Sandeep Menon, CEO & Co-Fondator la Auxia – Seria de Interviuri

Sandeep Menon, CEO & Co-Fondator la Auxia, aduce peste două decenii de experiență în tehnologie și marketing la nivel global. Înainte de a lansa Auxia în 2022, el a petrecut mai mult de nouă ani la Google (GOOGL ), unde a ocupat funcția de Vicepreședinte al Marketingului pentru Plăți și a condus inițiative precum programul Next Billion Users, axat pe incluziunea digitală în piețele emergente. De asemenea, el a deținut roluri de conducere în marketing în cadrul Android, Chrome, ChromeOS și Google Play.

Auxia este o platformă de marketing condusă de inteligență artificială care împuternicește echipele enterprise să orchestreze călătorii personalizate ale clienților la scară. În loc de a se baza pe campanii rigide și bazate pe reguli, Auxia permite agenților de inteligență artificială să testeze ipoteze pe toate punctele de contact – e-mail, web, aplicații, oferte – și să se adapteze dinamic la preferințele și comportamentul în timp real. Ea se integrează fără probleme cu sursele de date de primă parte, automatizează conductele de învățare automată și optimizează în mod continuu mesajele, timpul și secvențierea pentru a maximiza implicarea și valoarea pe viață.

Ați fondat Auxia după o carieră de succes la Google, unde ați condus marketingul global pentru produse utilizate de miliarde de oameni. Care a fost lacuna specifică sau punctul dureros pe care l-ați văzut pe piață și care v-a condus la crearea Auxia?

La Google, am văzut direct cât de puternică poate fi personalizarea adevărată atunci când aveți infrastructura și capacitățile de inteligență artificială potrivite. Dar când am privit piața în ansamblu, am văzut companii care luptă cu stive de marketing fragmentate, gestionând adesea 12 până la 14 soluții punctuale care nu comunică între ele. Ei colectau cantități masive de date despre clienți, dar nu puteau traduce aceste date în personalizări semnificative și în timp real.

Lacuna fundamentală a fost că platformele existente au fost create pentru era pre-inteligență artificială. Ele se bazau pe reguli statice și segmentare de bază, când ceea ce afacerile aveau nevoie cu adevărat erau sisteme inteligente și adaptive capabile să ia decizii în timp real despre fiecare interacțiune a clienților. Am văzut o oportunitate de a aduce același nivel de personalizare condusă de inteligență artificială care alimentează companii precum Google și Meta către afaceri de toate dimensiunile, fără a necesita ca acestea să construiască echipe interne masive de știință a datelor.

Echipa de fondatori a Auxia include foști lideri de la Google, Meta și Lyft. Cum au influențat experiențele dvs. colective la aceste giganti tehnologice arhitectura și etosul Auxia?

Am experimentat toți provocările personalizării la scară. În special, în echipa Google Pay, am avut o poziție privilegiată, deoarece am avut o expunere timpurie la tehnologii transformaționale în stadiul lor incipient, cu modelele de transformare fiind un exemplu primar. Co-fondatorii mei, care au venit de la Meta și Lyft, au construit sisteme care au inovatoare modalități de a face datele despre clienți disponibile și mult mai utile, cum ar fi alimentarea recomandărilor și deciziilor în timp real pentru milioane de utilizatori în fiecare secundă.

Am văzut toți cum inteligența artificială poate îmbunătăți profund experiențele clienților, dar și cum poate aborda unele dintre cele mai dificile provocări cu care se confruntă echipele noastre de marketing. În același timp, piața se schimba într-un mod care făcea acest tip de muncă posibil în afara Google. Cu apariția stivei de date moderne și a platformelor precum Snowflake, BigQuery și Databricks, întreprinderile au petrecut ultimii 5-10 ani consolidând datele într-un singur loc centralizat, gata pentru activare.

Am recunoscut o oportunitate unică de a lua învățămintele pe care le-am dezvoltat în interiorul Google și de a le democratiza pentru întreprinderi din întreaga lume. Aceste companii abia începeau să înțeleagă că stăteau pe o mulțime de date valoroase și că, cu tehnologia potrivită, acestea puteau fi deblocate pentru a stimula creșterea și o implicare mai bună a clienților.

Majoritatea instrumentelor de personalizare se bazează pe sisteme bazate pe reguli și segmente simple. Auxia, în schimb, utilizează agenți de inteligență artificială sincronizați. Ne puteți explica cum acești agenți colaborează și evoluează în timp pentru a personaliza fiecare călătorie a clienților?

Majoritatea instrumentelor de pe piață în prezent se bazează încă pe reguli rigide și segmente statice; ele sunt reactive, nu inteligente. La Auxia, am construit un sistem de agenți de inteligență artificială sincronizați care lucrează împreună pentru a personaliza fiecare punct de contact din călătoria clienților în timp real.

Fiecare agent joacă un rol specializat. Agenții de decizie determină cea mai bună acțiune pentru un utilizator pe baza tuturor datelor și preferințelor sale anterioare; de exemplu, dacă ar trebui să promoveze un client la o nouă cartelă de credit sau să îl îndemne să deschidă un nou cont de economii. Agenții analiști funcționează ca o echipă de știință a datelor integrată, analizând ce a funcționat bine în campaniile curente pentru a evidenția impactul, dar și oportunitățile de îmbunătățire, într-un interfață bazată pe chat. În cele din urmă, agenții de conținut ai Auxia utilizează toate datele și insight-urile despre ceea ce a funcționat cel mai bine pentru a supune în mod proactiv noi variații de mesaje sau creative pentru ca echipele de marketing să le aprobe.

Ce face acești agenți puternici este că nu operează în silozuri. Ei colaborează continuu, învățând din fiecare interacțiune și adaptându-se în funcție de ceea ce funcționează. Marketarii stabilesc obiective de nivel înalt, iar agenții gestionează complexitatea. Sunt sisteme de auto-optimizare care evoluează zilnic pentru a conduce la rezultate mai bune la scară.

Auxia procesează 2,6 miliarde de evenimente pe zi și gestionează 6.500 de interogări pe secundă. Care au fost inovațiile de infrastructură care au permis această scalabilitate în timp real, chiar de la începutul companiei?

De la început, am știut că scala nu putea fi negociabilă. Hipersonalizarea funcționează doar dacă puteți lua decizii în milisecunde, utilizând semnale proaspete și contextuale. Am învățat multe dintre aceste lecții din timpul nostru la Google, și a durat peste un an pentru a construi infrastructura care să susțină acest nivel de orchestrare în timp real.

Arhitectura noastră este nativă în cloud, bazată pe evenimente și optimizată pentru fluxuri de înaltă debitare, astfel că stăm pe umerii undelor tehnologice care ne-au precedat, cum ar fi mutarea către stiva de date modernă. Modul în care peisajul tehnologiei de marketing a evoluat către ecosisteme deschise ne-a permis să ne mișcăm mult mai repede, permițându-ne să ne integrăm direct cu depozitele de date moderne din cloud, CRM și alte platforme de marketing. Acest lucru ne-a permis să construim pentru scală de la început și, de asemenea, ne-a ajutat să ne bazăm pe infrastructură care poate procesa volume masive de semnale ale clienților fără a introduce întârzieri.

Ce ne diferențiază și mai mult este că suntem nativi AI de la început. Am proiectat Auxia pentru a sprijini experimentarea la scară largă, rulând mii de ipoteze simultane și optimizând continuu rezultatele fără intervenție umană, dar de asemenea, utilizăm cea mai recentă tehnologie din industrie pentru crearea de caracteristici, implementarea modelului și inferența LLM.

Cum se diferențiază cadrul de experimentare a modelului Auxia de testarea tradițională A/B, și care au fost cele mai surprinzătoare insight-uri descoperite folosind abordarea dvs. condusă de inteligență artificială?

Testarea tradițională A/B este incredibil de limitată; puteți testa doar câteva variante deodată, și adesea durează săptămâni sau luni pentru a obține rezultate statistic semnificative. La Auxia, am reimaginat experimentarea ca un proces inteligent și continuu. Cadrul nostru condus de model permite marketarilor să ruleze multiple modele de auto-optimizare și să testeze sute de variații în paralel. Utilizând tehnici precum învățarea prin întărire, sistemul de decizie al Auxia ia decizii în timp real pe baza datelor live.

Să luăm exemplul unei campanii de promovare a ofertelor și recompenselor prin e-mail. În mod normal, marketarii ar testa 2-3 variații diferite de oferte, cum ar fi 5% reducere, 10% reducere și 20% reducere, ar împărți audiența în grupuri mutual exclusive, ar lansa și ar compara rezultatele pe o varietate de metrice pentru a vedea care variație a funcționat cel mai bine, în medie, pentru întregul grup. Variația câștigătoare ar fi apoi implementată pentru toată lumea după perioada de experimentare. Există câteva provocări cu această abordare. În primul rând, majoritatea experimentelor eșuează, astfel încât adesea ia săptămâni sau luni pentru echipe să identifice ce funcționează bine. De asemenea, acestea sunt super manuale și consumatoare de timp pentru a fi configurate, ceea ce limitează viteza echipei și cât de repede pot livra impact.

La Auxia, marketarii stabilesc inițial un obiectiv de nivel înalt, cum ar fi conducerea achizițiilor. De acolo, echipa ar configura sute de variații diferite în sistem, pe care le-ar putea genera dinamic cu Agentul de Conținut, le-ar putea ingera din CMS sau le-ar putea defini manual. Fiecare dintre aceste variații ar varia în ceea ce privește structura ofertei (de exemplu, 5% reducere versus BOGO), cantitatea, conținutul și, posibil, chiar și canalul (de exemplu, e-mail versus SMS). Pentru fiecare utilizator individual, Agentul de Decizie al Auxia va clasifica, va evalua și va prezice, din sutele de variații disponibile, care este variația optimă pentru fiecare persoană pentru a conduce obiectivul nostru principal.

Platforma Auxia este proiectată pentru a elimina dependența de echipe interne mari de știință a datelor. Ați văzut echipe de marketing tradiționale care au preluat cu succes roluri mai tehnice cu instrumentele dvs.?

Unul dintre motivele principale pentru care am început Auxia a fost să împuternicim echipele de marketing pentru a personaliza atât experiențele de marketing, cât și cele de produs, fără a se baza pe ingineri sau oameni de știință a datelor. În doar câteva săptămâni de la începerea utilizării, marketarii care utilizează Auxia pot lansa noi campanii, pot extrage date și pot interpreta rezultatele complet pe cont propriu. Pe măsură ce lumea se îndreaptă către un viitor mai agențial, credem că marketarii nu vor trebui să devină mai tehnici sau să construiască noi abilități tehnice. În schimb, responsabilitățile tradițional gestionate de ingineri sau analiști vor fi democratizate prin agenți inteligenți care îmbunătățesc fluxul de lucru și experiența generală a marketarilor. Cu Agentul nostru de Analiză, am reușit deja să abstragem multă complexitate a muncii tradiționale a analiștilor și suntem entuziasmați să continuăm să dezvoltăm aceste capacități.

Ca persoană care a condus marketingul pentru inițiativa Next Billion Users la Google, care sunt paralelele pe care le vedeți între adoptarea tehnologiei incluzive și inteligența artificială agențială în marketingul de astăzi?

Când am condus marketingul pentru inițiativa Next Billion Users la Google, am recunoscut că oamenii din piețele emergente interacționează cu produsele în moduri fundamental diferite față de utilizatorii din piețele dezvoltate. Deoarece aceasta reprezenta o oportunitate de creștere masivă, a devenit vital să construim produse special pentru acești utilizatori – simplificând interfețele, abstrăgând complexitatea și asigurându-ne că experiența este accesibilă și împuternicitoare.

Văd o tendință similară care se desfășoară cu inteligența artificială agențială în marketing. La fel cum mulți dintre acești noi utilizatori de internet au sărit direct în experiențe mobile, fără a necesita o literație digitală anterioară, marketarii de astăzi nu au nevoie să învețe SQL sau știința datelor pentru a debloca personalizarea. Agenții fac podul între aceste lacune de abilități și fac capacitățile sofisticate imediat utilizabile. În același timp, modul în care oamenii interacționează cu inteligența artificială – trecând dincolo de interfețele bazate pe chat către agenți mai intuitivi și conștienți de context – forțează dezvoltatorii să reconsidere interfața viitorului. Accentul, la fel ca în cazul utilizatorilor următori, este pe accesibilitate, simplitate și împuternicire: abstrăgând complexitatea tehnică astfel încât experiența finală să se simtă naturală și impactantă.

Care este cea mai mare concepție greșită pe care o au companiile despre personalizarea cu inteligență artificială în prezent, și cum îi ajutați să o depășească?

Cea mai mare concepție greșită pe care o au companiile despre personalizarea cu inteligență artificială este că adoptarea acesteia înseamnă a renunța la controlul total sau a diminua impactul strategic al echipelor de marketing. Inteligența artificială excelează în procesarea complexității, cum ar fi analiza seturilor masive de date, identificarea modelelor pe care oamenii nu le pot vedea și suprafațarea semnalelor care contează în timp real. Ceea ce nu poate face este să ofere contextul, empatia și judecata strategică necesare pentru a proiecta experiențe semnificative ale clienților. Acolo este unde strălucesc oamenii: stabilind viziunea, definind gardurile de brand și înțelegând când o alegere de personalizare ar putea părea intruzivă sau nepotrivită pentru brand.

Dacă vorbim sincer, utilizând tehnologia de astăzi, oamenii pot fi eficienți fără inteligență artificială, dar inteligența artificială nu poate fi eficientă fără oameni. Adevărata ruptură apare atunci când îmbunătățiți echipele cu inteligență artificială pentru a gestiona complexitatea și scala datelor, permițând echipelor să se concentreze pe strategie, creativitate și empatie. Atunci personalizarea trece de la a fi un cuvânt la modă la ceva care creează cu adevărat valoare atât pentru clienți, cât și pentru afaceri.

Cu sprijinul a peste 50 de lideri din industrie și o finanțare de 23,5 milioane de dolari, care sunt principalele domenii pe care le prioritizați pentru următorii 12-18 luni de creștere a produsului și a echipei?

Ne concentrăm pe trei domenii de creștere pentru următorii 12-18 luni. În primul rând, ne angajăm să livrăm valoare excepțională clienților noștri, continuând să ridicăm experiența lor. Acesta a fost întotdeauna un obiectiv de top pentru echipa noastră, și vrem să ne asigurăm că livrăm un ROI excepțional pentru toate companiile care și-au pus încrederea în noi și în echipa noastră. În al doilea rând, extindem capacitățile noastre de agenți de inteligență artificială pentru a sprijini fluxul de lucru complet al marketarilor, ajutând echipele să creeze conținut, să orchestreze experiențe personalizate și să suprafețeze insight-uri actionabile despre ceea ce conduce impactul. În cele din urmă, scalăm motorul nostru de piață. Cu un bun potrivire de piață în segmentul enterprise, următorul pas este să extindem acoperirea noastră, crescând echipele noastre de vânzări și de succes al clienților. Acest lucru ne permite să aducem personalizarea condusă de inteligență artificială la mai multe afaceri, asigurându-ne că noii clienți beneficiază de același suport de înaltă calitate și de experiența diferențiată care a alimentat succesul nostru de până acum.

Ce vă entuziasmează cel mai mult despre următoarea frontieră a inteligenței artificiale agențiale, nu doar în marketing, ci și în alte aplicații enterprise?

Ceea ce mă entuziasmează cu adevărat este viteza de adoptare, vederea acestei adoptări având un impact real și vederea pieței care recunoaște că valoarea reală a inteligenței artificiale agențiale este în augmentare, nu în înlocuire. Prea multe conversații de astăzi se concentrează pe inteligența artificială ca pe o înlocuire a rolurilor umane, cum ar fi toate panourile pe care le puteți vedea pe 101, mergând spre San Francisco, despre companii care înlocuiesc SDR (sau chiar întregi funcții). Această narativă va atrage titluri, dar pentru mine, ea ratează oportunitatea mai mare: împuternicirea oamenilor să facă cea mai bună muncă.

Oamenii aduc context, empatie, creativitate și judecată pe care inteligența artificială nu le poate replica. Unde strălucește inteligența artificială agențială este în gestionarea complexității și a scalei care încarcă echipele. Am discutat mult despre aplicabilitatea în fluxurile de lucru de marketing, cum ar fi suprafațarea insight-urilor din seturi masive de date, automatizarea sarcinilor repetitive și orchestrarea proceselor în timp real, pe sisteme. Când aceste capacități sunt îmbinate cu punctele forte umane, rezultatul este o schimbare majoră în ceea ce pot realiza organizațiile.

În marketing, acest lucru înseamnă eliberarea echipelor de la executarea infinită, astfel încât să se poată concentra pe strategie, povestire și empatie a clienților. Dar acest model se aplică în toate funcțiile din cadrul întreprinderii: în vânzări, agenții pot califica și pregăti oportunități astfel încât oamenii să poată petrece mai mult timp construind relații; în succesul clienților, agenții pot semnala semnale de risc și oportunitate, astfel încât oamenii să poată aprofunda parteneriatele; în inginerie, agenții pot accelera dezvoltarea prin automatizarea testării, depanării și generării de cod, astfel încât echipele să se poată concentra pe rezolvarea problemelor complexe arhitecturale și pe conducerea inovației.

Toate aceste oportunități vor crea trilioane de dolari în valoare și îmi place să văd companiile care împing limitele pentru a modela cum va evolua munca oamenilor în timp.

Imaginați-vă echipe de finanțe cu agenți de inteligență artificială care optimizează bugetele în timp real, echipe de resurse umane care utilizează agenți pentru a personaliza implicarea angajaților sau echipe de suport clienți care trec de la reactiv la proactiv.

Auxia nu este doar o platformă de marketing; este o platformă care împuternicește oamenii să ia decizii mai bune, mai rapide și mai empathice, în orice funcție sau industrie. Suntem abia la început. Viitorul nu este despre înlocuirea oamenilor cu inteligență artificială; este despre oameni și agenți de inteligență artificială care lucrează împreună pentru a lua decizii mai rapide, mai inteligente și mai empathice. Acesta este viitorul pe care îl construim la Auxia.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre Auxia ar trebui să viziteze Auxia.