Ofer Ronen, Tomato.ai’nin Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi

Ofer Ronen, Tomato.ai‘nin Kurucu Ortağı ve CEO’sudur. Tomato.ai, offshore ajanların seslerini yumuşatmak için AI destekli bir ses filtresi sunan bir platformdur ve bu, müşteri memnuniyeti ve satış metriklerinin iyileşmesine yol açar.

Ofer daha önce üç teknoloji şirketi satmıştır, ikisi Google’a ve biri IAC’ye. Son beş yılı Google’da Area 120 inkübatör‘ünde kontakt merkezi AI çözümleri geliştirerek geçirdi. Bu yeni çözümler için 500 milyon doların üzerinde anlaşma yaptı. Michigan Üniversitesi’nden Bilgisayar Mühendisliği alanında AI odaklı yüksek lisans ve Cornell’den MBA derecesi sahiptir.

Siz makine öğrenimi ve AI’ye ilk olarak neler sizi çekti?

AI, uzun bir história sahiptir, endüstrileri dönüştürme umutlarının ardından hayal kırıklığına uğrama dönemleri ile devam etmektedir.

Michigan Üniversitesi’nde AI üzerine yüksek lisans yaptığım zamanlarda, AI’nin henüz etkisini göstermediği bir dönemdi. Bilgisayarların geleneksel yöntemler yerine örnekler aracılığıyla görevler öğrenebileceği fikri beni çekmişti. O zamanlar, öğretmenlerin sınıfları için çevrimiçi kaynaklar bulmasına yardımcı olan sanal ajanlar üzerine çalışan bir AI araştırma laboratuvarında çalışıyordum. O zamanlar, büyük veri, güçlü hesaplama kaynakları veya günümüzde sahip olduğumuz gelişmiş sinir ağları yoktu, bu nedenle inşa ettiğimiz yetenekler sınırlıydı.

2016’dan 2019’a kadar Google’ın Area 120 inkübatöründe büyük kontakt merkezleri için son derece güçlü sanal ajanlar tasarladınız. Bu çözüm tam olarak nedir?

Daha yakın zamanda, Google’ın Area 120 inkübatöründe, yıllık 100 milyondan fazla destek çağrısı olan Fortune 50 şirketleri için bazı büyük sesli sanal ajan dağıtımları üzerinde çalıştım.

Karmaşık konuşmaları işleyebilecek daha güçlü sesli sanal ajanlar oluşturmak için, milyonlarca historical konuşmayı kullandık ve müşterilerin ilk olarak belirtilen sorunlarının ötesinde takip sorularının türünü tespit ettik. Takip sorularını ve müşterilerin her soruyu farklı şekilde ifade etme şekillerini madencilik yaparak, insan ajanlarla konuşmalarını daha iyi yansıtan esnek sanal ajanlar inşa ettik. Sonuç, sanal ajanlar tarafından tamamen işlenen çağrıların toplamında önemli bir artış oldu.

2021 ve 2022’de, Area 120’de ikinci bir startup kurdunuz, bu şirket ve deneyimden neler öğrendiğinizi paylaşabilir misiniz?

Area 120’deki ikinci startup’ım again kontakt merkezlerine odaklandı. Çözümümüz, müşterilere, sorunlarını ifade ettikleri ancak çözüme ulaşamadıkları başarısız destek çağrılarından sonra sanal ajanlar tarafından proaktif olarak ulaşarak müşteri kaybını azaltmaya odaklanıyordu. Bu deneyimden öğrendiğim şey, müşteri kaybının zamanında ölçülmesi zor bir metriktir. İstatistiksel olarak anlamlı sonuçlar için 6 ay beklemek gerekir ve bu, deneyimi yeterince hızlı optimize etmeyi ve müşterilere bir çözümün işe yaradığını ikna etmeyi zorlaştırır.

Tomato.ai’nin, üçüncü kontakt merkezi AI startup’ının kökenini ve neden Google içinde çalışmak yerine bunu kendiniz yaptığınızı paylaşabilir misiniz?

Tomato.ai fikri, benim kurucu ortaklarım ve CTO’m James Fan’den geldi. James, şarap satmak için Fransız aksanı kullanmanın daha etkili olacağını düşündü ve acaba herkes Fransız gibi konuşabilir miydi?

Bu, fikirlerin başlangıç noktasıydı ve daha sonra düşüncelerimiz gelişti. Bu konuyu daha derinlemesine inceledikçe, müşterilerin aksanlı offshore ajanlarla konuşurken karşılaştıkları daha büyük bir ağrı noktasını keşfettik. Müşteriler, anlaşılabilirlik ve güvenlikle ilgili sorunlar yaşıyordu. Bu, daha büyük bir pazar fırsatı temsil ediyordu. Geçmişlerimiz dikkate alındığında, çağrı merkezleri üzerinde, satış ve destek metriklerini iyileştirmelerine yardımcı olmak için önemli bir etkiye sahip olabileceğimizi fark ettik. Şimdi bu tür bir çözümü “Aksan Yumuşatma” olarak adlandırıyoruz.

James ve ben daha önce startup’lar liderlik ettik ve sattık, her birimiz bir startup’ı Google’a sattık.

Google’dan ayrılarak Tomato.ai’yi kurmaya karar verdik çünkü, Google’da birçok yıl geçirdikten sonra, kendi şirketimizi kurup liderlik etmeye geri dönmeye hevesliydik.

Tomato.ai, çağrı merkezlerinin önemli bir ağrı noktasını, ajanların aksanlarını yumuşatmayı çözer. Ses filtrelerinin ajan eğitimine tercih edilen bir çözüm olmasının nedenini tartışabilir misiniz?

Tomato.ai’de, çağrı merkezlerinde açık iletişimin önemini anlıyoruz, aksanların bazen engeller oluşturabileceğini biliyoruz. Geleneksel ajan eğitimine başvurmak yerine, ses filtreleri veya “aksan yumuşatma” olarak adlandırdığımız şeyi geliştirdik. Bu filtreler, ajanların benzersiz seslerini korurken, aksanlarını azaltarak, çağrıcılar için netliği artırır. Ses filtrelerini kullanarak, ajanlar ve çağrıcılar arasında daha iyi bir iletişim ve güven oluştururuz, bu da her etkileşimin daha etkili ve müşteri için daha memnun edici olmasını sağlar. Böylece, kapsamlı eğitim programlarına kıyasla, ses filtreleri aksanla ilgili zorlukları çağrı merkezlerinde ele almak için daha basit ve daha immediate bir çözümdür.

Mevcut ajanlar, performanslarını artırmak için bu araçları kullanırken, müşterilere olağanüstü müşteri deneyimleri sunma değerlerini yansıtan daha yüksek oranları talep etmeye yetkili olacaklar. Aynı zamanda, yeni girişimci ajanları dahil edecek ve saatlik ücretleri düşürecektir. Bu, çağrı merkezi hizmetlerinin dinamiklerinde temel bir dönüşümü simgeler, teknoloji ve insan uzmanlığı endüstrinin geleceğini yeniden şekillendirir ve daha kapsayıcı ve rekabetçi bir geleceğe yol açar.

Ses filtrelemesini mümkün kılan farklı makine öğrenimi ve AI teknolojileri nelerdir?

Bu tür gerçek zamanlı ses filtreleme çözümü sadece birkaç yıl önce mümkün olmazdı. Konuşma araştırmalarındaki gelişmeler, transformer modeli ve Derin Sinir Ağları gibi yeni mimariler ve daha güçlü AI donanımı (Google’ın TPUs’u ve NVidia’nın GPU’ları) gibi faktörler, böyle çözümlerin inşa edilmesini daha mümkün kılar. Hala düşük gecikme ve yüksek kaliteli konuşma-konuşma modelleri için yeni teknikler geliştirmemizi gerektiren zor bir sorundur.

Çağrı merkezlerinden alınan geribildirimler nelerdir ve bunlar çalışan devir oranlarına nasıl bir etki yaratmıştır?

Tomato.ai’nin aksan yumuşatma çözümünü denemek için büyük ve küçük offshore çağrı merkezlerinden güçlü bir talep var. Bu çağrı merkezleri, Tomato.ai’nin iki temel sorununa (1) offshore ajanların performans metriklerinin onshore ajanlarla karşılaştırıldığında aynı düzeyde olmaması (2) Hindistan ve Filipinler gibi offshore pazarlarda yeterli nitelikli ajan bulmanın zorluğu) yardımcı olabileceğini anlıyorlar.

Gelecek haftalarda, aksan yumuşatmanın etkisini vurgulayan vaka çalışmalarına sahip olmayı bekliyoruz. Satış çağrılarında, gelir, kapanma oranları ve lead niteliklendirme oranlarında immediate bir artış bekliyoruz. Aynı zamanda, destek çağrılarında, daha kısa işleme süreleri, daha az geri arama ve geliştirilmiş müşteri memnuniyeti bekliyoruz.

Önce de bahsedildiği gibi, çalışan devir oranları daha uzun bir süre sonra doğrulanabilir, bu nedenle bu tür gelişmelerle ilgili vaka çalışmaları daha sonra gelecektir.

Tomato.ai最近 10 milyon dolarlık bir finansman turu gerçekleştirdi, bu şirketin geleceği için ne anlama geliyor?

Tomato.ai, ilk ürün lansmanına hazırlanırken, ekip global iletişim ve işin geleceğini şekillendirmeye olan bağlılığını sürdürüyor, bir konuşma bir konuşma.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Tomato.ai‘yi ziyaret edebilir.