Ofer Ronen, ผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO ของ Tomato.ai – ซีรีส์สัมภาษณ์

Ofer Ronen เป็นผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO ของ Tomato.ai ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่นำเสนอฟิลเตอร์เสียงที่ใช้ AI เพื่อทำให้เสียงของตัวแทนที่อยู่ต่างประเทศมีความชัดเจนมากขึ้น ซึ่งนำไปสู่การปรับปรุง CSAT และเมตริกการขาย

Ofer เคยขายสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีสามแห่งให้กับ Google สองแห่งและ IAC หนึ่งแห่ง เขาใช้เวลาห้าปีที่ Google ในการสร้างโซลูชัน AI สำหรับศูนย์ติดต่อลูกค้าภายใน Area 120 incubator เขาได้ปิดข้อตกลงมูลค่ามากกว่า 500 ล้านดอลลาร์สำหรับโซลูชันใหม่เหล่านี้ เขาได้รับวุฒิปริญญาโทด้านวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ โดยมุ่งเน้นไปที่ AI จาก University of Michigan และ MBA จาก Cornell

สิ่งใดที่ดึงดูดคุณให้เข้าสู่การเรียนรู้ของเครื่องและ AI ในตอนแรก?

AI มีประวัติยาวนานของการเริ่มต้นและหยุดชะงัก ช่วงเวลาที่มีความหวังว่าเทคโนโลยีนี้จะเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม ตามด้วยช่วงเวลาที่ความผิดหวังเพราะไม่ได้ทำงานตามที่คาดหวัง

เมื่อฉันทำปริญญาโทด้าน AI เมื่อหลายสิบปีที่แล้วที่ University of Michigan มันเป็นช่วงเวลาที่ความผิดหวัง AI ไม่ได้สร้างผลกระทบมากนัก ฉันสนใจความคิดที่ว่าคอมพิวเตอร์สามารถ被สอนให้ทำงานผ่านตัวอย่างมากกว่าการให้คำแนะนำที่ชัดเจน ในขณะนั้นฉันทำงานในห้องปฏิบัติการวิจัย AI เกี่ยวกับตัวแทนเสมือนที่ช่วยให้ครูค้นหาทรัพยากรออนไลน์สำหรับชั้นเรียนของพวกเขา ในสมัยนั้นเราไม่มีข้อมูลขนาดใหญ่ ทรัพยากรการคำนวณที่ทรงพลัง หรือเครือข่ายประสาทที่ซับซ้อนเหมือนในปัจจุบัน ดังนั้นความสามารถที่เราสร้างขึ้นจึงมีข้อจำกัด

ตั้งแต่ปี 2016 ถึง 2019 คุณทำงานที่ Google’s Area 120 incubator เพื่อออกแบบตัวแทนเสมือนที่มีความแข็งแกร่งสูงสำหรับศูนย์ติดต่อลูกค้าขนาดใหญ่ โซลูชันนี้คืออะไร?

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

เพื่อสร้างตัวแทนเสมือนที่มีความแข็งแกร่งมากขึ้นซึ่งสามารถจัดการการสนทนาที่ซับซ้อนได้ เราใช้การสนทนาหลายล้านครั้งระหว่างมนุษย์และใช้การสนทนาเหล่านั้นเพื่อตรวจจับประเภทของคำถามที่ตามมาของลูกค้าเกินกว่าปัญหาที่ระบุไว้เบื้องต้น โดยการขุดคำถามที่ตามมาและวิธีการที่ลูกค้าถามคำถามแต่ละข้อ เราสามารถสร้างตัวแทนเสมือนที่มีความยืดหยุ่นซึ่งสามารถมีการสนทนาที่มีการเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งสะท้อนถึงการสนทนาที่ลูกค้ามีกับตัวแทนมนุษย์มากขึ้น ผลลัพธ์สุดท้ายคือการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในจำนวนการโทรที่จัดการโดยตัวแทนเสมือนโดยสมบูรณ์

ในปี 2021 และ 2022 คุณสร้างสตาร์ทอัพครั้งที่สองที่ Area 120 คุณสามารถแบ่งปันสิ่งนี้ได้หรือไม่?

สตาร์ทอัพครั้งที่สองของฉันที่ Area 120 มุ่งเน้นไปที่ศูนย์ติดต่อลูกค้าเช่นกัน โซลูชันของเรามุ่งเน้นไปที่การลดการหยุดชะงักของลูกค้าโดยการเข้าถึงลูกค้าอย่างแข็งขันหลังจากการโทรสนับสนุนที่ล้มเหลวที่ลูกค้าแสดงปัญหาแต่ไม่ได้รับการแก้ไข การเข้าถึงจะดำเนินการโดยตัวแทนเสมือนที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านั้น สิ่งที่ฉันเรียนรู้จากประสบการณ์นี้คือการหยุดชะงักเป็นเมตริกที่ยากต่อการวัดในเวลาที่เหมาะสม อาจต้องใช้เวลา 6 เดือนจึงจะได้รับผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติสำหรับการเปลี่ยนแปลงในความผิดหวัง ซึ่งทำให้ยากต่อการเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์อย่างรวดเร็วและเพื่อ說服ลูกค้าว่าสิ่งนี้ทำงาน

คุณสามารถแบ่งปันเรื่องราวเกิดของ Tomato.ai สตาร์ทอัพด้าน AI สำหรับศูนย์ติดต่อลูกค้าครั้งที่สามของคุณและเหตุใดคุณจึงเลือกที่จะทำมันเองแทนที่จะทำงานภายใน Google?

ความคิดสำหรับ Tomato.ai สตาร์ทอัพด้าน AI สำหรับศูนย์ติดต่อลูกค้าครั้งที่สามของฉัน มาจาก James Fan ผู้ร่วมก่อตั้งและ CTO ของฉัน James คิดว่ามันจะ有效กว่าที่จะขายไวน์โดยใช้เสียงภาษาฝรั่งเศส และถ้าใครก็ตามสามารถทำให้เสียงของตนเองฟังดูเป็นภาษาฝรั่งเศสได้

นี่คือเมล็ดพันธุ์ของความคิด และจากนั้นความคิดของเราก็พัฒนาไป เมื่อเราสืบค้นมันมากขึ้น เราพบปัญหาอย่างเจ็บปวดที่ลูกค้ารู้สึกเมื่อพูดกับตัวแทนที่อยู่ต่างประเทศที่มีเสียงภาษา มีลูกค้าหลายคนมีปัญหาในการเข้าใจและเชื่อถือ ซึ่งเป็นตัวแทนของโอกาสทางการตลาดที่ใหญ่กว่า ด้วยพื้นหลังของเรา เราได้ทำความเข้าใจถึงผลกระทบเชิงขนาดที่มีต่อศูนย์ติดต่อลูกค้า โดยช่วยให้พวกเขาปรับปรุงเมตริกการขายและการสนับสนุนของพวกเขา เราเรียกโซลูชันประเภทนี้ว่า “การทำให้เสียงอ่อนลง”

James และฉันเคยเป็นผู้นำและขายสตาร์ทอัพ รวมถึงการขายสตาร์ทอัพให้กับ Google

เราตัดสินใจออกจาก Google เพื่อสร้าง Tomato.ai เพราะหลังจากหลายปีที่ Google เรากระตือรือร้นที่จะกลับไปสร้างและนำสตาร์ทอัพของเราเอง

Tomato.ai ช่วยแก้ปัญหาสำคัญสำหรับศูนย์ติดต่อลูกค้า ซึ่งก็คือการทำให้เสียงของตัวแทนมีความชัดเจนมากขึ้น คุณสามารถอธิบายได้ว่าเหตุใดฟิลเตอร์เสียงจึงเป็นโซลูชันที่ต้องการมากกว่าการฝึกอบรมตัวแทน?

ที่ Tomato.ai เราเข้าใจถึงความสำคัญของการสื่อสารที่ชัดเจนในศูนย์ติดต่อลูกค้า ซึ่งเสียงภาษาอาจสร้างอุปสรรคได้ แทนที่จะพึ่งพาการฝึกอบรมตัวแทนแบบดั้งเดิม เราได้พัฒนา ฟิลเตอร์เสียง หรือที่เรียกว่า “การทำให้เสียงอ่อนลง” ซึ่งช่วยให้ตัวแทนสามารถรักษาเสียงที่เป็นเอกลักษณ์ของตนเองในขณะเดียวกันก็ลดเสียงภาษา ทำให้การสื่อสารดีขึ้นและสร้างความไว้วางใจระหว่างตัวแทนและลูกค้า ทำให้ทุกการโต้ตอบมีประสิทธิภาพและน่าพึงพอใจมากกว่าสำหรับลูกค้า ดังนั้น เมื่อเปรียบเทียบกับโปรแกรมการฝึกอบรมที่กว้างขวาง ฟิลเตอร์เสียงจึงเป็นโซลูชันที่เรียบง่ายและทันท่วงทีในการแก้ไขปัญหาเสียงภาษาในศูนย์ติดต่อลูกค้า

เมื่อตัวแทนปัจจุบันใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของตน พวกเขาจะได้รับการสนับสนุนให้เรียกเก็บค่าบริการที่สูงขึ้น ซึ่งสะท้อนถึงคุณค่าที่เพิ่มขึ้นในการให้บริการลูกค้าที่ดีเยี่ยม ในขณะเดียวกัน ผลกระทบของการทำให้เกิดความเท่าเทียมกันของ AI จะนำตัวแทนระดับเริ่มต้นเข้าสู่ธุรกิจ ทำให้กลุ่มคนงานมีความหลากหลายและลดอัตราค่าจ้างต่อชั่วโมงลง สิ่งนี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในพลวัตของบริการศูนย์ติดต่อลูกค้า ซึ่งเทคโนโลยีและความเชี่ยวชาญของมนุษย์จะเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของอุตสาหกรรม และเปิดทางสู่อนาคตที่มีการแข่งขันและเปิดกว้างมากขึ้น

คุณสามารถแบ่งปันเทคโนโลยี AI และการเรียนรู้ของเครื่องประเภทต่างๆ ที่ใช้เพื่อเปิดใช้งานการฟิลเตอร์เสียงได้หรือไม่?

โซลูชันการฟิลเตอร์เสียงแบบเรียลไทม์แบบนี้จะไม่สามารถทำได้เพียงสองสามปีที่แล้ว การพัฒนาการวิจัยเสียงที่รวมกับโครงสร้างใหม่ๆ เช่น โมเดล Transformer และ Deep Neural Networks และฮาร์ดแวร์ AI ที่ทรงพลังมากขึ้น (เช่น TPUs จาก Google และ GPUs จาก NVidia) ทำให้สามารถสร้างโซลูชันเหล่านี้ได้ในปัจจุบัน ยังคงเป็นปัญหาที่ยากมากที่ต้องอาศัยทีมของเราในการคิดค้นเทคนิคใหม่ๆ สำหรับการฝึกอบรมโมเดล speech-to-speech ที่มีเวลาหน่วงต่ำและคุณภาพสูง

คุณได้รับคำติชมประเภทใดจากศูนย์ติดต่อลูกค้า และสิ่งนั้นส่งผลกระทบต่ออัตราการลาออกของพนักงานอย่างไร?

เรามีความต้องการที่แข็งแกร่งจากศูนย์ติดต่อลูกค้าขนาดใหญ่และเล็กที่ต้องการทดลองใช้โซลูชันการทำให้เสียงอ่อนลงของเรา ศูนย์ติดต่อลูกค้าเหล่านั้นรับรู้ว่า Tomato.ai สามารถช่วยเหลือในการแก้ปัญหาสองประการของพวกเขา (1) เมตริกการทำงานของตัวแทนที่อยู่ต่างประเทศไม่ดีเท่าตัวแทนในประเทศ (2) มันยากที่จะหาตัวแทนผ่านการคัดเลือกที่มีคุณสมบัติเหมาะสมในตลาดต่างประเทศ เช่น อินเดียและฟิลิปปินส์

เราคาดหวังว่าในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า เราจะมีกรณีศึกษาเพื่อเน้นย้ำถึงผลกระทบที่ศูนย์ติดต่อลูกค้าได้รับจากการใช้การทำให้เสียงอ่อนลง เราคาดหวังว่าการโทรขายจะเห็นการเพิ่มขึ้นทันทีในเมตริกสำคัญ เช่น รายได้ อัตราการปิดการขาย และอัตราการคัดเลือกนำเข้า ในขณะเดียวกัน เราคาดหวังว่าการโทรสนับสนุนจะเห็นการลดเวลาในการจัดการ การโทรกลับน้อยลง และ CSAT ที่ดีขึ้น

ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น อัตราการลาออกต้องใช้เวลานานกว่านั้นจึงจะสามารถตรวจสอบได้ และดังนั้นกรณีศึกษาที่มีการปรับปรุงเหล่านั้นจะตามมาในภายหลัง

Tomato.ai เพิ่งระดมทุน 10 ล้านดอลลาร์ สิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับอนาคตของบริษัท?

เมื่อ Tomato.ai เตรียมตัวสำหรับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ครั้งแรก ทีมงานยังคงมุ่งมั่นในการเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของการสื่อสารระดับโลกและอนาคตของการทำงาน หนึ่งการสนทนาในครั้งเดียว

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ดี ผู้อ่านสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่ Tomato.ai