Jonathan Corbin, ผู้ก่อตั้งและ CEO ของ Maven AGI – สัมภาษณ์ซีรีส์

Jonathan Corbin เป็นผู้ก่อตั้งและ CEO ของ Maven AGI ในช่วงก่อนหน้านี้ ในฐานะ Vice President ของ Customer Success & Strategy ทั่วโลกที่ HubSpot Jonathan ได้นำทีมประมาณ 1,000 คนในด้านความสำเร็จของลูกค้า ความสำเร็จของพันธมิตร และผู้จัดการสัญญาในหลายภูมิภาคและแนวตั้ง ความรับผิดชอบของเขารวมถึงการขับเคลื่อนการรักษาลูกค้า การเติบโตของรายได้ และการรับรู้คุณค่าสำหรับลูกค้ามากกว่า 200,000 รายทั่วโลก ตั้งแต่สตาร์ทอัพไปจนถึงองค์กร

Maven AGI เป็นโซลูชัน Generative AI ที่ครอบคลุมและเป็นมิตรกับเจ้าของธุรกิจ ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของการสนับสนุนลูกค้า – โดยไม่มีปัญหา ในขณะที่อยู่ในโหมดลับ Maven ได้แก้ไขปัญหาเกี่ยวกับลูกค้ามากกว่า 93% โดยลดค่าใช้จ่ายในการสนับสนุนลง 81% และเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้าโดยรวมในระดับใหญ่ หลังจากแก้ไขการโต้ตอบหลายล้านครั้งในมากกว่า 50 ภาษาสำหรับลูกค้าในระยะแรก

คุณเคยดำรงตำแหน่ง Vice President ของ Customer Success & Strategy ทั่วโลกที่ HubSpot ซึ่งคุณนำทีมประมาณ 1,000 คนในด้านความสำเร็จของลูกค้า ความสำเร็จของพันธมิตร และผู้จัดการสัญญาในหลายภูมิภาคและแนวตั้ง สิ่งใดที่เป็นไฮไลท์และข้อคิดสำคัญในช่วงเวลานั้นของชีวิตคุณ?

ในช่วงเวลานั้น Hubspot เป็นหนึ่งในห้าบริษัท B2B SaaS ที่เติบโตเร็วที่สุด โดยมีรายได้มากกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ มีคนเพียงไม่กี่คนที่มีโอกาสสร้าง เติบโต และจัดการที่ขนาดที่เรากำลังดำเนินการ บริษัทที่เติบโตด้วยความเร็วเช่นนี้ไม่ค่อยมีขนาดใหญ่ และบริษัทที่มีขนาดใหญ่ของเราก็ไม่เติบโตด้วยความเร็วเช่นนี้ ฉันใช้เวลาหลายครั้งในการสร้างวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการวางแผนและการเติบโต โดย đảmนว่าเรากำหนดวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน จัดแนวแรงจูงใจข้ามองค์กรต่างๆ เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่เราต้องการในฐานะองค์กร และมีระบบที่ให้ความชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในองค์กร และวางแผนในหลายระยะ การดำเนินการที่เราทำจะต้องใช้ได้ไม่เพียงสำหรับลูกค้าปัจจุบัน แต่ยังต้องสามารถรักษาความต่อเนื่องได้ที่การเติบโตแบบเลขชี้กำลัง

คุณสามารถแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่สร้างแรงบันดาลใจให้คุณเปิดตัว Maven AGI และคุณได้ใช้เวลาอยู่ในโหมดลับมาเป็นเวลานานเท่าใด?

ฉันหลงใหลในประสบการณ์ของลูกค้าตั้งแต่ช่วงต้นอาชีพของฉัน และนั่นคือเหตุผลที่ฉันใช้เวลาอยู่ในบริษัทชั้นนำในอุตสาหกรรมนี้ (Adobe, Marketo, Sprinklr, Hubspot, ฯลฯ) เมื่อปี 2017 ฉันกำลังเดินทางกลับจากชายฝั่งตะวันตก โดยพบปะกับลูกค้าที่ยอดเยี่ยม เช่น Apple และ Nike และเรามีการสนทนาที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับศักยภาพในการปลดล็อกข้อมูลที่ถูกปิดกั้นและสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวสำหรับผู้ใช้แต่ละคน ไม่ใช่แค่การแบ่งส่วนผู้ใช้ตามช่วงอายุหรือประชากรเท่านั้น แต่เป็นความสามารถในการใช้ข้อมูลทั้งหมดที่คุณได้แบ่งปันกับเราเพื่อทำความเข้าใจความคาดหวังของลูกค้าและโต้ตอบกับพวกเขาในลักษณะที่มีประสิทธิภาพ มีความตื่นเต้นอย่างมากจากลูกค้า แต่เทคโนโลยีดังกล่าวยังไม่มีอยู่ในขณะนั้น

ผู้ร่วมก่อตั้งของฉัน – Sami Shalabi, Eugene Mann และฉันเคยพูดคุยเกี่ยวกับการทำเป็นส่วนตัวในระดับใหญ่และศักยภาพที่ทรานส์ฟอร์เมอร์สามารถมีได้ตั้งแต่การวิจัยออกมาจาก Google Sami ได้สร้างเครื่องมือการทำเป็นส่วนตัวที่ใหญ่ที่สุดในโลกที่ Google News (1B+ ผู้ใช้) และ Eugene ได้率การทำเป็นส่วนตัวสำหรับมัน ดังนั้นเราจึงมีการสนทนาเชิงลึกเกี่ยวกับศักยภาพที่เราจะปลดล็อกได้เมื่อเทคโนโลยีเปลี่ยนแปลง

เมื่อเรารู้สิ่งที่ OpenAI กำลังทำและเริ่มใช้ LLM ที่มีอยู่แล้ว เราได้ทำความเข้าใจว่าเราอยู่ที่จุดที่เทคโนโลยีมีอยู่แล้วสำหรับเราในการสร้างประสบการณ์ของลูกค้าที่สมบูรณ์แบบในระดับใหญ่ บริษัทต่างๆ ต้องเลือกระหว่างความมีประสิทธิภาพในการลดต้นทุนและประสบการณ์ของลูกค้าที่ดี ซึ่งนำไปสู่สิ่งต่างๆ เช่น กลยุทธ์การแบ่งส่วนผู้ใช้ที่ซับซ้อนเพื่อจำกัดการโต้ตอบกับลูกค้า การสร้างสิ่งที่แท้จริงแล้วเป็นข้อจำกัดที่พวกเขาเรียกว่าการบริการตนเอง หรือการซ่อนข้อมูลติดต่อการสนับสนุนไว้ที่ไหนสักแห่งที่ไม่สามารถพบได้

เริ่มต้น Maven AGI เมื่อประมาณหนึ่งปีที่แล้วในโหมดลับ เนื่องจากสิ่งที่เราตั้งใจให้สำคัญที่สุดคือผลกระทบ – และเมื่อเราสามารถประกาศสิ่งที่เรากำลังทำได้ เราต้องการให้ตัวอย่างที่แท้จริงของผลกระทบและเมตริกของเรา ไม่ใช่แค่ว่าเรามีอยู่และได้รับเงินจากการระดมทุนเท่านั้น เรารู้สึกขอบคุณลูกค้าในระยะแรกที่เชื่อมั่นในเราเพียงพอในการทำงานร่วมกันในการเปิดตัวเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยและผลักดันขอบเขตเพื่อสร้างประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น

คุณสามารถอธิบาย AGI ในบริบทของ Maven AGI ให้เราได้หรือไม่?

AGI ได้รับการกำหนดไว้อย่างดีจากมุมมองของภาษา – มันเป็นปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป ในบริบททางธุรกิจ เรากำลังเน้นไปที่สิ่งที่เรียกว่าธุรกิจ AGI และกำหนดให้เป็นความสามารถในการจัดการงานที่ซับซ้อนโดยใช้ตัวแทน AI ที่ได้รับการฝึกฝนสำหรับความรับผิดชอบเฉพาะ และมีระดับการจัดการที่ช่วยให้พวกมันทำงานร่วมกันได้

ตัวอย่างหนึ่งอาจเป็นลูกค้าบัญชีธนาคารที่โต้ตอบกับธนาคารและถามว่าการฝากเงินของพวกเขาได้รับการเคลียร์หรือไม่ – สิ่งที่เรารู้จากประวัติบัญชี คือพวกเขาต้องการเงินกู้ระยะสั้นเพื่อช่วยเหลือค่าใช้จ่ายและเช็คเงินสด Maven จะเข้าใจบริบททางประวัติศาสตร์และเสนอกู้ยืมเงินในขณะที่จัดการเอกสารที่เกี่ยวข้อง เช่น การตรวจสอบพื้นหลัง การตรวจสอบเครดิต การกรอกเอกสารกู้ยืมเงิน การทำความเข้าใจความเสี่ยง การอนุมัติ และจำนวนเงินที่เฉพาะเจาะจงซึ่งอยู่ในโปรไฟล์ความเสี่ยง การอนุมัติกู้ยืมเงิน และการโอนเงินเข้าบัญชีของบุคคลนั้น

อีกตัวอย่างหนึ่งอาจเป็นใครบางคนที่ไปที่ทีมสนับสนุน CRM และถามว่าจะต้องทำอย่างไรจึงจะสามารถใช้งานแคมเปญได้ สิ่งที่เราจะเข้าใจจากสิ่งนั้นคือพวกเขาต้องการทราบว่าจะต้องทำอย่างไรจึงจะสามารถสร้างแคมเปญได้ แต่พวกเขาต้องการจำนวนลีดบางจำนวนภายในวันที่เฉพาะ ผู้ใช้จะมีความสามารถในการบอกว่า “ให้ฉัน 100 ลีดในเดือนหน้า” และ Maven จะดำเนินการผ่านงานที่ซับซ้อนที่จะส่งมอบสิ่งเหล่านั้น

ปัญหาใหญ่ที่สุดบางประการเกี่ยวกับวิธีการที่ AI ถูกนำมาใช้ในด้านการสนับสนุนลูกค้าในอดีตคืออะไร?

ในอดีต AI ในการสนับสนุนลูกค้าใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่มีการกำหนดไว้อย่างเข้มงวดและใช้เวลาหลายเดือนในการฝึกฝน แบบจำลองเหล่านี้ทำงานบนตรรกะแบบ if-then ที่เรียบง่าย: หากผู้ใช้เลือก X พวกเขาจะได้รับตัวเลือก Y วิธีการที่เรียบง่ายนี้ไม่ค่อยตอบสนองความคาดหวัง และทำให้หลายๆ ผู้เชี่ยวชาญด้าน CX มีความกังขาเกี่ยวกับศักยภาพของ AI ในการสนับสนุนลูกค้า ความสำเร็จที่แท้จริงในด้านการสนับสนุนลูกค้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขึ้นอยู่กับการทำเป็นส่วนตัวแบบไดนามิก ความสามารถในการให้เหตุผล และการดำเนินการเชิงรุก

ขั้นตอนหลักๆ ที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรม Maven AGI เพื่อจัดการกับการสืบค้นการสนับสนุนลูกค้า?

มันง่ายมาก เพียงแค่ให้เรามีการเข้าถึงข้อมูลใดๆ ที่คุณจะใช้ในการฝึกอบรมมนุษย์ เราสามารถเริ่มใช้งานได้ภายในไม่กี่วัน – ไม่ใช่สัปดาห์หรือเดือน – โดยใช้โทนเสียงที่เฉพาะเจาะจง คำพูด และอีโมจิของคุณ

Maven AGI ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการสนับสนุนลูกค้าและปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้าโดยรวมได้อย่างไร?

บริษัทต่างๆ ติดตั้ง Maven AGI ในหลายรูปแบบ แต่วิธีที่ดีที่สุดในการมีผลกระทบอย่างรวดเร็วคือการใส่ Maven ที่หัวของคิวการสนับสนุนของคุณที่จุดสิ้นสุดหรือช่องทางที่ลูกค้าของคุณต้องการใช้ (แชท เว็บ ค้นหา Slack ในผลิตภัณฑ์ SMS ฯลฯ) ซึ่งช่วยให้เราสามารถให้ผลลัพธ์ที่มีรายละเอียดและดำเนินการได้ทันทีแก่ลูกค้าโดยไม่ต้องรอ และรับประกันว่าเอเจนต์การสนับสนุนที่น่าเหลือเชื่อของพวกเขากำลังทำสิ่งที่ดีที่สุดในการทำงานกับลูกค้าที่ต้องการการโต้ตอบแบบมนุษย์เพื่อแก้ปัญหา

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีใดที่ทำให้ Maven AGI สามารถบรรลุอัตราการแก้ไขปัญหาโดยอัตโนมัติได้สูง?

ฉันเชื่อว่าเราได้รวบรวมทีมวิศวกรที่ดีที่สุดในโลกเพื่อแก้ปัญหานี้ ซึ่งลดลงมาเป็นปัญหาเกี่ยวกับข้อมูล ผู้คนอันฉลาดที่เคยทำงานในความท้าทาย เช่น การค้นหาใน Google และการทำเป็นส่วนตัวในระดับใหญ่ที่ Meta และ Amazon และได้คิดเกี่ยวกับการแก้ปัญหาเหล่านี้มานานแล้ว ข้อมูลถูกกระจัดกระจายและถูกปิดกั้น และเพื่อให้เราสามารถตอบคำถามของลูกค้าและดำเนินการได้ เราต้องสามารถดูดข้อมูลได้มากกว่าใครๆ ส่วนสำคัญที่สองคือความสามารถในการดำเนินการและสร้างเครื่องยนต์การดำเนินการของเรา เนื่องจากเรารู้ว่าการตอบคำถามเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ เพื่อให้เราบรรลุถึงธุรกิจ AGI เราต้องสามารถคาดการณาความต้องการของผู้ใช้และโต้ตอบกับพวกเขาโดยมีเจตนา

คุณสามารถให้รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการระดมทุน Series A มูลค่า 20 ล้านดอลลาร์ล่าสุดได้หรือไม่ และจะใช้เงินจำนวนนี้อย่างไร?

เรามีโชคที่จะประสบความสำเร็จในทุกด้านที่เราต้องการในการระดมทุนรอบแรก: สร้างทีมวิศวกรที่ยอดเยี่ยม ผลิตภัณฑ์ที่แก้ปัญหาได้จริง และมีลูกค้าที่ได้รับคุณค่าจากผลิตภัณฑ์ของเรา เราได้ระดมทุนรอบแรกน้อยกว่าหนึ่งปีที่แล้ว แต่มีนักลงทุนที่ดีบางคนต้องการเป็นส่วนหนึ่งของการเดินทางร่วมกับเรา หลังจากใช้เวลาอยู่กับ M13 เราได้รับการสนับสนุนอย่างมากในการสร้างอนาคตของ Maven AGI ร่วมกับพวกเขา เงิน 28 ล้านดอลลาร์ที่เราได้ระดมทุนในรอบที่แล้วจะถูกใช้ในการสร้างทีม GTM ลงทุนในการสร้างระบบนิเวศของพันธมิตร และยังคงจ้างวิศวกรเพื่อขยายเครื่องยนต์การดำเนินการ (™) และความสามารถของแพลตฟอร์ม

คุณมองเห็นอนาคตของ AI ในอุตสาหกรรมการสนับสนุนลูกค้าในช่วงห้าปีข้างหน้าอย่างไร?

อนาคตจะไม่ถูกแบ่งออกเป็นการสนับสนุน บริการ การขาย และฟังก์ชันต่างๆ แต่การสนับสนุนลูกค้าจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของประสบการณ์ลูกค้าที่ไร้รอยต่อโดยไม่มีการส่งต่อที่ยุ่งยากและข้อมูลที่ถูกปิดกั้น เมื่อคาดหวังของลูกค้าเปลี่ยนแปลงไป วิธีการที่เรารองรับพวกเขาก็จะเปลี่ยนแปลงไป

ลูกค้าในปัจจุบันมีความต้องการที่แบ่งออกเป็น 3 ประเภท:

• ผู้ที่ต้องการให้บริการตนเอง – ความสามารถในการค้นหาวิธีแก้ปัญหาหรือคำตอบสำหรับคำถาม
• ผู้ที่ต้องการการบริการตนเอง แต่ต้องการการยืนยันว่าพวกเขากำลังดำเนินการอย่างถูกต้อง
• ลูกค้าที่ต้องการการบริการแบบขาวและต้องการความช่วยเหลือจากมนุษย์

อนาคตก็มี 3 ประเภทเช่นกัน แต่ความคาดหวังของลูกค้าจะแตกต่าง:

• คาดหวังคำตอบทันทีสำหรับคำถามของพวกเขา
• คาดหวังความต้องการและคำถามของพวกเขาโดยใช้การทำเป็นส่วนตัว ข้อมูลการใช้งาน บริบททางประวัติศาสตร์ และความสามารถในการดำเนินการและโต้ตอบกับพวกเขาผ่านช่องทางที่พวกเขาเลือก
• ความสามารถในการโต้ตอบกับตัวแทนการสนับสนุนลูกค้าโดยไม่ต้องรอและไม่มีการส่งต่อ โดยมีคำตอบที่พร้อมสำหรับคำถามของพวกเขา บริบททางประวัติศาสตร์ และความสามารถในการดำเนินการได้ทันที

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Maven AGI เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม