Rebecca Greene, Regal’in Kurucu Ortağı ve Teknik Müdürü – Röportaj Serisi

Rebecca Greene, Regal’in Kurucu Ortağı ve Teknik Müdürü, müşteri odaklı dijital işletmeler kurma konusunda geniş deneyime sahip bir teknoloji yöneticisi, ürün lideri ve yatırımcıdır. Regal’i 2020 yılında kurmadan önce, Handy’de Ürün Müdürü olarak görev yaptı ve şirketin ANGI Homeservices ile birleşmesinden sonra ürün, tasarım ve veri ekiplerini yönetti. Daha önceki kariyerinde, Greene, Amazon’da (AMZN ) ürün yönetiminde çalıştı ve Booz & Company, First Manhattan Consulting Group ve Bear Stearns’de strateji, danışmanlık ve finansal hizmet rollerini üstlendi. Ayrıca, Blue Trail Partners’ın bir ortağı olarak, yüksek etkili şirketler kurmak isteyen girişimcileri desteklemektedir.

Regal, müşteri etkileşimlerini yönetmek için özerk AI ajanları oluşturmak, dağıtmak, geliştirmek ve yönetmek için企业sesli AI platformudur. Platformu, ses teknolojisini, gelişmiş.prompting’i ve gerçek zamanlı müşteri verilerini birleştirerek, mevcut müşteri ilişkileri yönetimi, çağrı merkezi, telefoni ve veritabanı sistemleriyle entegre olan kişiselleştirilmiş gelen ve giden konuşmalar sağlar. 2020 yılında kurulan şirket, işletmelerin mevcut teknoloji altyapısını değiştirmeden müşteri etkileşimlerini otomatikleştirmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

Handy’yi erken aşamadan bir iş olarak büyüttünüz ve sonunda ANGI’nin bir parçası oldu. Bu yolculukta edindiğiniz deneyimler, Regal’i kurmanıza nasıl yol açtı ve mevcut çağrı merkezi teknolojisini kullanarak çözülemeyen hangi müşteri deneyimi sorununu hissettiniz?

ANGI’deyken, benim kurucu ortağım Alex ve ben, her yıl yaklaşık 100 milyon müşteri etkileşimi gerçekleştiren 3.000 kişilik bir çağrı hizmeti merkezi yönetiyorduk. Başlangıçta, müşterilerin bizi mümkün olduğunca az aramalarını sağlamak benim hedefimdi, çünkü herkes “ses öldü” diyordu, bu nedenle FAQs, chatbotlar, web sitesindeki telefon numarasını gizleme gibi her şeyi yaptık. Müşterilerin self-servis yönünde yönlendirmek için.

Ancak müşteriler yine de aramaya devam ettiler. İnsanlar, bir şey önemli, acil veya bir metin kutusunda açıklamak için çok karmaşık olduğunda gerçekten telefona çıkmak istiyorlar. İşte o zaman, sesi bir dış kanallar olarak daha derinlemesine incelemeye başladık, çünkü veriler bunun inanılmaz derecede etkili olduğunu gösteriyordu. Bir müşterinin kredi kartını güncellemesini veya bir randevu hakkında hatırlatmasını istiyorsanız, e-posta belki %2’lik bir tıklama oranına sahiptir. Telefon görüşmeleri ile %20 ila %30’u cevap alabiliyorduk. Bu, 10 kat daha iyiydi.

Sorun, mevcut çağrı merkezi teknolojisinin şirketlerin bu talebi karşılamasını ekonomik bir şekilde sağlamamasıydı. Sesli aramalar, personele yaklaşık 10 dolar maliyeti oluyordu, bu nedenle çoğu şirket bunlardan kaçınmaya teşvik ediliyordu, müşterilerin bunları istediğinde bile. Sesin yüksek talebiyle, bunları iyi bir şekilde sunmanın maliyet etkin bir yolu olmaması arasındaki boşluk, benim ve kurucu ortağımın 2020 yılında Regal’i kurmaya karar vermemize yol açtı.

Regal, şimdi yüz milyonlarca AI destekli müşteri etkileşimini empresa kuruluşları arasında gerçekleştirdi. AI’yi üretim için yeterli derecede güvenilir hale getirmek için teknik açıdan en büyük zorluklar nelerdi ve hangi atılımlar geniş çapta benimsemeyi mümkün kıldı?

Regal, recently 500 milyondan fazla AI tarafından işlenen aramayı geçti, bu, yaklaşık 408 yılın konuşmasına eşittir. Şimdi 100+ AI sesi, 33 dil ve 26 LLM’ye sahibiz ve müşterilerimiz için 9 milyar dolarlık gelir ürettiler.

Bizim ve müşterilerimiz için en büyük zorluk, ajanların her zaman müşterilerle konuştuğunda doğru bağlamı sağlamaktı ve doğru tavsiyeler vermeleri. Sağlık ve sigorta gibi en çok düzenlenmiş endüstrilerde şirketlerle çalışıyoruz, burada AI’nın ne dediğini ve ne demediğini anlaması çok önemlidir. AI’ı gibi bir çalışana davranıyoruz: onu eğitmek, denetlemek ve performansını sürekli olarak değerlendirmek zorundayız.

Gerçek kilit, gerçek nedenleme ve dil oluşturma yeteneklerine sahip LLM’lerin gelişiydi, bu da karmaşık, çok tur görüşmelerin otomatik hale getirilmesini mümkün kıldı.

İnsanlar hala AI ses ajanlarını can sıkıcı IVR sistemleri veya robotik chatbotlar ile ilişkilendiriyor. Son birkaç yılda neler değişti ve modern ses ajanlarının çok daha doğal konuşmalar sunmasını sağlıyor?

AI ses ajanları geçmişin IVR sistemlerinden tamamen farklıdır. anyone hala bir IVR kullanıyorsa, çok sınırlıdır, çünkü bunlar deterministiktir. Bugün, ajanlar gerçekten bir insan gibi bir konuşmayı nedenler, LLM’leri dil oluşturma için kullanır ve 500 milyondan fazla önceki konuşmadan gelen bağlam ve verilerle güçlendirilir. Daha iyi ses kalitesi, geliştirilmiş gecikme süresi ve daha doğal konuşma mantığı ile birlikte, müşterilerimizin çoğu artık AI ile konuştuğunu anlayamaz veya anlayamazlarsa, çıktı üretildiği sürece umursamazlar.

CTO olarak, temel modellerdeki hızlı ilerlemelerle, işletme müşterileri için istikrar, güvenlik ve öngörülebilir davranış ihtiyacını nasıl dengeliyorsunuz?

Bu, benim yönettiğim temel gerilimidir: temel modeller çok hızlı ilerliyor, ancak düzenlenmiş endüstrilerdeki işletme müşterilerimiz için öngörülebilirlik, güvenlik ve tutarlı davranış gerekiyor.

Kendimiz model sağlayıcı değiliz; AI ajanları oluşturmak için bir uygulama sağlıyoruz ve diğer çağrı merkezi yazılımlarıyla birlikte çalışıyoruz. Bu ayrılık, müşterilerimizin güvendiği güvenlik kontrollerini, entegrasyonları ve uyumluluk kontrollerini destabilize etmeden geliştirmeler yapmamızı sağlar. Ayrıca, herhangi bir ekibin şirketin özel iş mantığı, marka ve güvenliğiyle already entegre edilmiş bir ses ajanı oluşturmak için birkaç hafta içinde çalışmasını sağlayan bir ürün olan Copilot’u piyasaya sürmek için odaklandık.

Regal platformu, AI ajanlarını müşteri bağlamı ve iş akışlarıyla rather than sadece soruları cevaplamakla bağlar. Müşteri verilerine ve iş sistemlerine erişim, dil modellerindeki ilerlemeler kadar önemli hale nasıl geldi?

Kendiliğinden bir dil modeli bir konuşma yapabilir, ancak aslında müşteriniz için bir şey yapamaz. Bir siparişi kontrol etmek, bir indirim uygulamak, bir durumu yükseltmek veya bir kaydı güncellemek istediğinde, AI ajanı, insan ajanların kullandığı aynı sistemlere – CRM ve faturalama sistemleri gibi – bağlanmalıdır.

Modeller kendileri daha iyi hale geldikçe, gerçek müşteri verilerine ve iş sistemlerine erişim, aslında bir AI tarafından işlenen deneyimi güzel bir deneyimden bir can sıkıcı deneyime ayıran şeydir.

Platformunuz, sağlık, sigorta, eğitim ve finansal hizmetler gibi sektörlerdeki işletmelere hizmet vermektedir. Bu yüksek düzenlenmiş sektörler, AI’yi sorumlu bir şekilde dağıtmak ve müşteri güvenini korumak hakkında size neler öğretti?

Ben, kendi geçmişim ve ürün, tasarım ve veri liderliği deneyimim nedeniyle, özellikle düzenlenmiş endüstrilerde odaklanıyorum.

Trust ve uyumluluk gerçekten önemlidir bu etkileşimlerde. Sorumlu AI dağıtımı, ajanların güvenilir güvenlik kontrollerine, doğru hesap düzeyinde bağlama ve明確 bir insan yoluna sahip olmasına dikkat etmektir. Düzenlenmiş endüstrilerde güven, AI’ın hatasız olmasından değil, öngörülebilir ve düzeltilebilir olmasından gelir.

İnsanlar, AI’ın çağrı merkezi ajanlarını yerine geçeceğinden endişe ediyorlar. İnsan çalışanlar ve AI ajanları arasındaki ilişki, önümüzdeki beş yıl içinde nasıl evrilecek ve hangi sorumluluklar her zaman insan liderliğindeki olmalıdır?

AI, herkesin işini almayacak, ancak işin görünümünü değiştirecek.

Gelecek birkaç yıl içinde daha önemli olan insan rolü, geleneksel çağrı merkezi ajanı değil, yeni bir roldür. Ben ve kurucu ortağım buna CX Mühendisi diyoruz: AI ajanlarını kendileri yöneten ve müşteri yolculuğundan geriye doğru çalışan biri. AWS, müşterilerin AI ile inşa etmesine yardımcı olmak için 1 milyar dolarlık bir Forward Deployed Engineering birimi yatırımı yaptı, bu rol daha bir yıl önce gerçekten yoktu.

CX’de benzer bir değişim bekleyebiliriz: AI ajanları daha fazla hacmi işlediğinde, bu ajanları yöneten, denetleyen ve kalite kontrol eden kişiler esasen önemli işe alımlar olacaklar.

Sesli AI Dramatik bir şekilde gelişti, ancak müşteriler artık AI ile konuştuğunun farkında. Şeffaflık ve açıklama, uzun vadeli güveni oluşturmak için nasıl bir rol oynar ve şirketlerin her zaman müşterilere AI ajanı ile konuştuğunu söylemesi gerekir mi?

Müşteriler her zaman bir insan isteyebilir ve bunu her dağıtıma ekliyoruz. Aslında, insanların AI ile konuştuğunu anlayamadıkları veya anlasalar bile umursamadıkları, çünkü etkileşim kendisi daha önemlidir, görüyoruz.

Ayrıca, bazı şirketler zaten AI ile müşteri etkileşimlerinin çoğunu çalıştırıyor, ancak bunu henüz ilan etmiyorlar. Şeffaflık, müşteri bunu istediğinde önemlidir, ancak her etkileşim için bir gereklilik değildir.

AI artık giderek daha karmaşık konuşmaları işleyebiliyor. Şirketlerin, müşteri deneyimini gerçekten iyileştirdiğini değerlendirmek için basit maliyet azaltımı ötesinde hangi metriklere odaklanmaları gerekir?

İçeride, şirketler AI’ı günlük olarak ne kadar kullandıklarına dikkat etmelidir ve ağır kullanımın genel olarak iyi bir işaret olduğunu düşünmelidir. Ancak, şirketlerin dikkate alması gereken daha büyük bir metrik, personel başına geliridir. AI gerçekten çalışıyorsa, bu sayı artmalıdır ve bu, büyümeyi ve daha iyi marjları finanse eder. AI, insanları değiştirmez, ancak AI’ı iyi kullanan insanlar, aynı ekibi korurken daha fazla şey yaparlar, daha fazla müşteri hizmetini sunarlar, daha fazla anlaşma yaparlar ve inşa ederler.

İleriye bakıldığında, hangi ortaya çıkan teknolojiler veya yetenekler, işletme AI ajanlarının bir sonraki neslini tanımlayacak ve önümüzdeki yıllarda piyasaya sürülmesine en çok heyecan duyduğunuz gelişmeler nelerdir?

Şu anda, ses müşteri etkileşimlerinin %60-70’ini oluşturuyor ve geri kalanı sohbet, e-posta ve metin arasında bölünmüştür. AI, ses etkileşimlerini daha yüksek kaliteli ve yetenekli hale getirdikçe, sesin baskın kanal haline geleceğini ve sonunda tüm müşteri etkileşimlerinin %95’ine ulaşacağını bekliyorum.

AI ajanlarının bir sonraki neslini tanımlayacak olan, müşteri etkileşimlerine ne kadar proaktif ve dahil olduklarıdır. AI’nın müşteri deneyimi中的 nouveauté’si giyiliyor ve herkes bunun giderek daha yetenekli hale geldiğini biliyor, ancak sınırlarını zorlamak ve daha karmaşık kullanım durumlarını gerçekleştirmek için heyecan duyuyorum.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Regal ziyaret edebilir.