incluindo plataformas de CRM como HubSpot e várias ferramentas de automação de marketing. Usando insights impulsionados por IA, as empresas se armam com uma visão completa da jornada do lead, desde o contato inicial até os resultados finais, em canais digitais e offline. Esses insights também permitem que os marketers meçam a eficácia de suas estratégias de marketing em termos de retorno sobre o investimento (ROI). Ao rastrear indicadores-chave de desempenho (KPIs) como taxas de conversão de leads, custos de aquisição de clientes e receita gerada, as empresas podem otimizar seus esforços de marketing para alcançar um ROI mais alto. Além disso, além de integrar a pilha de tecnologia, o marketing é otimizado na Conversation Intelligence porque dá às empresas a capacidade de identificar palavras-chave e automatizar estratégias de licitação de palavras-chave com base em insights de chamadas, fornecendo entrada valiosa para SEO e mensagens de marketing. Por exemplo, se os leads consistentemente perguntam sobre serviços não oferecidos, as empresas podem ajustar a mensagem do site para garantir que as chamadas sejam melhor alinhadas ou considerar adaptar suas ofertas para atender à demanda dos leads.

A Conversation Intelligence da CallRail é projetada para entender e analisar a fala humana. Isso significa que ela pode extrair cada pequeno pedaço valioso de informações de chamadas telefônicas, economizando tempo para agentes e gerentes, mais de 94% do tempo. As informações das chamadas telefônicas são conhecimento de primeira mão, diretamente da boca do cliente. O resultado é dados inestimáveis de uma ferramenta de marketing testada e comprovada, com um toque do século 21.

Quais são os diferentes tipos de IA e aprendizado de máquina usados nessa tecnologia?

Nós temos uma parceria de IA maravilhosa com a AssemblyAI, uma empresa que utiliza uma variedade de nossos recursos de IA. Sem entrar em detalhes, usamos:

• ASR (Reconhecimento Automático de Fala) – Impulsionado pelo Conformer-2, o maior modelo de ASR comercialmente disponível, treinado em mais de 1,1 milhão de horas de dados de áudio em inglês
• LeMUR – LLM utilizado para analisar dados falados. É a base de resumos, treinamento de agentes, qualificação automática, para citar alguns. A CallRail ajusta finamente de várias maneiras em cima dos modelos para obter o máximo de valor para nossos clientes.

Em julho de 2023, o CallRail Labs foi lançado como o primeiro de seu tipo no espaço de análise de chamadas. Uma de suas principais funcionalidades é a introdução de “planos de ação”. Você pode compartilhar algumas informações sobre o que é isso?

Isso mesmo! Quando lançamos o CallRail Labs, também lançamos planos de ação para apoiar agentes com recomendações geradas por IA para os próximos passos após uma chamada. Essa funcionalidade remove o trabalho de adivinhação ao seguir em frente com potenciais clientes, resumindo pontos importantes, consolidando-os em um formato compartilhável para enviar por e-mail ou SMS para equipes de linha de frente e documentando follow-ups dentro do painel de Conversation Intelligence Premium da CallRail.

No entanto, desde que lançamos o CallRail Labs em julho, seis novas capacidades também foram introduzidas:

• Treinamento de chamadas impulsionado por IA identifica onde os agentes se saíram bem, onde eles poderiam melhorar e, o mais importante, fornece recomendações específicas e ações para melhorar. Isso tira a carga de treinamento dos proprietários de empresas e garante que os feedbacks sejam imparciais e oportunos para os agentes para melhorar o desempenho.
• Identificação de agendamentos de compromissos bem-sucedidos impulsionada por IA permite que os proprietários de empresas identifiquem instantaneamente as chamadas que são mais prováveis de gerar receita e entendam quais atividades atraem os melhores leads.
• Identificação de novos ou existentes clientes impulsionada por IA, o que permite que as empresas entendam quais campanhas de marketing estão gerando novos negócios e quais estão impulsionando lealdade e receita de clientes existentes, sem a necessidade de ouvir a chamada ou ler uma transcrição. Saber quais campanhas estão gerando novos clientes para o seu negócio versus quais estão crescendo lealdade e receita de clientes existentes permite que as empresas melhorem a segmentação de público e, em última análise, o desempenho da campanha.
• Identificação automática de perguntas frequentemente feitas em chamadas para identificar perguntas comuns dos clientes, oferecendo insights valiosos sobre as necessidades dos clientes, enquanto também ajuda a otimizar a estratégia de palavras-chave e SEO.
• Captura de detalhes pessoais e preferências de chamadores automaticamente, que podem ser usados para apoiar a construção de relacionamentos futuros e formar conexões mais profundas entre marcas e clientes. Detalhes pequenos, como lembrar o aniversário de um cliente ou um evento de vida importante, podem construir confiança e lealdade inabaláveis.
• Utilizar IA para gerar mensagens de texto e e-mail pensativas e concisas após uma chamada para confirmar que as preocupações do cliente foram ouvidas, fortalecendo relacionamentos e economizando horas de trabalho para os agentes.

Leia mais sobre essas novas capacidades aqui e aqui. Embora estejamos animados com essa tração inicial – estamos apenas arranhando a superfície!

Você também pode descrever como o CallRail Labs permite que os clientes influenciem o uso da empresa de IA de voz?

Esse novo programa de inovação – como você mencionou, o primeiro de seu tipo no espaço de análise de chamadas – foi projetado para ajudar a fomentar a inovação contínua de IA em parceria com PMEs, convidando nossos clientes a influenciar como estamos usando a IA de voz por meio do acesso antecipado a novas capacidades de produtos.

O objetivo é fornecer feedback direto para líderes de produto e engenharia, ao mesmo tempo em que nos permite mover com propósito para resolver desafios de negócios reais em meio à explosão de capacidades impulsionadas por IA. Somos sortudos por ter um grande conjunto de clientes dispostos a testar a aplicação prática desses novos produtos habilitados por IA e fornecer feedback inestimável.

A importância desse projeto reside no fato de que simplifica tarefas complexas e fornece consistentemente estratégias baseadas em dados, aprimorando a eficiência geral. Isso demonstra o poder da IA e como pode impulsionar inovações significativas no domínio da Conversation Intelligence.

Quais são alguns dos casos de uso mais populares desse software?

Nós somos sortudos por ter uma ampla gama de exemplos que ilustram como nossos clientes estão usando a IA para transformar chamadas em uma vantagem competitiva. Alguns de nossos exemplos favoritos em diferentes setores incluem:

Serviços Domésticos: Adria Marble & Granite é um fabricante de pedra de propriedade familiar que instala bancadas de cozinha e banheiro, lareiras e mais. Quando o negócio começou, a publicidade era feita por meio das páginas amarelas, faxes e boca a boca. Em uma indústria onde é comum que os contratantes percam o acompanhamento de clientes potenciais, ter a CallRail também ajudou a Adria Marble a se destacar, garantindo que todas as chamadas sejam acompanhadas e nenhum lead seja perdido.

Como resultado, a empresa conseguiu reduzir o custo geral por lead e fazer um melhor trabalho de direcionar leads que irão gerar uma quantia mais alta de negócios. A CallRail economizou para a Adria Marble 10 a 20 horas por semana, automatizando o rastreamento de leads e chamadas que Irfan teria que fazer manualmente, seja por meio de uma planilha ou às vezes apenas gritando pelo escritório para garantir que os clientes recebam um retorno de chamada. Com apenas três pessoas lidando com todas as tarefas de vendas e administrativas do escritório, recuperar essas horas para outras tarefas é impactante.

Legal: A competição entre agências de marketing digital é feroz – especialmente no espaço legal, onde os clientes são normalmente mais leais e lucrativos do que em outras indústrias. É por isso que a Above the Bar Marketing se voltou para a CallRail para ajudar a provar quais anúncios, campanhas e palavras-chave fazem os telefones de seus clientes tocar. O resultado: o rastreamento de chamadas ajudou pelo menos 75% de seus clientes a realocar dinheiro da maneira certa – eliminando US$ 1.000 por mês em gastos de anúncios desperdiçados.

Cuidados de Saúde: As operações de marketing digital da Cornerstone Foot Care careciam de um rastreamento adequado de leads e chamadas telefônicas recebidas. A prática se voltou para a CallRail para obter visibilidade sobre quais palavras-chave e campanhas as chamadas estavam vindo, bem como a qualidade de cada chamada. Com a adição de anúncios do Google e rastreamento da CallRail, a Cornerstone aumentou sua receita em 40% por meio da melhoria da qualidade das chamadas, aumento do número de chamadas de leads recebidas e redução do número de chamadas perdidas.

Você também é conhecido por suas comparações entre IA e corridas de carros. Quais são algumas das semelhanças entre os dois?

A IA e as corridas de carros (especialmente a Fórmula 1) têm uma relação estreita há muitos anos. As equipes de corrida têm a capacidade de colocar seus carros em simulações que a IA pode interpretar e ajudar a equipe com o desempenho. A IA pode detectar mudanças que precisam ser feitas no motor para aumentar o desempenho ou melhorar a confiabilidade, para mudanças na aerodinâmica para ajudar com a força descendente. Não é surpresa que os carros da Fórmula 1 modernos pareçam espaçonaves, pois a IA está ajudando a projetá-los literalmente.

Pessoalmente, acho que a IA funciona melhor com um elemento de feedback humano, o que não é diferente nas corridas. Por exemplo, mesmo que um modelo de IA preveja a melhor configuração para, digamos, condições chuvosas ou quentes, o motorista ainda precisa fornecer feedback à equipe. A IA não pode prever tudo sobre o desempenho e preferências do motorista, então você precisa de interação humana para feedback. Eu ouvi um diretor de equipe falar sobre isso quando fiz um tour pelo pit lane no Petit LeMans em outubro. Ele disse: “A IA é verdadeiramente incrível e nos deu grandes ganhos, mas ainda não substituiu o feedback do motorista e uma equipe que entende as nuances do motorista.”

Pode compartilhar sua visão para o futuro da IA de voz e análise de chamadas?

É fácil se sentir como se o mundo do marketing se movesse mais rápido do que a velocidade da luz hoje. Sempre há um novo termo para aprender, estratégia para implementar ou melhor prática para implantar. Nós frequentemente esquecemos que algumas das melhores estratégias de marketing testadas e comprovadas estão nessa constante mudança e novidade. Uma dessas estratégias negligenciadas é, sem dúvida, as chamadas telefônicas.

As chamadas telefônicas permanecem a melhor ferramenta para os marketers usarem, fornecendo uma riqueza de informações sobre o que os clientes querem e precisam. No entanto, uma parte significativa desse potencial permanece inexplorada em uma ampla gama de indústrias. Embora estejamos em uma missão para continuar acelerando o avanço da IA de voz e análise de chamadas para ajudar os clientes a alcançar um ROI mais alto, estou igualmente animado com as pequenas empresas que estão começando a perceber o impacto que a IA pode ter na transformação de chamadas em insights que elas podem agir.

Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar CallRail.