Gal Rimon, Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Centrical – Loạt phỏng vấn

Gal Rimon đã thành lập Centrical (trước đây là GamEffective) vào năm 2013 với tầm nhìn rõ ràng: giúp các công ty trao quyền cho nhân viên của họ và làm cho con người trở thành trung tâm của thành công kinh doanh. Trước khi thành lập Centrical, ông từng là Giám đốc điều hành của Gilon Business Insight, một công ty hàng đầu trong lĩnh vực kinh doanh thông minh. Khi Gilon được Ness Technologies (NASDAQ: NSTC) mua lại vào năm 2010, Gal đã gia nhập Ness với tư cách là Phó Chủ tịch cấp cao và là thành viên của đội ngũ lãnh đạo điều hành. Trước đó trong sự nghiệp của mình, ông từng là Phó Chủ tịch phụ trách Quan hệ Khách hàng và Hoạt động tại Deloitte Consulting và từng giữ vị trí tại EDS và Bashan. Gal holds an MBA in Marketing and Information Technologies từ Đại học Tel Aviv.

Centrical là một nền tảng quản lý hiệu suất và gắn kết nhân viên được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, giúp các tổ chức cải thiện hiệu quả của các đội ngũ tiền tuyến thông qua một hệ thống thống nhất cho quản lý hiệu suất, huấn luyện cá nhân hóa, học tập liên tục, đảm bảo chất lượng và trò chơi hóa. Nền tảng này kết hợp dữ liệu hiệu suất nhân viên, huấn luyện được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, học tập vi mô, chương trình ghi nhận, và thông tin tức thời để giúp các nhà quản lý xác định cơ hội cải thiện và hướng dẫn nhân viên đến kết quả tốt hơn. Được sử dụng rộng rãi bởi các trung tâm liên lạc, tổ chức bán hàng và đội ngũ trải nghiệm khách hàng, Centrical được thiết kế để tăng cường gắn kết nhân viên, năng suất, sự hài lòng của khách hàng và hiệu suất kinh doanh tổng thể bằng cách cung cấp hướng dẫn và động lực cá nhân hóa ở quy mô lớn.

Trước khi thành lập Centrical, bạn đã dành nhiều năm trong lĩnh vực lãnh đạo kinh doanh thông minh, bao gồm cả thời gian là Giám đốc điều hành của Gilon trước khi công ty này được Ness Technologies mua lại. Làm thế nào kinh nghiệm đó đã định hình quan điểm của bạn rằng các doanh nghiệp không chỉ cần bảng điều khiển/dữ liệu tốt hơn, mà còn cần một hệ thống có thể chuyển đổi thông tin thành hành động cho các đội ngũ tiền tuyến?

Tôi đã dành gần hai thập kỷ trong lĩnh vực kinh doanh thông minh, làm việc với các công ty tư vấn như EDS và Deloitte và sau đó điều hành công ty của riêng mình. Chúng tôi đã giúp một số tổ chức lớn nhất trên thế giới hiểu rõ hơn về dữ liệu của họ, và chúng tôi đã làm rất tốt. Nhưng tôi luôn gặp phải một vấn đề giống nhau. Các công ty đã đầu tư rất nhiều vào cơ sở hạ tầng dữ liệu. Các bảng điều khiển rất phức tạp. Các chỉ số hiệu suất chính (KPI) được xác định rõ ràng. Và vẫn chưa có nhiều thay đổi.

Thông tin đã tồn tại. Nó chỉ không hành động. Liên kết bị thiếu luôn là yếu tố con người. Bạn có thể đặt một lá cờ đỏ bên cạnh một nhân viên dưới hiệu suất trên bảng điều khiển, nhưng lá cờ đó không cho nhà quản lý biết phải làm gì, và nó cũng không giúp nhân viên cải thiện. Cầu nối giữa thông tin và thực hiện chạy qua con người, và không có công cụ kinh doanh thông minh nào tôi từng làm việc với được xây dựng để vượt qua nó. Đó là ý tưởng thành lập Centrical. Câu hỏi không bao giờ là “Làm thế nào chúng ta cung cấp cho các nhà lãnh đạo nhiều dữ liệu hơn?” mà “Làm thế nào chúng ta chuyển đổi dữ liệu thành hành động đúng, cho người đúng, vào đúng thời điểm?”

Centrical mô tả mình là đang xây dựng một “Hệ điều hành Trí tuệ Hiệu suất” cho tiền tuyến. Điều đó có nghĩa là gì trong thực tế cho một đội ngũ dịch vụ khách hàng, khách sạn, ngân hàng hoặc viễn thông sử dụng nền tảng mỗi ngày?

Hãy tưởng tượng một đại lý dịch vụ khách hàng tại một ngân hàng lớn: cô ấy xử lý các cuộc gọi phức tạp cả ngày. Người quản lý của cô ấy giám sát một đội gồm 30 người trên hai địa điểm. Nếu không có hệ điều hành hiệu suất, người quản lý sẽ dành hầu hết thời gian để kéo báo cáo, xem xét điểm số QA và cố gắng xác định ai cần chú ý. Khi người quản lý cuối cùng cũng đến được việc huấn luyện, nó trở nên phản ứng, quá muộn và không nhất quán trên toàn đội và đội tiếp theo.

Với Centrical, ngày trở nên khác biệt. Nền tảng bắt đầu từ kết quả kinh doanh: một mục tiêu cải thiện chất lượng, ra mắt sản phẩm mới hoặc yêu cầu tuân thủ. Nó thu thập tín hiệu từ dữ liệu KPI, đánh giá chất lượng, tiến độ học tập và phản hồi của nhân viên để xác định chính xác khoảng trống. Khi một đại lý có một điểm yếu cụ thể, chẳng hạn như câu hỏi thăm dò yếu về cuộc gọi giữ chân, nền tảng sẽ hiển thị điều đó cho người quản lý với hành động huấn luyện được đề xuất đã được chuẩn bị sẵn, và nó sẽ kích hoạt một mô phỏng vai trò được nhắm mục tiêu cho đại lý để thực hành trước cuộc gọi tiếp theo.

Đối với một đại lý trong lĩnh vực khách sạn, nó có thể có nghĩa là một thử thách được cá nhân hóa gắn với hành vi ghi nhận khách hàng trung thành, với phản hồi tức thời và ghi nhận được tích hợp vào dòng công việc. Đối với một đội viễn thông ra mắt sản phẩm mới, nó có thể có nghĩa là học tập thích ứng điều chỉnh theo khoảng trống kiến thức hiện có của mỗi đại diện, thay vì đẩy mọi người qua cùng một nội dung.

Chuỗi liên kết chung là hệ thống kết nối chiến lược với thực hiện cho mọi người trên sàn, không chỉ những người mà người quản lý có thời gian trong tuần này.

Nhiều doanh nghiệp đã có công cụ kinh doanh thông minh, hệ thống quản lý lực lượng lao động, nền tảng học tập và phần mềm đảm bảo chất lượng. Những hệ thống này thường không đạt được mục tiêu cải thiện hiệu suất nhân viên thực tế như thế nào?

Vấn đề không phải là các công cụ riêng lẻ, mà là chúng không nói chuyện với nhau theo cách thực sự có lợi cho hoạt động tiền tuyến.

Một hệ thống QA đánh dấu một vấn đề về chất lượng. Lá cờ đó ngồi trên bảng điều khiển. Người quản lý nhìn thấy nó ba ngày sau, nếu có. Nền tảng học tập có nội dung có thể giúp, nhưng không ai kết nối lá cờ với nội dung. Hệ thống quản lý lực lượng lao động tối ưu hóa lịch trình nhưng không biết gì về khoảng trống kỹ năng. Và ghi nhận xảy ra riêng biệt, trong một công cụ khác.

Do đó, thông tin và quyết định không bao giờ đến được những người cần chúng. Huấn luyện bị ngắt kết nối với đào tạo, đào tạo bị ngắt kết nối với kết quả, và nhân viên tiền tuyến trải qua một tập hợp chương trình bị phân mảnh không cộng lại thành cải thiện.

Và bây giờ, các đại lý AI đang tham gia vào hỗn hợp, được triển khai và tối ưu hóa trong sự cô lập với lực lượng lao động con người, làm cho thách thức trở nên nghiêm trọng hơn. Câu trả lời không chỉ là kết nối các nền tảng này. Đó là việc dàn xếp chúng xung quanh một mục tiêu chung: can thiệp đúng, cho người đúng, vào đúng thời điểm, đo lường theo một kết quả kinh doanh thực sự.

Kết quả của khách hàng gần đây của công ty bao gồm cải thiện giải quyết cuộc gọi đầu tiên, hiệu suất bán hàng, ghi nhận khách hàng trung thành, năng suất và giảm lỗi. Những kết quả đó tiết lộ gì về loại công việc tiền tuyến mà AI có thể cải thiện đầu tiên?

Chuỗi liên kết chung xuyên suốt tất cả những kết quả đó là chúng liên quan đến công việc mà bạn có thể đo lường và cải thiện thông qua thay đổi hành vi, thông qua củng cố kiến thức, phát triển kỹ năng và huấn luyện, đào tạo cá nhân hóa và động lực khiến nó trở nên gắn kết.

Phương diện mà AI đang mở ra hiện nay là thực hiện điều này ở cấp độ cá nhân, không chỉ cho một phân khúc hoặc một nhóm, mà cho từng người, dựa trên khoảng trống cụ thể của họ, vai trò của họ và vị trí của họ trong hành trình phát triển, và những gì kinh doanh cần từ họ.

Đội ngũ dịch vụ khách hàng của TP Samsung đã cải thiện giải quyết cuộc gọi đầu tiên lên 7,5% trong khi giảm công việc hành chính của người quản lý xuống 70%.

Phòng chống gian lận của một trong năm ngân hàng hàng đầu tại Hoa Kỳ đã giảm 66,7% lỗi và tăng 4,8% số tài khoản được xử lý.

IHG Hotels & Resorts muốn nhân viên lễ tân của họ tích cực ghi nhận và ghi danh khách hàng vào chương trình One Rewards. Chúng tôi đã trò chơi hóa đào tạo thành nhiệm vụ, đưa cho nhân viên tiền cho việc hoàn thành học tập và ghi danh thành viên, và cho phép các tài sản cạnh tranh trên bảng xếp hạng. Các khách sạn sử dụng nền tảng Centrical đã đạt được cải thiện tới 4 lần trong việc ghi nhận và hiệu quả ghi danh khách hàng trung thành, tạo ra hàng triệu đô la doanh thu và đặt phòng trực tiếp thêm.

Centrical đang mở rộng danh mục AI của mình với huấn luyện được hỗ trợ bởi AI, mô phỏng vai trò, trải nghiệm hiệu suất siêu cá nhân hóa và trí tuệ hiệu suất tự động. Trong số những khả năng này, bạn tin rằng khả năng nào sẽ có tác động lớn nhất đến các đội ngũ doanh nghiệp trong thời gian tới?

Điều đó phụ thuộc vào nơi một tổ chức đang đứng trong quá trình chuyển đổi của mình. Tôi sẽ nhấn mạnh hai khả năng đang tạo ra tác động đo lường được ngay lập tức cho khách hàng của chúng tôi.

Huấn luyện được hỗ trợ bởi AI đang có tác động vượt trội vì các tổ chức đang dưới áp lực thực sự để làm cho huấn luyện trở nên hiệu quả hơn, tăng phạm vi kiểm soát của người quản lý và vẫn cải thiện hiệu suất của đội ngũ. Người quản lý là ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu suất tiền tuyến, và vẫn họ đã dành nhiều thời gian hơn để báo cáo hơn là huấn luyện. Trợ lý AI của chúng tôi đảo ngược tỷ lệ đó: nó hiển thị ai cần huấn luyện, về gì và tại sao, với hành động đúng đã được chuẩn bị sẵn. Và tất cả đều được ưu tiên dựa trên mục tiêu của kinh doanh. Người quản lý trở thành một huấn luyện viên tốt hơn mà không cần thêm giờ trong ngày.

Mô phỏng vai trò AI cũng quan trọng như nhau ngay bây giờ, vì một lý do khác. Khi AI xử lý các tương tác đơn giản hơn, các cuộc trò chuyện đến với đại lý con người trở nên phức tạp hơn: tình cảm, ngoại lệ, rủi ro cao. Đồng thời, các tổ chức đang động viên lực lượng lao động của họ vào các vai trò mới nhanh hơn bao giờ hết. Thực hành (trong dòng công việc) là cách duy nhất để xây dựng sự tự tin và năng lực trong những tình huống đó trước khi chúng xảy ra trực tiếp. Mô phỏng vai trò với quy mô lớn, được thúc đẩy bởi khoảng trống hiệu suất thực sự, làm cho điều đó trở nên khả thi.

Trí tuệ hiệu suất tự động là phương diện tiếp theo. Tầm nhìn là một hệ thống xác định cơ hội, kích hoạt chương trình đúng và cải thiện liên tục thực hiện tiền tuyến mà không cần người quản lý khởi xướng.

Làm thế nào huấn luyện được hỗ trợ bởi AI thay đổi vai trò của người quản lý tiền tuyến, đặc biệt khi nhiều người quản lý đã quá tải với công việc hành chính và báo cáo hiệu suất?

Dữ liệu của chúng tôi cho thấy người quản lý đã dành khoảng 60% thời gian để phân tích dữ liệu và khoảng 20% để đánh giá, để lại ít hơn 20% để hỗ trợ thực sự cho đội ngũ của họ. Đó là sự mất chức năng cốt lõi. Những người chịu trách nhiệm nhất về hiệu suất tiền tuyến đã dành hầu hết thời gian để làm những việc mà một hệ thống nên làm cho họ.

Huấn luyện AI lấy lại thời gian đó. Người quản lý nhận được một cái nhìn ưu tiên về chính xác ai cần huấn luyện, về hành vi gì, với một phương pháp được đề xuất đã được chuẩn bị sẵn. Các phiên có thể được ghi lại và tự động ghi chép, để các hành động theo dõi được kích hoạt trực tiếp từ cuộc trò chuyện huấn luyện thay vì ngồi trong một ghi chú mà không ai đọc. Các mục tiêu cá nhân được tạo ra mà vừa có thể đạt được vừa có thể nhìn thấy được cho nhân viên.

Dữ liệu của chúng tôi đã cho thấy người quản lý sử dụng khả năng của chúng tôi đang huấn luyện nhiều hơn, và huấn luyện của họ đang có tác động lớn hơn đến hiệu suất của đội ngũ. Một trong những khách hàng khách sạn lớn của chúng tôi đã thấy sự cải thiện 10% trong hiệu quả huấn luyện nhờ AI, dẫn đến sự cải thiện có thể đo lường được trong các KPI: tất cả các KPI mà nhân viên được huấn luyện với khả năng AI của Centrical đều được cải thiện.

Một trong những phần thú vị nhất của định vị Centrical là ý tưởng quản lý cả nhân viên con người và kỹ thuật số. Làm thế nào các doanh nghiệp nên suy nghĩ về quản lý hiệu suất khi các đại lý AI trở thành một phần của hoạt động tiền tuyến?

Hầu hết các doanh nghiệp đang bước vào một vấn đề mà họ không nhìn thấy. Các đại lý AI đang xuất hiện từ mọi nơi: một từ nền tảng liên lạc của bạn, một từ CRM của bạn, một vài từ các đội của bạn xây dựng, và những người khác được đóng gói vào các công cụ mà bạn đã trả tiền. Chúng tôi gọi đó là “safari đại lý”. Họ đều đang làm việc, nhưng không ai sở hữu hiệu suất của họ. Không ai có thể cho bạn biết những đại lý nào thực sự giỏi trong công việc, những đại lý nào đang trôi dạt, hoặc những đại lý nào nên được loại bỏ.

Sự trực giác là coi đó như một vấn đề kỹ thuật, một mô hình hoặc một tích hợp. Tôi nghĩ đó là khung sai. Một khi một đại lý AI đang thực hiện công việc tiền tuyến, nó cần được quản lý với cùng mức độ nghiêm ngặt mà chúng ta dành cho hiệu suất con người: mục tiêu rõ ràng, kết quả có thể đo lường được, chứng nhận trước khi xử lý bất cứ điều gì quan trọng, và một vòng phản hồi bắt được trôi dạt trước khi nó gây hại.

Đó là lớp mà hầu hết các doanh nghiệp đang thiếu. Không phải là một nơi khác để xây dựng đại lý, mà là một lớp thống nhất để quản lý, chứng nhận và dàn xếp chúng, nằm trong cùng một hệ thống quản lý con người. Bởi vì công việc không còn là con người hay kỹ thuật số nữa. Đó là cả hai, trong cùng một đội, thường trên cùng một nhiệm vụ. Một người và ba đại lý xử lý một tương tác khách hàng. Nếu bạn đo lường con người trong một nơi và đại lý trong một nơi khác, bạn chỉ nhìn thấy các mảnh của hiệu suất của họ.

Quản lý hiệu suất nên được coi là một kỷ luật duy nhất trên toàn bộ lực lượng lao động, con người và kỹ thuật số. Cùng mục tiêu, cùng trách nhiệm, cùng vòng lặp đo lường, huấn luyện, cải thiện.

Các biện pháp phòng ngừa nào cần được thực hiện để đảm bảo rằng các hệ thống hiệu suất được hỗ trợ bởi AI hỗ trợ nhân viên chứ không chỉ tăng áp lực, giám sát hoặc kỳ vọng năng suất không thực tế?

Đây là một chủ đề quan trọng vì chúng tôi sử dụng AI để giúp mọi người trở thành một phiên bản tốt hơn của chính mình tại nơi làm việc.

Áp lực có thể tạo ra kết quả ngắn hạn. Nhưng về lâu dài, bạn cần cung cấp cho mọi người một hướng đi rõ ràng: giúp họ xây dựng các kỹ năng cụ thể mà vai trò của họ cần, và tạo ra thực hành tập trung vào các hành vi quan trọng nhất. Đó là một thỏa thuận khác cho nhân viên. Hệ thống không ở đó để theo dõi bạn. Nó ở đó để giúp bạn trở nên tốt trong công việc của mình. Và trở nên tốt trong công việc của mình cảm thấy tốt hơn nhiều so với việc được đo lường về nó. Đó là một điều đơn giản, nhưng không ai đến làm việc muốn làm một công việc tồi.

Vậy, các biện pháp phòng ngừa thực sự không phải là các chính sách, quy trình hoặc một chương trình ghi nhận nào đó nằm ở bên cạnh. Chúng là các hướng dẫn, kỹ năng và công cụ được xây dựng vào công việc hàng ngày để làm cho công việc dễ dàng hơn, hiệu quả hơn và có ý nghĩa hơn. Kỹ năng trước, sau đó là hành vi, sau đó là hiệu suất. Và dưới tất cả, động lực: nhân viên nên nhìn thấy tiến bộ họ đang thực hiện và cảm nhận được nó. Mỗi bước nên kết nối lại với điều gì đó họ quan tâm: khách hàng họ giúp đỡ, đội ngũ họ là một phần của, và nơi họ muốn đi tiếp theo. Đó là điều làm cho nó cảm giác như hơn một bảng điểm.

Và bởi vì AI xử lý các công việc hành chính, báo cáo, ưu tiên, người quản lý lấy lại thời gian của mình để thực sự huấn luyện. Để có mặt. Đó là mối quan hệ con người làm cho toàn bộ quá trình hoạt động.

Centrical gần đây đã huy động được 39 triệu đô la trong vòng tài trợ Series D, đưa tổng số vốn huy động được lên hơn 100 triệu đô la. Trong 12 đến 24 tháng tới, làm thế nào nguồn vốn mới này sẽ đẩy nhanh sự mở rộng toàn cầu của bạn và sự phát triển của các công cụ AI để quản lý hiệu suất tiền tuyến trên cả nhân viên con người và kỹ thuật số?

Chúng tôi đang suy nghĩ về sự tăng trưởng trên nhiều mặt trận:

Chúng tôi phục vụ các doanh nghiệp ở 150 quốc gia và 60 ngôn ngữ ngày nay, và vòng này sẽ tăng tốc sự tăng trưởng toàn cầu của chúng tôi.

Làm sâu sắc hơn Trí tuệ Hiệu suất Tự động sẽ là một trong những lĩnh vực tập trung của chúng tôi. Giai đoạn tiếp theo là một hệ thống xác định cơ hội, kích hoạt chương trình đúng và cải thiện liên tục thực hiện tiền tuyến mà không cần người quản lý khởi xướng.

Cuối cùng, mở rộng nền tảng để quản lý hiệu suất trên cả lực lượng lao động con người và kỹ thuật số cùng nhau. Khi các đại lý AI thực hiện nhiều nhiệm vụ tiền tuyến hơn, các doanh nghiệp cần có cùng mức độ nghiêm ngặt về tiêu chuẩn hiệu suất, huấn luyện và đo lường cho những người lao động kỹ thuật số như họ đã có cho con người. Chúng tôi được định vị để trở thành hệ điều hành cho thực tế hỗn hợp đó.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập Centrical.