Кришна Радж Раджа, генеральный директор и основатель SupportLogic – Интервью

Кришна Радж Раджа, является генеральным директором и основателем SupportLogic, первой в мире платформы для управления непрерывным сервисным опытом (SX), которая позволяет компаниям понимать и реагировать на “Голос клиента” в режиме реального времени, чтобы сразу же улучшить обслуживание и построить здоровые и прибыльные отношения с клиентами.

Вы описываете себя как “научный гик”, что именно в научном мире так вас увлекает?

Для меня наука – это все о любопытстве, как работает мир и какие закономерности существуют в мире. У меня было это любопытство с детства, и оно продлилось в моей профессиональной жизни. В SupportLogic мы ищем закономерности, которые существуют в естественном языке, и используем эти закономерности, чтобы предсказать вещи и предоставить рекомендации. Это похоже на науку – она предсказывает закономерности, предоставляет рекомендации и рассказывает, как работает мир. Большую часть того, что я узнал в своей жизни, я выучил сам, потому что это пришло из моего естественного любопытства, а не из формального образования.

Вы продолжили получать степень в области химического машиностроения, но затем занялись компьютерными науками и машинным обучением. Можете ли вы обсудить этот поворот?

Мой отец был успешным бизнесменом (в обработке стали) и надеялся, что однажды я возьму на себя семейный бизнес. Химическое машиностроение казалось правильной подготовкой, чтобы быть готовым к этому. Но компьютерные науки были моей сторонней страстью в течение долгого времени. На самом деле, моя диссертация на степень в области химического машиностроения была созданием программного обеспечения для проектирования химического реактора.

После того, как я закончил степень в области химического машиностроения, стало очевидным, что компьютерные науки – это действительно моя истинная страсть. Мои навыки в области компьютерных наук полностью самообучены, и когда я присоединился к VMware, все мои коллеги имели докторские степени из лучших школ в области компьютерных наук. Я был самым неподготовленным человеком в своей команде.

Вы были одним из первых сотрудников в VMware, где вы работали в поддержке и обслуживании в качестве инженера-поддержки продукта. Какие потенциальные области для улучшения вы наблюдали?

Я был программистом, который превратился в инженера-поддержки продукта. Я присоединился к VMware, потому что их технология была fascinující – они занимались операционными системами, и у меня был особый интерес к этому. Я помогал другим разработчикам операционных систем использовать продукты VMware на ежедневной основе. Из-за моего прошлого, я смотрел на вещи с двух разных точек зрения: 1) Как я могу сделать этого клиента счастливым и решить его проблему; и 2) Почему существует эта проблема в программном обеспечении, и как ее можно исправить? Я смотрел на продукт с точки зрения всех проблем поддержки. Одна из первых вещей, которые я понял, заключалась в том, что когда команды продукта разрабатывают продукт, они действительно не знают, как он будет развернут и использован, поэтому они не предвидят многое во время процесса разработки. Однако команда поддержки имеет хорошее представление об этих проблемах и может предоставить ценные отзывы командам продукта, а также другим отделам компании. Проблема заключается в том, что эта обратная связь обычно теряется, потому что команда поддержки сосредоточена на решении проблемы клиента, а затем быстро переходит к следующей проблеме. Эта важная информация не передается.

Можете ли вы поделиться некоторыми деталями о истории создания SupportLogic?

Когда я начал SupportLogic, я посмотрел на рыночный ландшафт для отрасли поддержки и обнаружил, что все инновации в области поддержки были сосредоточены на отклонении дел. Это означает, что лучший способ решить проблемы поддержки – это отклонить их – от инженеров-поддержки и от клиентов. Это было в конфликте с тем, что я видел как инженер-поддержка продукта – каждое взаимодействие с клиентом было возможностью узнать о клиентах и о том, как работает продукт и не работает. Но я был удивлен, обнаружив, что не существует инструментов, чтобы решить эту (обучающую) проблему, поэтому я увидел большую возможность там.

Также я заметил, что поддержка часто рассматривалась как центр затрат, что я считал узким взглядом на вещи. Когда вы рассматриваете поддержку как центр прибыли или как центральную нервную систему компании, вы можете действительно преобразовать организацию и сделать ее真正 клиентоориентированной. Это привело меня к созданию SupportLogic.

Какие разные технологии машинного обучения используются в SupportLogic?

Когда компания начала работать, я был наивен, предполагая, что мы можем использовать публично доступные API машинного обучения. Существует много из них – от Amazon, Microsoft и HPE – и они все предоставляют API машинного обучения как услугу. К моему удивлению и разочарованию, многие из этих моделей машинного обучения не работали с теми данными, с которыми мы работали (данные поддержки клиентов). Но я понял, что это была возможность и сказал: “Почему бы нам не построить все сами?” Мы начали строить все с нуля, используя существующие технологии машинного обучения из открытых проектов, таких как spaCy от Стэнфордского университета и Google BERT, и затем добавили некоторые из наших собственных “секретных ингредиентов” поверх этого, используя подход ансамбля моделей. Мы также тонко настраиваем модель для каждого клиента и его конкретного набора данных, а не используем подход “один размер для всех”.

Можете ли вы обсудить, как SupportLogic позволяет компаниям лучше соединяться с клиентами, используя ключевые сигналы?

Одна из ключевых вещей, которые мы делаем, – это извлечение контекста клиента с помощью технологии обработки естественного языка. Контекст очень важен, потому что контекст часто теряется в процессе тегирования систем тикетов. Вы можете пометить только ограниченное количество информации в этих системах. Мы отлично извлекаем контекст клиента, такой как о чем они разочарованы, какое у них впечатление о вашем продукте или поддержке, или что они пытаются сделать с вашим продуктом. Существует множество сигналов и контекста для извлечения. Извлекая это в режиме реального времени и создавая рабочие процессы на нашей платформе, мы позволяем компаниям реагировать на сигналы клиентов и предотвращать проблемы до того, как они станут слишком поздно – то есть клиент становится очень злым или уходит навсегда.

Какие другие возможности стоят за программным обеспечением SupportLogic?

Как только вы начинаете извлекать сигналы клиентов из взаимодействий, эти сигналы становятся очень мощными для аналитики. У нас есть модуль аналитики, который рассказывает, как выглядит голос клиента, на основе всех взаимодействий. Затем мы делаем шаг вперед и используем данные, чтобы начать делать прогнозы. Мы можем предсказать, что произойдет с определенным (клиентским) счетом. Мы также можем предсказать – на основе ситуации клиента – кто является лучшим специалистом в компании, чтобы помочь решить проблему, и затем сопоставить клиента с этим правильным человеком.

И мы можем смотреть на входящие и исходящие разговоры, чтобы дать агентам обслуживания рекомендации о том, что они должны делать больше (или меньше) в своих ежедневных взаимодействиях с клиентами. Это становится отличным инструментом для обучения, чтобы помочь агентам обслуживания развивать свои мягкие навыки и улучшать свою общую производительность.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться о SupportLogic?

Одно из распространенных заблуждений, которые люди имеют об ИИ, заключается в том, что это огромные инвестиции, которые очень сложны и что вы не увидите никаких результатов в течение года или более. На самом деле, технологии ИИ и машинного обучения очень изменились, и могут работать с вашим существующим набором данных. И вы можете увидеть результаты в течение нескольких месяцев, а не лет. Итак, сейчас самое время инвестировать в ИИ, потому что вы можете увидеть невероятные результаты в течение месяцев, которые могут принести большую пользу вашей организации.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить SupportLogic.