Mark Hughes, Co-Fondator și CEO la Solidroad – Seria de Interviuri

Mark Hughes, Co-Fondator și CEO la Solidroad, este un antreprenor care și-a construit cariera la intersecția vânzărilor, experienței clienților și tehnologiei. El a fondat anterior Gradguide, o platformă de carieră și recrutare care a strâns 2 milioane de euro și a fost ulterior achiziționată, și a ocupat funcții comerciale senior la Chargify, unde a condus operațiunile EMEA după fuziunea cu Maxio. La începutul carierei sale, el a dezvoltat o expertiză profundă în vânzări de înaltă viteză și enterprise la Intercom, gestionând cicluri de tranzacționare complexe și ajutând la scalarea echipelor de venituri. Astăzi, el conduce Solidroad din San Francisco, aplicând această experiență pentru a reevalua modul în care companiile evaluează și îmbunătățesc interacțiunile cu clienții utilizând IA, cu accent pe ridicarea barei de calitate în ambele sisteme de suport uman și automatizat.

Solidroad este o platformă de asigurare a calității și instruire bazată pe IA, proiectată pentru echipele moderne de experiență a clienților, construită pentru a analiza și îmbunătăți fiecare interacțiune a clienților la scară. Platforma ingerează conversații de pe canale, evaluează performanța în raport cu standardele companiei și generează simulări de instruire personalizate pentru a optimiza continuu atât agenții umani, cât și sistemele IA. În loc de a înlocui echipele de suport clienți, Solidroad se concentrează pe îmbunătățirea lor, transformând fiecare interacțiune într-un buclă de feedback care îmbunătățește rezultate precum calitatea răspunsului, eficiența și satisfacția clienților. Compania se poziționează ca infrastructură pentru echipele de CX de înaltă performanță, ajutând organizațiile să ofere experiențe consistente și de înaltă calitate fără a crește costurile operaționale.

Majoritatea companiilor încă se bazează pe revizuirea unei mostre mici de interacțiuni ale clienților pentru a evalua performanța. Ce v-a convins că această abordare este fundamental defectuoasă și cum a condus această realizare la construirea abordării Solidroad pentru monitorizarea, notarea și îmbunătățirea continuă a agenților umani și IA?

Patrick și eu am petrecut amândoi ani în jurul echipelor de suport clienți înainte de a începe Solidroad, și o problemă a continuat să iasă în evidență: companiile aveau sute de mii de conversații cu clienții, dar dacă întrebați cum merg aceste conversații, nu știau realmente. Și ceea ce știau era bazat pe o mostră atât de mică a interacțiunilor, încât nu era precis.

Acesta era deja un fundament șubred atunci când oamenii gestionau fiecare ticket. Acum, cu IA care intră în imagine, pariurile s-au schimbat. Un model prost se poate juca pe mii de conversații simultan și poate rămâne neobservat, deoarece majoritatea echipelor revizuiesc doar 1-2% din interacțiuni.

Am văzut acest lucru întâmplându-se la companii de mai multe ori și pierdeau clienți din cauza acestui fapt, așa că am decis să creăm o soluție. Am recunoscut că, în cele din urmă, aceasta era o problemă de infrastructură. Companiile pur și simplu nu aveau sistemele necesare pentru a înțelege realmente performanța agenților lor de suport clienți.

Solidroad a fost construit pentru a aborda această zonă orb. Îi oferim companiilor instrumentele pentru a vedea ce se întâmplă realmente la scară și pentru a asigura că fiecare conversație – umană, IA sau ambele – livrează valoare.

Solidroad a fost descris ca un “simulator de zbor” pentru echipele care interacționează cu clienții. Puteți să ne spuneți cum funcționează simularea reală a interacțiunilor clienților și ce face aceste simulări eficiente pentru instruirea la scară?

Analogia simulatorului de zbor funcționează pentru că ideea de bază este aceeași. Nu doriți ca prima experiență a cuiva în gestionarea unei situații dificile să aibă loc în fața unui client real.

Ceea ce face simulările noastre eficiente este faptul că sunt ancorate în ceea ce se întâmplă realmente în conversațiile reale ale companiei. Atunci când un agent greșește ceva într-o interacțiune live, sistemul generează o simulare țintită exact pe acel tip de scenariu, astfel încât să poată practica înainte de a se întâmpla din nou. Nu este conținut de instruire generic.

Bucla de feedback este ceea ce conduce învățarea. Agenții rulează printr-un scenariu, primesc îndrumări specifice despre ceea ce a funcționat și ceea ce nu, și încearcă din nou. Greșelile se întâmplă într-un mediu sigur, și învățarea rămâne pentru că este legată de situații reale, și nu de exerciții abstracte de clasă.

Platforma dvs. nu numai că instruiește agenții, dar le și notează interacțiunile live în raport cu ghidurile personalizate. Cum proiectați aceste sisteme de notare pentru a reflecta rezultatele reale ale afacerii, cum ar fi CSAT, retenția sau venitul?

Pentru a crea aceste ghiduri, începem întotdeauna cu ceea ce compania respectivă își dorește realmente. O companie de servicii financiare care gestionează dispute de facturare are standarde de calitate diferite decât o marcă de comerț electronic care gestionează returnări în timpul sezonului de vârf. Deci, notarea este construită în jurul standardelor și politicilor fiecărei organizații, a vocii brandului și a ceea ce reprezintă o rezoluție bună pentru ei.

Și rezultatele afacerii, cum ar fi îmbunătățirea scorurilor CSAT și retenția, provin din interacțiuni de calitate ridicată cu clienții. În loc de a urmări scoruri retroactiv, ne concentrăm pe comportamentele care prezic aceste rezultate: performanța consistentă a agenților, urmarea proceselor corecte și abilitățile moi care influențează modul în care clienții se simt la sfârșitul unei conversații.

Scopul este de a oferi liderilor o imagine clară și practică a ceea ce înseamnă “bun” pentru compania lor, astfel încât să poată antrena echipele lor, replica succesul și să-l facă să crească în cadrul organizației.

Multe companii revizuiesc doar o mică parte a conversațiilor clienților. Cum permite Solidroad analiza de acoperire completă, și ce tipuri de informații devin posibile atunci când treceți de la mostre la analizarea tuturor?

Recenta noastră Studiu de stat al CX a arătat că aproximativ 81% din conversațiile de suport nu sunt niciodată revizuite pentru calitate, lăsând echipele să revizuie o fracțiune atât de mică a conversațiilor, încât sunt practic mostre și speră că este reprezentativ. Când o companie începe să evalueze fiecare conversație a clienților, modele care nu ar fi apărut niciodată într-o mostră aleatorie devin evidente. Echipele încep să vadă care tipuri de solicitări sunt gestionate în mod constant prost, unde agenții umani și IA se abat în mod neașteptat și care probleme sunt recurente înainte de a apărea vreodată într-o plângere a clienților.

Solidroad utilizează IA pentru a revizui automat fiecare conversație a clienților prin chat, e-mail și voce, făcând posibilă analiza de acoperire completă. Această schimbare de la mostre la revizuirea a 100% este ceea ce revelează modele consistente de calitate, frecare a clienților și performanță care ar fi altfel ascunse.

Crypto.com este un exemplu excelent al ceea ce deblochează acoperirea completă. Înainte de Solidroad, echipa lor nu avea o modalitate de încredere pentru a măsura calitatea agenților la scară sau pentru a confirma că agenții erau gata înainte de a gestiona ticket-uri live. Problemele apăreau doar după ce afectaseră deja clienții. Prin trecerea la notarea automată pe 800.000 de conversații lunare, au putut prinde devreme problemele de calitate, valida agenții înainte de implementare și confirma îmbunătățirile care erau realmente durabile. Rezultatele au fost o reducere cu 18% a timpului mediu de gestionare și o creștere cu 3% a CSAT (care este semnificativă la scara la care operează). Pe măsură ce volumul de conversații continuă să crească, vizibilitatea calității lor crește odată cu aceasta, mai degrabă decât să rămână în urmă.

Acesta este realmente ceea ce schimbă acoperirea completă. O schimbă pe calitate de la ceva reactiv la ceva proactiv care poate fi gestionat din timp.

Lucrați cu companii precum Crypto.com și Ryanair, unde experiența clienților este critică pentru misiune. Care sunt modelele sau slăbiciunile comune pe care le-ați identificat în cadrul echipelor de suport la scară largă?

Câteva lucruri apar consistent. Primul este decalajul dintre ceea ce companiile cred că se întâmplă în conversațiile cu clienții și ceea ce se întâmplă realmente. Majoritatea echipelor sunt încrezătoare în calitatea suportului lor până când primesc vizibilitate completă, apoi realizează că imaginea este mai complicată decât sugerau inițial metricile lor.

Există, de asemenea, o disconectare consistentă între modul în care echipele măsoară performanța și ceea ce realmente conduce la rezultatele clienților. Metricile de viteză și numărul de ticket-uri sunt ușor de urmărit, așa că tind să domine evaluările. Dar aceste numere nu spun companiilor dacă problema clientului a fost rezolvată, agentul a reprezentat brandul în mod precis sau dacă interacțiunea a lăsat clientul cu un sentiment bun despre companie. În medii cu stake-uri ridicate, cum ar fi fintech sau sănătate, această disconectare între măsurare și rezultat poate avea consecințe grave.

Există o preocupare crescândă că IA în serviciul clienților poate degrada experiența umană. Cum asigurați că sistemul dvs. îmbunătățește calitatea, mai degrabă decât a împinge echipele către interacțiuni prea scriptate sau robotizate?

Este o preocupare valabilă, dar una care provine de obicei de la sistemele de asigurare a calității care folosesc IA pentru lucruri greșite. Dacă o companie notează agenții pur și simplu pe baza conformității cu un script sau a vitezei cu care închid un ticket, vor ajunge la interacțiuni care, tehnic, îndeplinesc toate cerințele, dar se simt goale sau impersonale pentru client.

Abordarea noastră este de a construi notarea în jurul a ceea ce realmente face un client să se simtă sprijinit. Ne uităm la lucruri precum dacă agentul a ascultat activ, a arătat empatie atunci când a fost nevoie și a ajutat realmente clientul să-și rezolve problema.

Același lucru se aplică și agenților IA. Scopul este de a folosi IA pentru a face interacțiunile clienților mai consistente, mai precise și mai responsive la ceea ce experimentează realmente clientul. Când supravegherea calității este construită în jurul acestor rezultate, mai degrabă decât doar conformitatea cu procesul, tind să împingă interacțiunile într-o direcție mai bună, nu una mai scriptată.

Solidroad se află la intersecția agenților umani și a agenților IA. Cum vedeți evoluând relația dintre aceștia, mai ales pe măsură ce IA începe să gestioneze mai multe interacțiuni de linia întâi?

Este important să considerăm agenții umani și agenții IA ca o echipă, împărțind munca. Cred că viitorul pentru agenții umani și IA este hibrid.

IA gestionează foarte bine solicitările de volum ridicat și directe, și cei mai buni agenți IA rezolvă majoritatea conversațiilor singuri, ceea ce este realmente impresionant.

Dar rezultatul este că interacțiunile care ajung la agenții umani sunt din ce în ce mai complexe, mai încărcate emoțional și cu stake-uri ridicate. Clientul care este frustrat, situația care nu se potrivește unui șablon standard, conversația care necesită judecată reală. Așa că barul pentru agenții umani este de fapt în creștere, nu în scădere.

Acesta este exact motivul pentru care supravegherea ambelor devine atât de importantă. IA trebuie să gestioneze volumul în mod consistent și precis. Oamenii trebuie să fie bine pregătiți pentru conversațiile mai grele pe care le gestionează în principal. Și trebuie să existe un strat independent care să stea deasupra ambelor, oferind companiilor o imagine clară a ceea ce funcționează și a ceea ce nu. Acesta este modelul hibrid pe care credem că îl va defini CX în viitor, și este ceea ce construim.

Sistemul dvs. oferă feedback și instruire în timp real. Cât de important este caracterul imediat în îmbunătățirea performanței agenților, și cum se compară cu fluxurile de lucru tradiționale de instruire și asigurare a calității?

Caracterul imediat este realmente important, și cercetarea susține că feedback-ul este cel mai eficient atunci când este legat de situația specifică care l-a generat. Fluxurile de lucru tradiționale de asigurare a calității rup această legătură aproape prin design. Un manager revizuiește o conversație cu zile sau săptămâni după ce a avut loc, împărtășește feedback-ul într-o revizuire periodică, și până atunci agentul a avut zeci de alte interacțiuni în care greșeala a fost probabil repetată. Fără a oferi feedback în timp real, greșelile persistă și agenții trebuie să învețe practici pe care le-au folosit întotdeauna.

Ceea ce am descoperit este că feedback-ul este cel mai eficient atunci când apare imediat după o conversație reală. Funcționează cel mai bine atunci când este legat direct de ceea ce agentul a gestionat și împerecheat cu o simulare specifică pe care o pot rula imediat. În acest format, se traduce în schimbări comportamentale reale mult mai rapid. Agenții nu doar aud că trebuie să se îmbunătățească, ci practică îmbunătățirea în context, în timp ce este încă proaspăt.

Contrastul cu instruirea tradițională este cel mai clar exemplu al acestui lucru. Datele noastre arată că peste jumătate dintre agenții umani spun că partea cea mai grea a instruirii este aplicarea a ceea ce au învățat în training la situații reale de suport clienți. Această discrepanță există pentru că învățarea în clasă și suportul live se simt ca două lucruri complet diferite. Feedback-ul continuu și situational rezolvă acest lucru într-un mod în care revizuiri periodice nu ar fi putut face niciodată.

Ați demonstrat îmbunătățiri precum timp de instruire redus și CSAT mai ridicat. Care este metrica pe care clienții o consideră cel mai importantă atunci când adoptă platforma dvs., și cum demonstrați ROI devreme în relație?

Variază în funcție de unde se află punctele slabe ale clientului, dar cele două lucruri care apar cel mai frecvent sunt asigurarea calității și economia de timp. Echipele care revizuiesc manual o fracțiune mică a conversațiilor văd imediat valoarea trecerii la acoperirea a 100%, atât pentru insight-urile pe care le oferă Solidroad, cât și pentru orele pe care le returnează echipelor lor de asigurare a calității. La nivelul bazei noastre de clienți, de obicei vedem o creștere de 20 de ori a acoperirii asigurării calității și o reducere cu 90% a timpului de revizuire manuală.

Pe partea ROI, încercăm să conectăm rezultatele la metrici care contează deja pentru acea afacere. La Podium, titlul a fost timpul de instruire. Noi agenți care ating reperele de performanță în 60 de zile, în loc de 90, și rezolvă probleme cu 33% mai rapid odată ce devin operaționali. Cu Crypto.com, a fost timpul de rezolvare și vizibilitatea volumului de conversații. Pentru Ryanair, s-a reflectat în orele de recrutare economisite.

Detaliile diferă, dar patternul este același: atunci când puteți realmente vedea ce se întâmplă în interacțiunile dvs. cu clienții și acționa rapid, îmbunătățirile urmează în metricile care contează.

Privind înainte, vedeți Solidroad rămânând concentrat pe instruire și asigurare a calității, sau evoluând într-un strat de orchestrare mai larg pentru gestionarea interacțiunilor clienților atât umane, cât și IA?

Instruirea și asigurarea calității sunt unde am început, dar viziunea este mai mare decât atât. Modul în care gândim despre asta este că supravegherea calității va deveni infrastructură cheie pentru orice companie care rulează IA în suportul clienților. În același mod în care certificatele de securitate au devenit nelipsite odată ce companiile și-au mutat datele în cloud, certificarea calității va deveni esențială pe măsură ce conversațiile clienților trec la IA.

Scopul nostru este ca “Solidroad Certified” să aibă un sens real: dovada că o companie îndeplinește un standard ridicat pentru modul în care tratează clienții, indiferent dacă interacțiunea a fost gestionată de o persoană sau de o IA.

Ceea ce înseamnă practic este că vrem să fim sistemul pe care organizațiile se bazează pentru a gestiona și îmbunătăți calitatea interacțiunilor clienților în general, nu doar pentru a semnala problemele din spate. Acesta este unul dintre motivele principale pentru care am strâns 25 de milioane de dolari în seria noastră A condusă de Hedosophia – ne oferă culoarul pentru a construi spre această viziune. Acesta include extinderea capacităților noastre de produs și a echipelor pentru a ajuta și mai multe companii să evalueze 100% din interacțiunile lor cu clienții.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe, le recomandăm să viziteze Solidroad.