Ryan Johnson, Chief Product Officer tại CallRail – Chuỗi phỏng vấn

Ryan có hơn 15 năm kinh nghiệm đa dạng về công nghệ và lãnh đạo phát triển sản phẩm từ các công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu đến các tổ chức Fortune 100. Với tư cách là Chief Product Officer tại CallRail, ông tận dụng niềm đam mê của mình với việc phát triển các giải pháp công nghệ hàng đầu để giải quyết các vấn đề thực tế. Trước khi gia nhập CallRail, ông là một thành viên quan trọng trong đội ngũ lãnh đạo tại Banjo (nay là MiiM). Tại đó, ông đã giúp phát triển tổ chức phát triển sản phẩm tăng trưởng hơn 300%, tạo ra các sản phẩm công nghệ AI/Machine learning hàng đầu thế giới và giúp huy động 100 triệu đô la vốn VC.

CallRail là một nền tảng trí tuệ dẫn đầu được hỗ trợ bởi AI, giúp các doanh nghiệp dễ dàng tiếp thị với sự tự tin. Đã phục vụ hơn 200.000 công ty trên toàn thế giới, các giải pháp của CallRail giúp các doanh nghiệp theo dõi và xác định từng lead cho hành trình tiếp thị của họ, thu thập và quản lý mọi cuộc gọi, tin nhắn, trò chuyện và biểu mẫu, và sử dụng những thông tin được AI phân tích để tối ưu hóa tiếp thị.

Sự nghiệp đầu tiên của bạn tập trung vào kế toán và tài chính, làm thế nào bạn chuyển sang AI?

Mặc dù sự nghiệp của tôi bắt đầu với sự tập trung vào kế toán và tài chính, tôi luôn có một tư duy phân tích. Trong khi tôi học tại Albion College, tôi tình cờ đăng ký một lớp khoa học máy tính như một trong những môn tự chọn – và phần còn lại là lịch sử! Điều này sau đó đã mang lại cho tôi cơ hội bắt đầu trong ngành công nghệ từ rất sớm, thậm chí trước khi AI trở thành một phần của chân trời.

Khi sự nghiệp của tôi tiếp tục tiến triển, tôi nhận ra hai điều: Tôi có một niềm đam mê sâu sắc với việc làm việc với dữ liệu (cụ thể hơn là dữ liệu từ góc độ sản phẩm) và điều hướng cách dữ liệu đó có thể được chuyển đổi thành thứ gì đó thực sự có giá trị cho khách hàng. Không có con đường thẳng cho những người muốn bước vào không gian mới nổi này, nhưng hai lợi ích này tự nhiên đã dẫn tôi đến một sự nghiệp liên quan đến AI.

Nếu bạn đã hỏi tôi hai thập kỷ trước khi tôi bắt đầu sự nghiệp của mình về AI, tôi có thể đã đề cập đến người终 như mọi người vào thời điểm đó. Tuy nhiên, khi công nghệ đã tiến hóa – và đặc biệt là với những tiến bộ gần đây – rõ ràng rằng hành trình của tôi phải bắt đầu với một sự quan tâm mạnh mẽ và nền tảng hiểu biết về dữ liệu.

Đối với những người muốn theo đuổi một con đường sự nghiệp trong AI, việc đến từ một nền tảng độc đáo với những quan điểm ban đầu là điều quan trọng nhất. Có rất nhiều điều không biết về AI trong tương lai và bạn có thể đi theo nhiều hướng khác nhau – cách nó được áp dụng, nơi nó được áp dụng, quy định, tuân thủ – đó gần như là một danh sách vô tận. Do đó, tôi nghĩ rằng nếu bạn có thể đến với một tâm trí cởi mở và sẵn sàng học hỏi, gần như bất kỳ ai cũng có thể bước vào không gian mới nổi này bất kể nền tảng ban đầu của họ.

Trước vai trò hiện tại của bạn, bạn đã lãnh đạo việc phát triển các sản phẩm AI/ML của Banjo, những sản phẩm đó là gì và bạn đã rút ra những kết luận quan trọng nào từ kinh nghiệm này?

Ở mức cao nhất, chúng tôi đã sử dụng AI và học máy để phát hiện các sự kiện khi chúng xảy ra trên toàn thế giới. Chúng tôi tập trung công nghệ nội bộ của mình vào tầm nhìn máy tính để phát hiện các thứ trong hình ảnh và video (đám cháy, tai nạn, logo, đối tượng, v.v.) và NLP để xác định những gì mọi người đang nói về. Chúng tôi sử dụng nhiều nguồn dữ liệu như truyền thông xã hội, e911, camera giao thông, v.v. để xác định và xác thực khi một “sự kiện” xảy ra. Chúng tôi đã sử dụng công nghệ này để giúp phá vỡ tin tức (địa phương và quốc gia) trước bất kỳ ai khác và để giúp các tập đoàn doanh nghiệp bảo vệ nhân viên, tài sản và thương hiệu của họ.

CallRail sử dụng một công nghệ gọi là Conversation Intelligence giúp khám phá những thông tin từ các cuộc trò chuyện, điều này cụ thể là gì?

Conversation Intelligence® là khả năng tự động tổng hợp những thông tin hành động từ các cuộc gọi điện thoại để cải thiện hiệu suất tiếp thị. Mục tiêu là cho phép các nhà tiếp thị, cơ quan và chủ doanh nghiệp đưa ra quyết định kinh doanh đúng đắn với tốc độ và độ chính xác.

• Chuyển đổi lead: CallRail’s AI khai thác các cuộc gọi điện thoại và cung cấp thông tin và thông tin có giá trị có thể được sử dụng cho việc chuyển đổi lead. Bằng cách xác định các lead tốt nhất từ các nguồn tiếp thị hàng đầu, AI cho phép bạn ưu tiên nỗ lực của mình và tập trung vào các lead nóng nhất. Điều này đảm bảo rằng tài nguyên của bạn được sử dụng hiệu quả trong khi đồng thời tiết kiệm thời gian cho bạn. Thông qua Conversation Intelligence® của CallRail, bạn có thể tự động hóa các quy trình làm việc cho việc theo dõi lead mượt mà hơn. Cuối cùng, những thông tin được AI cung cấp mang lại cho bạn một sự hiểu biết sâu sắc về nhu cầu và sở thích của từng lead, giúp bạn phát triển các chiến lược và giải pháp tùy chỉnh, tối đa hóa cơ hội chuyển đổi họ thành khách hàng hài lòng.

• Trải nghiệm khách hàng: Thông tin từ các cuộc gọi điện thoại mang lại cơ hội để nâng cao trải nghiệm khách hàng. Thông qua việc phân tích các cuộc trò chuyện, AI có thể cung cấp thông tin có giá trị để giúp bạn hiểu khách hàng và hành trình của họ một cách toàn diện. Điều này bao gồm việc thu thập chi tiết của từng tương tác, chẳng hạn như các chủ đề được thảo luận, giọng điệu, cảm xúc và bất kỳ điểm khó khăn hoặc thách thức cụ thể nào được đề cập. Với hình ảnh đầy đủ về hành trình và tương tác của lead, các doanh nghiệp có thể cung cấp trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa và tùy chỉnh. Với những thông tin được AI cung cấp, các công ty có thể hiểu rõ hơn về sở thích, nhu cầu và kỳ vọng của khách hàng, cho phép họ đưa ra đề xuất, khuyến nghị và giải pháp phù hợp.

• Hiệu suất của đại lý: Bằng cách xem xét nội dung cuộc trò chuyện, Conversation Intelligence® của CallRail cung cấp những lời khuyên hữu ích về việc xử lý cuộc gọi, mang lại cho các đại lý những hướng dẫn cần thiết để cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn. AI cũng tổng hợp thông tin trên nhiều cuộc gọi hoặc theo từng đại lý, cho phép bạn có được một sự hiểu biết toàn diện về hiệu suất của đội ngũ. Với công nghệ này, bạn có thể khám phá ra các mẫu hoặc xu hướng tích cực hoặc tiêu cực trong cảm xúc được thể hiện trong các cuộc gọi. Điều này có nghĩa bạn có thể xác định các vấn đề chung hoặc các vấn đề lặp lại có thể ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Bằng cách giải quyết những lĩnh vực cần cải thiện này, bạn có thể nâng cao chất lượng tổng thể của các tương tác khách hàng.

• Tối ưu hóa tiếp thị: Một trong những lợi thế chính của thông tin cuộc gọi được hỗ trợ bởi AI là sự dễ dàng tích hợp với các hệ thống khác nhau, bao gồm cả nền tảng CRM như HubSpot và các công cụ tự động hóa tiếp thị khác. Sử dụng thông tin được AI cung cấp, các doanh nghiệp có thể trang bị cho mình một hình ảnh đầy đủ về hành trình lead, từ liên hệ ban đầu đến kết quả cuối cùng, trên cả kênh kỹ thuật số và ngoại tuyến. Những thông tin này cũng cho phép các nhà tiếp thị đo lường hiệu quả của các chiến lược tiếp thị của họ về mặt ROI. Bằng cách theo dõi các chỉ số hiệu suất chính như tỷ lệ chuyển đổi lead, chi phí thu hút khách hàng và doanh thu tạo ra, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa nỗ lực tiếp thị của mình để đạt được ROI cao hơn. Hơn nữa, ngoài việc tích hợp công nghệ, tiếp thị được tối ưu hóa trong Conversation Intelligence vì nó mang lại cho các doanh nghiệp khả năng xác định từ khóa và tự động hóa chiến lược đặt giá thầu từ khóa dựa trên thông tin từ cuộc gọi, cung cấp thông tin có giá trị cho SEO và tinh chỉnh chiến lược từ khóa. Ví dụ, nếu lead thường xuyên hỏi về các dịch vụ không được cung cấp, các doanh nghiệp có thể điều chỉnh thông điệp trên trang web của họ để đảm bảo các cuộc gọi được căn chỉnh tốt hơn hoặc xem xét điều chỉnh dịch vụ của họ để đáp ứng nhu cầu của lead.

Conversation Intelligence® của CallRail được thiết kế để hiểu và phân tích giọng nói con người. Điều đó có nghĩa là nó có thể trích xuất từng mảnh thông tin quý giá từ các cuộc gọi điện thoại trong khi tiết kiệm thời gian cho các đại lý và quản lý hơn 94% thời gian của họ. Thông tin từ các cuộc gọi điện thoại là kiến thức trực tiếp từ miệng khách hàng. Kết quả là dữ liệu vô giá từ một công cụ tiếp thị đã được thử nghiệm và có một bước nhảy vọt trong thế kỷ 21.

Loại AI và học máy nào được sử dụng trong công nghệ này?

Chúng tôi có một mối quan hệ hợp tác tuyệt vời với AssemblyAI, một công ty tận dụng nhiều tính năng AI của chúng tôi. Không đi vào chi tiết sâu, chúng tôi sử dụng:

• ASR (Nhận dạng Giọng nói Tự động) – Được hỗ trợ bởi Conformer-2, mô hình ASR lớn nhất có sẵn thương mại được đào tạo trên hơn 1,1 triệu giờ dữ liệu âm thanh tiếng Anh
• LeMUR – LLM được sử dụng để phân tích dữ liệu nói. Là nền tảng của tóm tắt, huấn luyện đại lý, tự động hóa đủ điều kiện, để đặt tên một số. CallRail tinh chỉnh theo nhiều cách khác nhau trên các mô hình để mang lại giá trị tối đa cho khách hàng của chúng tôi.

Vào tháng 7 năm 2023, CallRail Labs được ra mắt như là đầu tiên trong lĩnh vực phân tích cuộc gọi. Một trong những tính năng cốt lõi của nó là việc giới thiệu “kế hoạch hành động.” Bạn có thể chia sẻ một số thông tin về điều này?

Đúng vậy! Khi chúng tôi giới thiệu CallRail Labs, chúng tôi cũng phát hành kế hoạch hành động để hỗ trợ các đại lý với các khuyến nghị do AI tạo ra cho các bước tiếp theo sau một cuộc gọi. Tính năng này loại bỏ việc đoán già về việc theo dõi các khách hàng tiềm năng bằng cách tóm tắt các điểm chính, hợp nhất chúng vào một định dạng có thể chia sẻ để gửi email hoặc gửi tin nhắn cho các đội tuyến đầu, và ghi lại việc theo dõi trong bảng điều khiển Conversation Intelligence ™ cao cấp của CallRail.

Tuy nhiên, kể từ khi chúng tôi ra mắt CallRail Labs vào tháng 7, sáu khả năng mới cũng đã được giới thiệu:

• Đào tạo cuộc gọi được hỗ trợ bởi AI xác định nơi các đại lý đã thực hiện tốt, nơi họ có thể cải thiện và, quan trọng nhất, cung cấp các khuyến nghị cụ thể và có thể thực hiện được để làm tốt hơn. Điều này nâng cao gánh nặng đào tạo khỏi các chủ doanh nghiệp và đảm bảo rằng phản hồi kịp thời và không thiên vị được đưa ra cho các đại lý để cải thiện hiệu suất.
• Xác định cuộc hẹn thành công được sắp xếp bởi AI trao quyền cho các chủ doanh nghiệp để ngay lập tức xác định các cuộc gọi có khả năng tạo ra doanh thu cao nhất và hiểu những hoạt động nào thu hút các lead tốt nhất.
• Xác định khách hàng mới hoặc hiện tại bằng AI, cho phép các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về các chiến dịch tiếp thị nào đang tạo ra doanh nghiệp thực sự mới và những chiến dịch nào đang thúc đẩy doanh nghiệp lặp lại, mà không cần phải nghe cuộc gọi hoặc đọc bản ghi.
• Xác định tự động các câu hỏi thường được hỏi trên các cuộc gọi để cung cấp thông tin quý giá về nhu cầu của khách hàng, đồng thời hỗ trợ tối ưu hóa SEO và tinh chỉnh chiến lược từ khóa.
• Capture chi tiết và sở thích cá nhân của người gọi tự động, có thể được sử dụng để hỗ trợ xây dựng mối quan hệ trong tương lai và tạo ra những kết nối sâu sắc hơn giữa các thương hiệu và khách hàng. Những chi tiết nhỏ như nhớ ngày sinh nhật của khách hàng hoặc một sự kiện quan trọng sắp tới có thể xây dựng niềm tin và lòng trung thành với thương hiệu.
• Sử dụng AI để tạo ra các tin nhắn văn bản và email sâu sắc và concis sau khi cuộc gọi đã kết thúc để xác nhận rằng các mối quan tâm của khách hàng đã được lắng nghe, củng cố mối quan hệ và tiết kiệm thời gian cho các đại lý.

Đọc thêm về những khả năng mới này tại đây và tại đây. Trong khi chúng tôi rất hào hứng với động lực ban đầu này – chúng tôi chỉ đang bắt đầu chạm vào bề mặt!

Bạn cũng có thể mô tả cách CallRail Labs cho phép khách hàng ảnh hưởng đến việc sử dụng AI của công ty?

Chương trình đổi mới này – như bạn đã đề cập, là đầu tiên trong lĩnh vực phân tích cuộc gọi – được thiết kế để giúp thúc đẩy sự đổi mới AI liên tục cùng với các doanh nghiệp vừa và nhỏ bằng cách mời khách hàng của chúng tôi ảnh hưởng đến cách chúng tôi sử dụng AI thông qua việc truy cập sớm vào các khả năng sản phẩm mới.

Mục tiêu là cung cấp phản hồi trực tiếp cho các trưởng nhóm sản phẩm và kỹ thuật trong khi đồng thời cho phép chúng tôi di chuyển một cách có mục đích để giải quyết các thách thức kinh doanh thực sự giữa sự bùng nổ của các khả năng được hỗ trợ bởi AI. Chúng tôi rất may mắn khi có một tập hợp lớn khách hàng sẵn sàng để thử nghiệm ứng dụng thực tế của những sản phẩm mới được hỗ trợ bởi AI và cung cấp phản hồi vô giá.

Ý nghĩa của dự án này nằm ở việc nó đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp và liên tục cung cấp các chiến lược dựa trên dữ liệu, nâng cao hiệu quả tổng thể. Nó thể hiện sức mạnh của AI và cách nó có thể thúc đẩy sự đổi mới có ý nghĩa trong lĩnh vực Conversation Intelligence®.

Một số trường hợp sử dụng phổ biến của phần mềm này là gì?

Chúng tôi may mắn có một phạm vi rộng lớn các ví dụ minh họa cách khách hàng của chúng tôi sử dụng AI để biến các cuộc gọi của họ thành lợi thế cạnh tranh. Một số ví dụ yêu thích của chúng tôi trên nhiều ngành công nghiệp bao gồm:

Dịch vụ tại nhà: Adria Marble & Granite là một nhà sản xuất đá cẩm thạch và đá hoa cương gia đình, lắp đặt các mặt bàn bếp và phòng tắm, lò sưởi và nhiều hơn nữa. Khi doanh nghiệp này bắt đầu, quảng cáo được thực hiện thông qua danh bạ điện thoại, fax và truyền miệng. Trong một ngành công nghiệp nơi các nhà thầu thường bỏ qua việc theo dõi các khách hàng tiềm năng, việc có CallRail cũng giúp Adria Marble nổi bật bằng cách đảm bảo tất cả các cuộc gọi đều được theo dõi và không có lead nào bị mất.

Kết quả là, công ty đã có thể giảm chi phí lead tổng thể và làm tốt hơn việc nhắm mục tiêu các lead phù hợp sẽ mang lại doanh thu cao hơn từ các giao dịch họ kết thúc. CallRail đã giúp Adria Marble tiết kiệm 10-20 giờ mỗi tuần bằng cách tự động hóa việc theo dõi lead và cuộc gọi mà Irfan sẽ phải làm thủ công, hoặc thông qua bảng tính hoặc đôi khi chỉ là la hét xung quanh văn phòng để đảm bảo khách hàng nhận được cuộc gọi lại. Với chỉ ba người xử lý tất cả các nhiệm vụ bán hàng và hành chính văn phòng, việc lấy lại những giờ này cho các nhiệm vụ khác là có tác động.

Pháp lý: Cạnh tranh giữa các cơ quan tiếp thị kỹ thuật số là gay gắt – đặc biệt là trong không gian pháp lý, nơi khách hàng thường trung thành và có lợi hơn so với các ngành công nghiệp khác. Đó là lý do tại sao Above the Bar Marketing đã chuyển sang CallRail để giúp chứng minh những quảng cáo, chiến dịch và từ khóa nào khiến điện thoại của khách hàng reo. Kết quả: việc theo dõi cuộc gọi đã giúp ít nhất 75% khách hàng của họ phân bổ lại tiền vào đúng cách – loại bỏ 1.000 đô la mỗi tháng trong chi tiêu quảng cáo lãng phí.

Chăm sóc sức khỏe: Hoạt động tiếp thị kỹ thuật số của Cornerstone Foot Care thiếu theo dõi lead và cuộc gọi điện thoại đến. Thực tế đã chuyển sang CallRail để có cái nhìn sâu sắc về từ khóa và chiến dịch mà các cuộc gọi đến từ đó, cũng như chất lượng của mỗi cuộc gọi. Với sự bổ sung của Quảng cáo Google và theo dõi CallRail, Cornerstone đã tăng doanh thu của mình lên 40% thông qua chất lượng cuộc gọi tăng, số lượng cuộc gọi từ lead đến tăng và số lượng cuộc gọi nhỡ giảm.

Bạn cũng được biết đến với việc so sánh AI và đua xe của bạn. Một số điểm tương đồng giữa hai điều này là gì?

AI và đua xe (đặc biệt là Công thức 1) đã có một mối quan hệ chặt chẽ trong nhiều năm nay. Các đội đua xe có thể đưa xe của họ qua các mô phỏng mà AI có thể giải thích và giúp đội với hiệu suất. AI có thể phát hiện các thay đổi cần được thực hiện đối với động cơ để tăng hiệu suất hoặc cải thiện độ tin cậy, đến các thay đổi trong khí động học để giúp lực ép xuống. Không có gì ngạc nhiên khi các xe Công thức 1 hiện đại trông giống như tàu vũ trụ vì AI đang giúp thiết kế khí động học.

Cá nhân, tôi nghĩ AI hoạt động tốt nhất với một yếu tố phản hồi của con người, điều này không khác gì trong đua xe. Ví dụ, ngay cả khi một mô hình AI dự đoán thiết lập tốt nhất cho điều kiện mưa hoặc nóng, tay đua vẫn phải cung cấp phản hồi cho đội. AI không thể dự đoán mọi thứ về hiệu suất và sở thích của tay đua, vì vậy bạn cần tương tác của con người để có phản hồi. Tôi thực sự đã nghe một trưởng nhóm nói về điều này khi tôi đang thực hiện một chuyến tham quan pit tại Petit LeMans vào tháng 10. Anh ấy nói: “AI thực sự tuyệt vời và đã mang lại những lợi ích lớn, nhưng nó vẫn chưa thay thế phản hồi của tay đua và một đội hiểu được sự tinh tế của tay đua.”

Bạn có thể chia sẻ tầm nhìn của mình về tương lai của AI giọng nói và phân tích cuộc gọi?

Nó rất dễ dàng để cảm thấy như thế giới tiếp thị di chuyển nhanh hơn tốc độ ánh sáng ngày nay. Luôn có một thuật ngữ mới để học, một chiến lược để thực hiện hoặc một phương pháp hay nhất để triển khai. Chúng ta thường quên rằng một số chiến lược tiếp thị tốt nhất là trong sự thay đổi và sự mới mẻ này. Một trong những chiến lược bị bỏ qua này chắc chắn là cuộc gọi điện thoại.

Cuộc gọi điện thoại vẫn là công cụ tốt nhất cho các nhà tiếp thị để sử dụng, cung cấp một lượng thông tin khổng lồ về những gì khách hàng của bạn muốn và cần. Tuy nhiên, một phần đáng kể của tiềm năng này vẫn chưa được khai thác trên nhiều ngành công nghiệp. Trong khi chúng tôi chắc chắn đang trên một nhiệm vụ để tiếp tục đẩy nhanh sự phát triển của AI giọng nói và phân tích cuộc gọi để giúp khách hàng đạt được ROI cao hơn, tôi cũng rất hào hứng về việc các doanh nghiệp nhỏ nhận ra đầy đủ tác động của AI trong việc biến các cuộc gọi thành những thông tin mà họ có thể hành động.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập CallRail.