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. Bu, müşteri memnuniyeti ve satış metriklerinin iyileşmesine yol açar.

Ofer以前, üç teknoloji şirketini sattı, ikisini Google’a ve birini IAC’ye. Son beş yılını Google’da, Area 120 inkübatöründe kontakt merkezi AI çözümleri geliştirerek geçirdi. Bu yeni çözümler için 500 milyon doların üzerinde anlaşma yaptı. Michigan Üniversitesi’nden Bilgisayar Mühendisliği alanında yüksek lisansını yaptı ve Cornell Üniversitesi’nden MBA derecesi aldı. (GOOGL )

Makine öğrenimi ve AI’ye ilk olarak neler sizi çekti?

AI, uzun bir história sahip. Endüstrileri dönüştürme umudu olan dönemler ve bu umudu gerçekleştirememekten dolayı hayal kırıklığına uğrayan dönemler var.

Michigan Üniversitesi’nde AI üzerine yüksek lisans yaptığım dönemde, AI’nin etkisini gösteremediği bir dönemdi. Bilgisayarların örnekler aracılığıyla görevler öğrenebileceği fikri beni çekti. O zamanlar, geleneksel yöntemlerin aksine, açık talimatlar vermek yerine, örnekler aracılığıyla öğrenmeyi mümkün kılan bir yöntem olarak görüyordum. O zamanlar, bir AI araştırma laboratuvarında, öğretmenlerin sınıfları için online kaynaklar bulmasına yardımcı olan sanal ajanlar üzerinde çalışıyordum. Ancak o zamanlar, bugünkü gibi büyük veri, güçlü işlem kaynakları veya gelişmiş sinir ağları yoktu, bu nedenle yeteneklerimiz sınırlıydı.

2016-2019 yılları arasında Google’ın Area 120 inkübatöründe, büyük kontakt merkezleri için çok güçlü sanal ajanlar tasarladınız. Bu çözüm nedir?

Son zamanlarda, Google’ın Area 120 inkübatöründe, en büyük sesli sanal ajan dağıtımlarından bazıları üzerinde çalıştım, bunlar arasında Fortune 50 şirketleri için yılda 100 milyondan fazla destek çağrısı olan projeler de vardı.

Daha güçlü sesli sanal ajanlar oluşturmak için, milyonlarca historical konuşmayı kullanarak, müşterilerin ilk olarak ifade ettikleri sorunların ötesinde takip sorularını tespit ettik. Takip sorularını ve müşterilerin her soruyu nasıl ifade ettiklerini analiz ederek, esnek sanal ajanlar oluşturduk. Bu, müşterilerin insan ajanlarla yaptığı konuşmaları daha iyi yansıtıyordu. Sonuç olarak, sanal ajanlar tarafından tamamen ele alınan çağrıların toplam sayısı önemli ölçüde arttı.

2021 ve 2022 yıllarında, Area 120’de ikinci bir startup kurduunuz. Bu şirketin ne olduğunu ve bu deneyimden neler öğrendiğinizi paylaşabilir misiniz?

Area 120’deki ikinci startup’im, yine çağrı merkezlerine odaklandı. Çözümümüz, başarısız bir destek çağrısı之后, müşterilere sorunlarını çözemedikleri için proaktif olarak ulaşan sanal ajanları içeriyordu. Bu deneyimden öğrendiğim şey, müşteri churn’ünün zor bir metric olması ve değişikliklerin sonuçlarını 6 ay gibi bir süre sonra görmek zorunda kalınması. Bu, deneyimi hızlı bir şekilde optimize etmeyi ve müşterilere çözümün çalıştığını kanıtlamayı zorlaştırıyor.

Tomato.ai’nin doğuş hikayesini ve neden Google’da çalışmak yerine bunu kendiniz yaptığınızı paylaşabilir misiniz?

Tomato.ai fikri, kurucu ortaklarım ve CTO’m James Fan’den geldi. James, şarap satmak için bir Fransız aksanı kullanmanın daha etkili olacağını düşündü ve herkesin Fransız gibi konuşabilmesi mümkün olsaydı ne olurdu?

Bu, fikrin başlangıcıydı ve daha sonra düşüncelerimiz gelişti. Araştırma yaptık ve offshore ajanlarla konuşurken müşterilerin anlamakta ve güvenmekte zorlandıkları daha büyük bir ağrı noktası bulduk. Bu, daha büyük bir pazar fırsatı temsil ediyordu. Geçmişimiz nedeniyle, çağrı merkezleri üzerinde büyük bir etkiye sahip olabileceğimizi ve satış ve destek metriklerini iyileştirebileceğimizi anladık. Şimdi buna “Aksan Yumuşatma” diyoruz.

James ve ben önce şirketler kurduk ve sattık, her ikimiz de birer şirketimizi Google’a sattık.

Google’dan ayrılarak Tomato.ai’yi kurmaya karar verdik çünkü, Google’da birçok yıl geçirdikten sonra, kendi şirketimizi kurmak ve yönetmek istedik.

Tomato.ai, çağrı merkezlerinde önemli bir ağrı noktasını çözmektedir. Aksan yumuşatma çözümünün neden ajan eğitimine tercih edildiğini açıklayabilir misiniz?

Tomato.ai’de, çağrı merkezlerinde açık iletişimimportansını anlıyoruz ve aksanların bazen engeller oluşturabileceğini biliyoruz. Geleneksel ajan eğitimine başvurmak yerine, “aksan yumuşatma” olarak adlandırdığımız ses filtreleri geliştirdik. Bu filtreler, ajanların benzersiz seslerini korurken aksanlarını azaltarak, çağrıcular için iletişimi daha etkili hale getirir. Ses filtreleri kullanarak, ajanlar ve çağrıcular arasında güveni artırarak her etkileşimi daha etkili ve memnun edici hale getiriyoruz. Bu nedenle, kapsamlı eğitim programlarına kıyasla, aksanla ilgili çağrı merkezi zorluklarını ele almak için daha basit ve daha immediate bir çözümdür.

Mevcut ajanlar, performanslarını artırmak için bu araçları kullanırken, daha yüksek oranlar talep edebileceklerdir. Aynı zamanda, generative AI’nin demokratikleştirici etkisi, yeni giriş seviyesi ajanları dahil edecek ve saatlik ücretleri düşürecektir. Bu, çağrı merkezi hizmetlerinin dinamiklerinin temel bir dönüşümünü temsil eder ve endüstrinin daha kapsayıcı ve rekabetçi bir geleceğe doğru ilerlemesini sağlar.

Ses filtrelemesini ermögeyen farklı makine öğrenimi ve AI teknolojileri nelerdir?

Bu tür gerçek zamanlı ses filtreleme çözümü, sadece birkaç yıl önce mümkün değildi. Konuşma araştırmalarındaki gelişmeler, yeni mimariler gibi transformer modeli ve derin sinir ağları, ve daha güçlü AI donanımı (Google’dan TPUs ve NVidia’dan GPUs), böyle çözümlerin oluşturulmasını mümkün kılar. Ancak, hala düşük gecikme ve yüksek kaliteli konuşma-konuşma modelleri için yeni teknikler geliştirmemiz gereken zor bir sorun.

Çağrı merkezlerinden alınan geri bildirimi ve bu geri bildirimin çalışan churn oranlarına nasıl bir etkisi olduğunu paylaşabilir misiniz?

Büyük ve küçük offshore çağrı merkezlerinden, aksan yumuşatma çözümümüzü denemek için güçlü bir talep var. Bu çağrı merkezleri, Tomato.ai’nin offshore ajanların performans metrikalarının onshore ajanlarla aynı seviyeye getirilmesine ve offshore piyasalarda yeterli nitelikli ajan bulunmasının zorluğuna yardımcı olabileceğini anlıyorlar.

Yakın zamanda, çağrı merkezlerinin Tomato.ai’yi kullanmasının etkisini vurgulayan vaka çalışmaları bekliyoruz. Satış çağrılarında, gelir, kapanma oranları ve lead niteliklendirme oranlarında önemli bir artış bekliyoruz. Aynı zamanda, destek çağrılarında, daha kısa işlem süreleri, daha az geri çağrı ve iyileştirilmiş müşteri memnuniyeti bekliyoruz.

Önceki gibi, churn oranlarının doğrulanması daha uzun sürer, bu nedenle bu tür gelişmeler daha sonra gelecek.

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 küresel iletişim ve işin geleceğini, bir sohbet at a time, değiştirmeye olan bağlılığını sürdürüyor.

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