Jonathan Corbin, Fondator & CEO al Maven AGI – Seria de interviuri

Jonathan Corbin este fondatorul și CEO-ul Maven AGI. Anterior, în calitate de Vicepreședinte Global al Succesului și Strategiei Clienților la HubSpot (HUBS ), Jonathan a condus o echipă de aproximativ 1.000 de specialiști în succesul clienților, parteneri și manageri de contracte din multiple regiuni și verticale. Responsabilitățile sale includeau conducerea retenției clienților, creșterea veniturilor și realizarea valorii pentru peste 200.000 de clienți din întreaga lume, de la startup-uri la întreprinderi.

Maven AGI este o soluție nativă de inteligență artificială generativă cuprinzătoare, proiectată pentru a transforma peisajul suportului clienților – fără durere de cap. În timp ce se afla în modul de stealth, tehnologia Maven a rezolvat în mod autonom peste 93% din întrebările clienților, reducând costurile de suport cu 81%, îmbunătățind în general experiența clienților, la scară, după ce a rezolvat milioane de interacțiuni în peste 50 de limbi pentru clienții early adopters.

Ați fost anterior Vicepreședinte Global al Succesului și Strategiei Clienților la HubSpot, unde ați condus o echipă de aproximativ 1.000 de specialiști în succesul clienților, parteneri și manageri de contracte din multiple regiuni și verticale. Care au fost câteva dintre punctele forte și concluziile din această perioadă a vieții dvs.?

În acea perioadă, Hubspot era una dintre cele cinci companii B2B SaaS cu cea mai rapidă creștere, cu peste un miliard de dolari în venituri. Există foarte puține persoane care au avut ocazia să construiască, să crească și să gestioneze la scară la care operam. Companiile care cresc la această viteză nu sunt de obicei de această dimensiune, și companiile noastre de această dimensiune nu cresc la această viteză. Am petrecut mult timp concentrându-mă pe crearea unor abordări scalabile pentru planificare și creștere, asigurându-mă că stabilim obiective foarte clare, aliniind stimulentele în multiple organizații pentru a crea rezultatele pe care le căutam ca organizație, asigurându-mă că avem sistemele pentru a crea vizibilitate la ceea ce se întâmplă în organizație și planificând pe multiple orizonturi. Orice lucru pe care l-am lansat a trebuit să funcționeze nu numai pentru clienții noștri actuali, ci și să mențină continuitatea la o creștere exponențială.

Puteți împărtăși câteva informații despre ce v-a inspirat să lansați Maven AGI și cât timp ați fost în modul de stealth?

M-am obsedat de experiența clienților de la începutul carierei mele și de aceea am petrecut atât de mult timp la companii lider în acest spațiu (Adobe (ADBE ), Marketo, Sprinklr, Hubspot, etc.). În 2017, veneam de pe Coasta de Vest, întâlnindu-mă cu clienți grozavi precum Apple (AAPL ) și Nike, și am avut conversații incredibil de detaliate despre potențialul de a debloca datele silozate și de a crea experiențe personalizate până la nivelul utilizatorului individual. Nu vorbesc despre abordarea segmentată a faptului că cădeți în această categorie de vârstă sau demografică. Nu, aceasta este capacitatea de a utiliza toate informațiile pe care le-ați împărtășit cu noi pentru a anticipa așteptările clienților și a interacționa cu ei proactiv. A existat o entuziasm masiv din partea clienților, dar tehnologia nu exista în acel moment.

Co-fondatorii mei – Sami Shalabi, Eugene Mann și eu am discutat întotdeauna despre personalizare la scară și potențialul pe care transformatorii l-ar putea avea de la începutul cercetărilor de la Google (GOOGL ). Sami a construit unul dintre cele mai mari motoare de personalizare din lume la Google News (1 miliarde de utilizatori) și Eugene a condus personalizarea pentru aceasta, așa că am avut întotdeauna conversații profunde despre posibilitățile pe care le-am putea debloca pe măsură ce tehnologia evoluează. Aplicarea acesteia la ceea ce făceam în acel moment a fost că mă luptam să creez o experiență grozavă la scară pentru utilizatorii noștri Hubspot, Eugene se uita la modul în care putea să producă capabilități LLM la Stripe, și Sami împărtășea insight-urile sale despre ceea ce funcționa bine la Google.

Când am auzit pentru prima dată despre ceea ce făcea OpenAI și am început să utilizăm unele dintre LLM-urile care deveniseră disponibile, am realizat că eram la punctul în care tehnologia exista pentru a crea experiența clienților perfectă la scară. Companiile au trebuit să aleagă între eficiența costurilor și o experiență bună a clienților, ceea ce a dus la tot felul de lucruri, cum ar fi strategii de segmentare complexe proiectate pentru a limita interacțiunile clienților, crearea unor lucruri care erau esențialmente baraje pe care le numeau auto-servire, sau îngroparea informațiilor de suport undeva unde nu puteau fi găsite.

Am început Maven AGI acum aproximativ un an în modul de stealth, deoarece ceea ce prioritizăm la Maven este impactul – și când am anunțat ce făceam, am vrut să oferim exemple reale ale impactului și metricilor noastre, nu doar că existam și am strâns bani. Suntem incredibil de recunoscători pentru clienții noștri early adopters care au crezut în noi suficient de mult pentru a lucra cu noi în lansarea tehnologiei de ultimă generație și pentru a împinge limitele pentru a dezvolta o experiență mai bună a clienților.

Puteți defini pentru noi ce este AGI în contextul Maven AGI?

AGI este definit foarte bine din punct de vedere al limbajului – este inteligență artificială generală. Ce înseamnă acest lucru în sensul afacerilor? Ne concentrăm pe ceva pe care îl numim AGI de afaceri și îl definim ca abilitatea de a gestiona sarcini complexe utilizând agenți AI funcționali care sunt special instruiți pentru responsabilități specifice, cu un strat de orchestrare care le permite să lucreze împreună.

Un exemplu al acestui lucru ar putea fi un utilizator de cont bancar care se angajează cu banca sa și întreabă dacă depozitul său a fost confirmat – ceea ce știm din istoricul contului este că are nevoie de un mic împrumut pentru a acoperi facturile și cheltuielile. Maven va înțelege contextul istoric și va oferi împrumutul, gestionând toată documentația asociată, cum ar fi verificările de fond, verificările de credit, completarea documentelor de împrumut, înțelegerea riscurilor, aprobarea și o sumă specifică care se încadrează în profilul de risc, aprobând împrumutul și transferând banii în contul persoanei.

Un alt exemplu ar fi cineva care se adresează echipei de suport CRM și întreabă cum să implementeze o campanie. Ceea ce am înțelege din aceasta este că nu vor să știe cum să creeze o campanie, ci vor un anumit număr de lead-uri până la o anumită dată. Utilizatorii ar avea capacitatea de a spune: “Dă-mi 100 de lead-uri în următoarea lună” și Maven ar trece prin sarcina incredibil de complexă de a livra acestea.

Care sunt unele dintre cele mai mari probleme cu modul în care AI a fost integrat istoric în suportul clienților?

În mod istoric, AI în suportul clienților a utilizat modele de învățare automată care erau foarte deterministice și au necesitat luni pentru a fi antrenate. Aceste modele au funcționat pe o logică simplă de tipul “dacă-atunci”: dacă un utilizator alegea X, primea opțiunea Y. Această abordare simplistă a fost sub așteptări, ducând la rezultate dezamăgitoare și lăsând mulți profesioniști CX sceptici cu privire la potențialul AI.

Care sunt pașii cheie implicați în antrenarea Maven AGI pentru a gestiona întrebările de suport ale clienților?

Este foarte simplu. … doar dați-ne acces la orice informație pe care ați utiliza-o pentru a antrena oameni. Putem avea-o funcțională pentru dvs. cu un grad ridicat de acuratețe în câteva zile – nu săptămâni sau luni. Va utiliza tonul dvs. specific de voce, vocabularul și orice emoji doriți.

Cum ajută Maven AGI la reducerea costurilor de suport clienți și la îmbunătățirea satisfacției generale a clienților?

Companiile implementează Maven AGI în diverse moduri, dar cel mai bun mod de a avea impactul cel mai rapid este de a insera Maven la începutul cozii de suport, la punctele de capăt sau canalele pe care clienții le doresc (chat, web, căutare, Slack, în produs, SMS, etc.). Acest lucru ne permite să oferim rezultate instantanee și personalizate + acțiuni clienților, fără timp de așteptare, asigurându-ne că agenții noștri de suport incredibili fac ceea ce fac ei mai bine, lucrând cu clienții care au nevoie cu adevărat de interacțiuni umane pentru a-și rezolva problemele.

Care sunt progresele tehnologice care au permis Maven AGI să atingă rate atât de ridicate de rezolvare autonomă a problemelor?

Cred că am recrutat una dintre cele mai bune echipe de ingineri din lume pentru a rezolva această problemă, care se reduce la o problemă de date. Oameni briliant care au lucrat la provocări precum căutarea la Google și personalizarea la scară la Meta și Amazon (AMZN ) și care s-au gândit la rezolvarea acestor tipuri de probleme de ani de zile. Datele sunt fragmentate și silozate, și pentru a răspunde la întrebările clienților și a lua acțiuni, am trebuit să putem ingera mai multe date decât oricine altcineva. A doua parte este capacitatea de a lua acțiuni și de a construi motorul nostru de acțiune, deoarece știm că doar răspunsurile la întrebări nu sunt suficiente. Pentru a atinge AGI de afaceri, avem nevoie de a anticipa nevoile utilizatorilor și de a interacționa cu ei cu intenție.

Puteți oferi mai multe detalii despre finanțarea recentă de 20 de milioane de dolari Seria A și cum va fi utilizată?

Am fost norocoși să lovim toate cilindrii în ceea ce am vrut să realizăm cu runda noastră de capital de risc: să construim o echipă de ingineri grozavă, un produs care rezolvă probleme reale și clienți care primesc valoare din produsul nostru. Am strâns runda noastră de capital de risc mai puțin de un an în urmă, dar am avut niște investitori grozavi care au vrut să facă parte din călătoria noastră. După ce am petrecut timp cu M13, am fost foarte entuziasmați să continuăm să construim viitorul Maven AGI împreună cu ei. Cele 28 de milioane de dolari pe care le-am strâns în ultimul an vor fi utilizate pentru a construi echipa noastră de marketing, pentru a investi în construirea ecosistemului de parteneri și pentru a continua să angajăm ingineri pe măsură ce extindem motorul nostru de acțiune și capacitățile platformei.

Cum vedeți evoluția rolului AI în industria suportului clienților în următorii cinci ani?

Viitorul nu va fi divizat în suport, servicii, vânzări și diverse funcții. În schimb, suportul clienților va deveni parte a unei experiențe clienților unificate, fără transferuri murdare și date silozate. Pe măsură ce așteptările clienților evoluează, vor evolua și modalitățile în care îi servim.

Astăzi, nevoile clienților se încadrează în 3 categorii:

• Cei care doresc să se auto-deservescă – capacitatea de a găsi soluția sau răspunsul la o întrebare.
• Cei care doresc acces la auto-deservire, dar au nevoie de validare că iau acțiunea corectă.
• Clienții care cer servicii de mână albă și au nevoie de asistență umană.

Viitorul are, de asemenea, 3 categorii, dar așteptările clienților vor fi foarte diferite:

• Așteaptă răspunsuri instantanee la întrebările lor.
• Anticipează nevoile și întrebările cu personalizare, date de utilizare, context istoric complet și capacitatea de a lua acțiuni și de a interacționa cu ei la canalul lor de alegere.
• Capacitatea de a interacționa cu agenții de suport clienți fără timp de așteptare și cozi lungi, care au răspunsuri disponibile la întrebările lor, context istoric complet și capacitatea de a lua acțiuni instantanee.

Mulțumim pentru acest interviu grozav, cititorilor care doresc să afle mai multe despre Maven AGI.