Jonathan Corbin, Maven AGI Kurucu ve CEO’su – Röportaj Serisi

Jonathan Corbin, Maven AGI’nin Kurucu ve CEO’sudur. Daha önce, HubSpot’ (HUBS ) ta Müşteri Başarı ve Strateji Küresel Başkan Yardımcısı olarak, Jonathan, çoklu bölgeler ve dikeyler boyunca yaklaşık 1.000 müşteri başarısı, ortak başarısı ve sözleşme yöneticisinden oluşan bir ekibi yönetti. Sorumlulukları, dünya çapındaki 200.000’den fazla müşterinin müşteri tutma, gelir büyümesi ve değer realizasyonunu sağlamak dahil olmak üzere birçok şeyi içeriyordu.

Maven AGI, müşteri destek manzarasını değiştirmek için tasarlanmış bir Generatif AI yerli çözümüdür – baş ağrısı olmadan. Gizli moddayken, Maven’in teknolojisi, erken müşteriler için 50’den fazla dilde milyonlarca etkileşimi çözdükten sonra, müşteri sorgularının %93’ini otomatik olarak çözdü, destek maliyetlerini %81 oranında azalttı ve müşteri deneyimini genel olarak iyileştirdi.

Önceki olarak, HubSpot’ta Müşteri Başarı ve Strateji Küresel Başkan Yardımcısı olarak, çoklu bölgeler ve dikeyler boyunca yaklaşık 1.000 müşteri başarısı, ortak başarısı ve sözleşme yöneticisinden oluşan bir ekibi yönettiniz. Bu dönemde hayatınızda neler oldu ve neler öğrendiniz?

O dönem, Hubspot, bir milyar doların üzerinde geliri olan en hızlı büyüyen 5 B2B SaaS şirketinden biriydi. Çok az kişi, bizim gibi ölçekte büyümek, yönetmek ve inşa etmek için bir fırsat elde etti. Bu hızda büyüyen şirketler genellikle bu boyutta değildir ve bizim büyüklüğümüzdeki şirketler bu hızda büyümez. Ölçeklenebilir planlama ve büyüme yaklaşımları oluşturmaya, çok açık hedefler belirlemeye, çoklu organizasyonlar arasında teşvikleri hizalamaya, şirket içinde neler olduğu hakkında görünürlük sağlamak için sistemler oluşturmaya ve çoklu ufuklar üzerinde planlamaya çok zaman harcadım. Bizim için önemli olan sonuçları elde etmek için, her şeyi sadece mevcut müşterilerimiz için değil, aynı zamanda gelecekteki müşterilerimiz için de düşünmek zorundaydık.

Maven AGI’yi başlatma fikri nereden geldi ve gizli moddayken ne kadar süredir çalışıyorsunuz?

Kariyerimin çok早期 dönemlerinden itibaren müşteri deneyimiyle ilgileniyorum ve bu nedenle müşteri deneyimi alanındaki sektörün önde gelen şirketlerinde çok zaman harcadım (Adobe (ADBE ), Marketo, Sprinklr, Hubspot, vb.). 2017’de, Apple (AAPL ) ve Nike gibi büyük müşterilerle konuşmak için Batı Kıyısı’na gittim ve müşterilerin deneyimlerini kişiselleştirmek için veri silolarını açığa çıkarma ve bireysel kullanıcı düzeyinde kişiselleştirilmiş deneyimler yaratma potansiyeli hakkında derinlemesine sohbetler yaptık. Müşterilerin beklentilerini önceden tahmin edebilme ve proaktif olarak onlarla etkileşime girebilme yeteneğinden bahsediyorum. O zamanlar teknoloji gerçekten mevcut değildi.

Ortak kurucularım – Sami Shalabi, Eugene Mann ve ben – her zaman büyük ölçekli kişiselleştirme ve transformerlerin potansiyeli hakkında konuşuyoruz. Sami, Google (GOOGL ) News’de (1M+ kullanıcı) dünyanın en büyük kişiselleştirme motorlarından birini inşa etti ve Eugene, bunun için kişiselleştirme liderliğini yaptı, bu nedenle teknoloji geliştikçe açığa çıkarabileceğimiz olanaklar hakkında derinlemesine sohbetler yaptık.

Müşteri destek alanında AGI’nin ne anlama geldiğini açıklayabilir misiniz?

AGI, dil açısından iyi tanımlanmıştır – yapay genel zeka. İş anlamında ne anlama geliyor? Biz, iş AGI’sine odaklanıyoruz ve bu, özel sorumluluklar için özel olarak eğitilmiş işlevsel AI ajanlarını ele almayı ve bunların birlikte çalışmasını sağlayan bir orkestrasyon katmanını içeriyor.

Örneğin, bir banka hesabı kullanıcısı, bankasıyla etkileşime girerek parasının hesabına geçip geçmediğini sorabilir. Biz, hesap geçmişinden, kullanıcının küçük bir köprü kredisi ihtiyacı olduğunu anlarız ve bu krediyi işleme koyabiliriz. Maven, histórik bağlamı anlar ve krediyi işlerken gerekli tüm evrak işlemlerini halleder.

Müşteri destek alanında AI’nin tarihi olarak entegre edilmesiyle ilgili en büyük sorunlar nelerdir?

AI, müşteri destek alanında genellikle deterministik makine öğrenimi modelleri kullanılarak entegre edilmiştir. Bu modeller, basit bir jika-ise mantığına dayanır ve müşteri deneyimini gerçekten anlamak için yetersiz kalırlar. Müşteri destek alanında AI’nin gerçek başarısı, dinamik kişiselleştirme, anlamlandırma ve anlamlı eylemler alabilme yeteneğine dayanır.

Maven AGI’yi müşteri destek sorgularını işleme koymak için hangi adımlar gerekiyor?

Oldukça basit. Bize, insanları eğitmek için kullandığınız herhangi bir bilgiye erişim verin. Yüksek bir doğruluk payıyla günler içinde – haftalar veya aylar değil – çalışır duruma getirebiliriz. Müşterinizin ses tonunu, argosunu ve istediğiniz emojileri kullanır.

Maven AGI, müşteri destek maliyetlerini azaltmada ve genel müşteri memnuniyetini artırmda nasıl yardımcı oluyor?

Şirketler, Maven AGI’yi çeşitli şekillerde dağıtabilir, ancak en hızlı etkiye sahip olmak için, müşterilerin kullandığı kanalların başında – sohbet, web, arama, Slack, ürün içi, SMS, vb. – Maven’i yerleştirin. Böylece, müşterilere anında, kişiselleştirilmiş sonuçlar ve eylemler sunabilir ve harika destek ajanlarının, gerçekten insan etkileşimi gerektiren sorunları çözebilmeleri için en iyi şekilde çalışmasını sağlayabilirsiniz.

Maven AGI’nin otonom sorun çözme oranlarını bu kadar yüksek bir seviyeye çıkarmasını sağlayan teknolojik gelişmeler nelerdir?

İnanıyorum ki, dünyanın en iyi mühendislik ekibini, bu sorunu çözmek için işe aldık. Google’da arama, Meta ve Amazon’ (AMZN ) da büyük ölçekli kişiselleştirme gibi zorluklarla yıllarca uğraşmış harika insanlar. Veri, parçalanmış ve siloludur ve müşterilerin sorularını cevaplayabilmek ve eylemler gerçekleştirebilmek için daha fazla veri işleyebilmemiz gerekir. İkinci kısım, eylemler gerçekleştirebilmemiz için bir eylem motoru oluşturmaktır, çünkü sadece soruları cevaplamak yetmez. İş AGI’sini gerçekleştirebilmek için, kullanıcıların ihtiyaçlarını önceden tahmin edebilmeli ve onlarla niyetle etkileşime girebilmeliyiz.

Son $20M Seri A finansmanıyla ilgili daha fazla bilgi verebilir misiniz ve nasıl kullanılacak?

Tohum turunda elde etmek istediklerimizle ilgili olarak çok iyi bir performans sergiledik: Harika bir mühendislik ekibi, müşterilerimize değer sağlayan bir ürün ve büyük bir heyecan. Tohum turumuzu less than bir yıl önce gerçekleştirdik, ancak bazı harika yatırımcılar bizimle birlikte geleceği inşa etmeye istekliydiler. M13 ile tanıştıktan sonra, Maven AGI’nin geleceğini birlikte inşa etmeye çok heyecanlandık. Son bir yıl içinde topladığımız $28M, GTM ekibimizi oluşturmak, iş ortağı ekosistemini genişletmek ve mühendisleri işe almak için kullanılacak.

Müşteri destek endüstrisinde AI’nin gelecek beş yıl içinde nasıl evrileceğini görüyorsunuz?

Gelecek, destek, hizmet, satış ve çeşitli işlevlerin birbirinden ayrılmayacağı bir müşteri deneyimi olacak. Müşterilerin beklentileri değiştikçe, onlara hizmet etme şeklimiz de değişecek.

Bugün müşterilerin ihtiyaçları üç kategoriye ayrılır:

• Kendilerini hizmet vermek isteyenler – bir sorunun cevabını veya çözümünü bulma yeteneği.
• Kendilerini hizmet vermek isteyenler, ancak doğru eylemi yaptıklarından emin olmak için doğrulama isteyenler.
• İnsan yardımı gerektiren beyaz eldiven hizmeti isteyen müşteriler.

Gelecek de üç kategoriye ayrılır, ancak müşterilerin beklentileri çok farklı olacaktır:

• Sorularına anında cevap bekleyenler.
• İhtiyaçlarını ve sorularını, kişiselleştirme, kullanım verisi, tam histórik bağlam ve eylemlerle etkileşime girme yeteneğiyle önceden tahmin edebilenler.
• Müşteri destek ajanlarıyla etkileşime girebilenler, ancak beklemeye gerek kalmadan, sorularına cevaplar ve tam histórik bağlam ile anında eylemler gerçekleştirebilenler.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi almak isteyen okuyucular Maven AGI‘yi ziyaret edebilir.