โอเฟอร์ โรเนน ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Tomato.ai – สัมภาษณ์ซีรีส์

โอเฟอร์ โรเนน เป็นผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Tomato.ai ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่มีเทคโนโลยี AI ที่ช่วยลดเสียงของตัวแทนในต่างประเทศ ทำให้ลูกค้าสามารถเข้าใจได้ดีขึ้น และเพิ่มคะแนนความพึงพอใจของลูกค้า (CSAT) และยอดขาย

ก่อนหน้านี้ โอเฟอร์ขายธุรกิจสตาร์ทอัพ 3 แห่งให้กับ Google (GOOGL ) 2 แห่ง และ IAC 1 แห่ง เขาใช้เวลาที่ Google มา 5 ปี โดยสร้างโซลูชัน AI สำหรับศูนย์บริการลูกค้าภายใน Area 120 incubator เขาได้ทำการซื้อขายมูลค่ามากกว่า 500 ล้านดอลลาร์สำหรับโซลูชันใหม่เหล่านี้ เขามีปริญญาโทสาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ โดยมี焦点ด้าน AI จากมหาวิทยาลัยมิชิแกน และปริญญาโทด้านบริหารธุรกิจจาก Cornell

สิ่งใดที่ดึงดูดคุณให้เข้าสู่สาขา Machine Learning และ AI?

AI มีประวัติยาวนานของการเริ่มต้นและหยุดชะงัก ช่วงเวลาที่มีความหวังว่าเทคโนโลยีนี้จะเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม แต่ตามด้วยช่วงเวลาที่ความหวังลดลงเพราะไม่ค่อยได้ผล

เมื่อฉันทำปริญญาโทด้าน AI เมื่อหลายสิบปีที่แล้วที่มหาวิทยาลัยมิชิแกน นั่นเป็นช่วงเวลาที่ความหวังลดลง AI ไม่ได้สร้างผลกระทบมากนัก ฉันสนใจความคิดที่ว่าคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากตัวอย่างได้ ไม่ต้องใช้การเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมที่ต้องคิดว่าจะให้คำสั่งอะไร

ระหว่างปี 2016 ถึง 2019 คุณทำงานที่ Google’s Area 120 incubator เพื่อสร้างตัวแทนเสมือนจริงที่มีความสามารถสูงสำหรับศูนย์บริการลูกค้าขนาดใหญ่ โซลูชันนี้คืออะไร?

ไม่นานมานี้ ฉันทำงานที่ Google’s Area 120 incubator ในการสร้างตัวแทนเสมือนจริงที่มีความสามารถสูงสำหรับศูนย์บริการลูกค้าขนาดใหญ่ รวมถึงโครงการสำหรับบริษัท Fortune 50 ที่มีการโทรสนับสนุนมากกว่า 100 ล้านครั้งต่อปี

เพื่อสร้างตัวแทนเสมือนจริงที่มีความสามารถสูงกว่าในการจัดการการคุยที่ซับซ้อน เราใช้การคุยประวัติระหว่างมนุษย์หลายล้านครั้งเพื่อตรวจจับประเภทของคำถามที่ลูกค้ามีหลังจากปัญหาที่ระบุไว้แรก โดยการค้นหาคำถามและวิธีการที่ลูกค้าถามคำถามแต่ละครั้ง เราสามารถสร้างตัวแทนเสมือนจริงที่มีความยืดหยุ่นในการคุยได้ ซึ่งสะท้อนถึงการคุยที่ลูกค้ามีกับตัวแทนมนุษย์ ผลลัพธ์สุดท้ายคือการเพิ่มขึ้นของการโทรที่จัดการโดยตัวแทนเสมือนจริง

ในปี 2021 และ 2022 คุณสร้างสตาร์ทอัพแห่งที่สองที่ Area 120 คุณสามารถแบ่งปันเรื่องราวของบริษัทนี้และอะไรที่คุณได้เรียนรู้จากประสบการณ์นี้?

สตาร์ทอัพแห่งที่สองของฉันที่ Area 120 มี焦点ด้านศูนย์บริการลูกค้าเช่นกัน โซลูชันของเรามี焦点ด้านการลดการลาออกของลูกค้าโดยการเข้าถึงลูกค้าหลังจากการโทรสนับสนุนที่ล้มเหลว โดยตัวแทนเสมือนจริงที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อแก้ไขปัญหาที่เปิดอยู่ สิ่งที่ฉันเรียนรู้จากประสบการณ์นี้คือการวัดการลาออกเป็นเรื่องที่ยาก และต้องใช้เวลา 6 เดือนจึงจะสามารถวัดผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญได้

คุณสามารถแบ่งปันเรื่องราวของการก่อตั้ง Tomato.ai และทำไมคุณถึงเลือกที่จะทำมันเองแทนที่จะทำงานภายใน Google?

ความคิดของ Tomato.ai มาจาก James Fan ผู้ร่วมก่อตั้งและ CTO ของฉัน James คิดว่ามันจะดีกว่าถ้าเขาขายไวน์ด้วยเสียงภาษาฝรั่งเศส และอะไรถ้าใครก็ตามสามารถทำให้ดูเป็นภาษาฝรั่งเศสได้?

นี่คือความคิดที่เริ่มต้น และจากนั้นความคิดของเราก็พัฒนาไป เมื่อเราสืบค้นเรื่องนี้มากขึ้น เราพบปัญหาใหญ่ที่ลูกค้าพบเมื่อคุยกับตัวแทนในต่างประเทศที่มีเสียงที่ไม่ชัดเจน ลูกค้ามีปัญหาในการเข้าใจและเชื่อถือ สิ่งนี้แสดงถึงโอกาสที่ใหญ่กว่าสำหรับเรา

James และฉันเคยเป็นผู้นำและขายสตาร์ทอัพ รวมถึงการขายสตาร์ทอัพให้กับ Google

เราตัดสินใจออกจาก Google เพื่อสร้าง Tomato.ai เพราะหลังจากทำงานที่ Google มาหลายปี เราต้องการกลับไปก่อตั้งและเป็นผู้นำบริษัทของตัวเอง

Tomato.ai ช่วยแก้ปัญหาสำคัญของศูนย์บริการลูกค้า ซึ่งก็คือการลดเสียงของตัวแทน คุณสามารถอธิบายได้ว่าทำไมการกรองเสียงจึงเป็นโซลูชันที่ดีกว่าการฝึกอบรมตัวแทน?

ที่ Tomato.ai เราเข้าใจถึงความสำคัญของการคุยกันที่ชัดเจนในศูนย์บริการลูกค้า ซึ่งเสียงที่ไม่ชัดเจนอาจสร้างอุปสรรคได้ แทนที่จะพึ่งพาการฝึกอบรมตัวแทนแบบดั้งเดิม เราได้พัฒนาเทคโนโลยีการกรองเสียงหรือที่เรียกว่า “การลดเสียง” ซึ่งช่วยให้ตัวแทนสามารถรักษาเสียงที่เป็นเอกลักษณ์ของตนเองได้ ในขณะเดียวกันก็ลดเสียงที่ไม่ชัดเจน ทำให้การคุยกันระหว่างตัวแทนและลูกค้าดีขึ้น

เมื่อตัวแทนใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของตนเอง พวกเขาจะสามารถเรียกเก็บเงินในอัตราที่สูงขึ้นได้ ซึ่งสะท้อนถึงคุณค่าที่เพิ่มขึ้นในการให้บริการลูกค้าที่ดีขึ้น ในขณะเดียวกัน ผลกระทบของ AI ที่สร้างสรรค์จะทำให้ตัวแทนใหม่เข้ามาในอุตสาหกรรมมากขึ้น ทำให้จำนวนผู้สมัครงานเพิ่มขึ้นและค่าจ้างต่อชั่วโมงลดลง สิ่งนี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในอุตสาหกรรมศูนย์บริการลูกค้า

มีเทคโนโลยี Machine Learning และ AI ใดบ้างที่ใช้ในการกรองเสียง?

โซลูชันการกรองเสียงแบบเรียลไทม์แบบนี้ไม่สามารถทำได้เพียงไม่กี่ปีที่แล้ว การพัฒนาการวิจัยด้านเสียงและการใช้โครงสร้างใหม่ๆ เช่น โมเดล Transformer และ Deep Neural Networks รวมถึงฮาร์ดแวร์ AI ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น TPU จาก Google และ GPU จาก NVidia ทำให้เราสามารถสร้างโซลูชันแบบนี้ได้

มีคำติชมหรือผลลัพธ์ใดบ้างที่ได้รับจากศูนย์บริการลูกค้า และมันส่งผลกระทบต่ออัตราการลาออกของพนักงานอย่างไร?

เรามีความต้องการที่แข็งแกร่งจากศูนย์บริการลูกค้าขนาดใหญ่และเล็กที่ต้องการทดลองใช้โซลูชันการลดเสียงของเรา ศูนย์บริการลูกค้าเหล่านี้ตระหนักว่า Tomato.ai สามารถช่วยแก้ปัญหาใหญ่สองประการของพวกเขา ได้แก่ การแสดงผลของตัวแทนในต่างประเทศที่ไม่ดีเท่ากับตัวแทนในประเทศ และการหาตัวแทนในต่างประเทศที่มีคุณสมบัติเหมาะสม

เราคาดหวังว่าจะมีกรณีศึกษาในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้าที่จะแสดงผลกระทบของการกรองเสียงต่อศูนย์บริการลูกค้า เราคาดหวังว่าการโทรขายจะเห็นการเพิ่มขึ้นของเมตริกสำคัญ เช่น ยอดขาย อัตราการปิดการขาย และอัตราการคัดเลือกนำเข้า ในขณะเดียวกัน การโทรสนับสนุนจะเห็นการลดลงของเวลาการจัดการและการโทรกลับ และการเพิ่มขึ้นของ CSAT

ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น อัตราการลาออกต้องใช้เวลานานกว่านั้นในการตรวจสอบ และกรณีศึกษาที่มีการปรับปรุงเหล่านั้นจะตามมาในภายหลัง

Tomato.ai เพิ่งได้รับการสนับสนุน 10 ล้านดอลลาร์ สิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับอนาคตของบริษัท?

เมื่อ Tomato.ai เตรียมพร้อมสำหรับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ครั้งแรก ทีมงานยังคงยึดมั่นในความมุ่งมั่นที่จะเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของการสื่อสารระดับโลกและอนาคตของการทำงาน หนึ่งการคุยในแต่ละครั้ง

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Tomato.ai เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม