瑞恩·约翰逊，CallRail 首席产品官 – 采访系列

瑞恩拥有超过 15 年的多样化技术和产品开发领导经验，从初创公司到财富 100 强组织。作为 CallRail 的首席产品官，他利用自己对开发最佳技术解决方案的热情来解决现实世界的问题。在加入 CallRail 之前，他是 Banjo（现为 MiiM）的领导团队的关键成员。在那里，他帮助产品开发组织增长了 300%，创建了世界级的 AI/机器学习技术产品，并帮助筹集了 1 亿美元的 C 轮风险投资。

CallRail 是一个 AI 驱动的潜在客户智能平台，使企业能够自信地进行营销。服务于全球 20 万多家公司，CallRail 的解决方案帮助企业跟踪和归因每个潜在客户到其营销旅程，捕获和管理每个电话、短信、聊天和表单，并使用 AI 提供的见解来优化其营销。

您早期的职业生涯专注于会计和金融，您最初如何转向 AI?

虽然我的职业生涯最初专注于会计和金融，但我一直具有分析型思维。在我学习阿尔比恩学院期间，我偶然报名了计算机科学课程——其余的就是历史！这后来给我提供了在 AI 出现之前很久就进入技术行业的机会。

随着我的职业生涯的继续，我意识到两件事：我对数据（尤其是从产品角度来看）有着深厚的热情，并且我有能力将这些数据转化为真正有价值的东西给客户。对于那些想要进入这个新兴领域的人来说，没有直接的途径，但是这些兴趣自然地引导我走向了一个涉及 AI 的职业生涯。

如果你二十年前问我关于 AI 的事情，当时我刚开始我的职业生涯，我可能会像当时其他人一样提到终结者。然而，随着技术的发展，尤其是最近的进步，很明显我的旅程必须从对数据的强烈兴趣和理解开始。

对于那些想要追求 AI 职业生涯的人来说，拥有独特的背景和原创的视角是最重要的。AI 的未来有很多未知数，你可以朝着很多不同的方向发展——它的应用、应用领域、监管、合规——几乎是一个无穷无尽的列表。因此，我认为如果你可以带着开放的心态和学习的意愿进入这个领域，几乎任何人都可以进入这个新兴领域，无论他们最初的背景如何。

在您当前的角色之前，您曾领导 Banjo 的 AI/ML 产品的开发，这些产品是什么，您从这段经历中得到了什么关键的收获?

在最高层次上，我们使用 AI 和机器学习来检测事件随着时间的推移。我们专注于计算机视觉来检测图像和视频中的物体（火灾、事故、标志、物体等），以及 NLP 来确定人们正在谈论什么。我们利用许多数据源，例如社交媒体、e911、交通摄像头等，来三角测量和验证事件的发生。我们利用这项技术来帮助突发新闻（本地和国家），并帮助企业保护其员工、资产和品牌。

CallRail 使用了一种称为对话智能的技术，用于从对话中获取见解，这具体是什么?

对话智能® 是自动聚合可行的电话见解以提高营销性能的能力。目标是使营销人员、代理商和企业主能够快速、准确地做出正确的商业决策。

• 潜在客户转化： CallRail 的 AI 挖掘电话对话并提供见解和有价值的信息，可以用于潜在客户转化。通过识别最好的潜在客户来源，AI 允许您优先考虑您的努力并专注于最热门的潜在客户。这确保您的资源得到有效利用，同时也节省了您的时间。通过 CallRail 的对话智能，您可以自动化潜在客户跟进的工作流程。最后，AI 驱动的见解为您提供了对每个潜在客户的需求和偏好的深入理解。使用这些信息，您可以制定个性化的策略和定制的解决方案，最大限度地增加将他们转化为满意客户的机会。

• 客户体验： 电话对话见解为增强客户体验提供了机会。通过对话的分析，AI 可以为您提供有价值的信息，以帮助您全面了解您的客户和他们的旅程。这包括捕获每次交互的详细信息，例如讨论的主题、语气、情绪以及提到的任何特定的痛点或挑战。通过对潜在客户的旅程和交互的全面图景，企业可以提供更个性化和量身定制的客户体验。通过 AI 驱动的见解，公司可以更好地了解客户的偏好、需求和期望，使他们能够提供相关的建议、推荐和解决方案。

• 代理绩效： 通过审查对话内容，CallRail 的对话智能提供了有用的电话处理技巧，给代理提供了改善客户服务所需的指导。AI 还聚合了多个电话或个别代理的见解，允许您全面了解团队的绩效。通过这项技术，您可以发现对话中表达的情绪或问题的积极或消极模式或趋势。通过解决这些问题领域，您可以提高客户互动的整体质量。

• 营销优化： AI 驱动的电话见解的一个主要优势是将其与不同系统集成的便捷性，包括 HubSpot 和各种营销自动化工具等 CRM 平台。使用 AI 驱动的见解，企业可以获得对潜在客户旅程的完整图景，从初始联系到最终结果，跨数字和离线渠道。这些见解还使营销人员能够衡量其营销策略的有效性，以 ROI 为衡量标准。通过跟踪关键绩效指标（KPI），例如潜在客户转化率、客户获取成本和产生的收入，企业可以优化其营销工作以实现更高的 ROI。此外，除了与技术栈集成外，营销在对话智能中得到优化，因为它为企业提供了识别关键词和自动关键词出价策略的能力，基于对话的见解，为 SEO 和营销消息提供了有价值的输入。例如，如果潜在客户一致询问不提供的服务，企业可以调整其网站消息以确保更好地对齐呼叫或考虑调整其产品以满足潜在客户的需求。

CallRail 的对话智能旨在理解和分析人类语言。这意味着它可以从电话中提取每一个有价值的信息，同时节省代理和经理超过 94% 的时间。电话中的信息是来自客户口中的第一手资料。结果是来自成熟营销工具的无价之宝，带有 21 世纪的转折。

在这项技术中使用了哪些不同类型的 AI 和机器学习?

我们与 AssemblyAI 有一个很好的 AI 合作伙伴关系，这是一家利用我们各种 AI 功能的公司。没有深入细节，我们使用：

• ASR（自动语音识别）- 由 Conformer-2 提供支持，这是训练有 110 万小时英语音频数据的最大的商用可用 ASR 模型
• LeMUR – 用于分析口语的 LLM。它是摘要、代理辅导、自动资格等的基础。CallRail 以各种方式对其进行了微调，以最大限度地提高客户的价值。

2023 年 7 月，CallRail Labs 被推出，这是呼叫分析领域的首个创新。其核心功能之一是“行动计划”的引入。你可以分享一些关于它的见解吗?

没错！当我们推出 CallRail Labs 时，我们还发布了行动计划，以支持代理人在呼叫后采取 AI 生成的下一步推荐。该功能通过总结关键要点、整理它们以便与前线团队共享，并在 CallRail 的高级对话智能仪表板中记录跟进，从而消除了跟进潜在客户的猜测。

然而，自从我们在 7 月份推出 CallRail Labs 以来，又推出了六项新功能：

• AI 驱动的电话辅导 确定代理人在哪里表现良好，哪里需要改进，并且最重要的是，提供具体的可行建议来做得更好。这减轻了企业主的培训负担，并确保代理人获得及时、无偏见的反馈，以提高绩效。
• AI 识别成功安排的预约 启用企业主能够立即确定最有可能产生收入的呼叫，并了解哪些活动吸引了最好的潜在客户。
• AI 识别新客户或现有客户 允许企业了解哪些营销活动真正产生了新业务，哪些活动推动了现有客户的忠诚度和收入增长。了解哪些活动推动了新客户到您的业务，哪些活动推动了现有客户的忠诚度和收入增长，使企业能够改善受众细分，并最终提高活动绩效。
• 自动识别呼叫中经常提出的问题 为您提供了对客户需求的宝贵见解，并有助于 SEO 优化和关键词策略的完善。例如，如果潜在客户一致询问不提供的服务，企业可以调整其网站消息以确保呼叫更好地对齐或考虑调整其产品以满足潜在客户的需求。
• 自动捕获呼叫者的个人详细信息和偏好 可用于支持未来的关系建立和品牌与客户之间更深层次的联系。例如，记住客户的生日或即将到来的生活事件可以建立坚不可摧的信任和品牌忠诚度。
• 利用 AI 生成呼叫结束后周到的、简洁的文本和电子邮件消息 以确认客户的担忧已被听到，巩固关系，并节省代理人数小时的工作时间。

在 这里 和 这里 了解更多关于这些新功能的信息。虽然我们对最初的成果感到兴奋，但我们才刚刚开始！

您还能描述一下 CallRail Labs 如何使客户能够影响公司对语音 AI 的使用吗?

这个新型创新计划——正如您提到的，在呼叫分析领域是首屈一指的——旨在通过邀请我们的客户影响我们使用语音 AI 的方式，促进与中小企业的持续 AI 创新。目标是为产品和工程负责人提供直接反馈，同时允许我们有针对性地解决市场中真正的商业挑战，尤其是在 AI 驱动的功能的市场爆发中。

这个项目的重要性在于，它简化了复杂的任务，并持续提供数据驱动的策略，提高了整体效率。它展示了 AI 的力量以及它如何在对话智能领域推动有意义的创新。

该软件的一些流行用例是什么?

我们很幸运拥有一个广泛的示例，展示了我们的客户如何使用 AI 将呼叫转化为竞争优势。以下是一些我们最喜欢的跨行业示例：

家庭服务： Adria Marble & Granite 是一家家族拥有的石材加工商，安装厨房和浴室台面、壁炉等。在该业务开始时，广告是通过黄页、传真和口口相传进行的。由于在行业中，承包商经常在跟进潜在客户时掉链子，拥有 CallRail 也帮助 Adria Marble 脱颖而出，确保所有呼叫都得到跟进，且没有潜在客户丢失。

因此，该公司能够降低每个潜在客户的总成本，并更好地针对那些将为其带来更高金额的交易做出更准确的跟进。CallRail 通过自动化 Irfan Otherwise 手动执行的潜在客户和呼叫跟踪，节省了 Adria Marble 每周 10-20 小时的时间，或者有时只是在办公室里喊叫，以确保客户获得回电。由于只有三个人处理所有销售和行政办公室职责，因此获得这些小时的时间用于其他任务是有影响力的。

法律： 数字营销机构之间的竞争，尤其是在法律领域，竞争非常激烈，客户通常比其他行业更忠诚、更有利可图。这就是为什么 Above the Bar Marketing 转向 CallRail，以帮助证明哪些广告、活动和关键词让其客户的电话响起。结果：呼叫跟踪帮助至少 75% 的客户以正确的方式重新分配资金——每月节省了 1,000 美元的浪费广告支出。

医疗保健： Cornerstone Foot Care 的数字营销运营缺乏对潜在客户和传入电话的跟踪。该诊所转向 CallRail，以了解哪些关键词和活动呼叫来自哪里，以及每个呼叫的质量。通过添加 Google Ads 和 CallRail 跟踪，Cornerstone 增加了 40% 的收入，通过提高呼叫质量、增加来自潜在客户的呼叫数量和减少漏失呼叫数量来实现这一目标。

您还以将 AI 与汽车赛车进行比较而闻名。两者之间的一些共同点是什么?

AI 和汽车赛车（尤其是 F1）多年来一直密切相关。赛车队可以将他们的汽车进行模拟，AI 可以解释并帮助团队改进性能。AI 可以检测需要对发动机进行的更改以提高性能或可靠性，甚至可以检测空气动力学的更改以帮助下压力。难怪现代 F1 车看起来像宇宙飞船，因为 AI 正在帮助设计空气动力学。

我认为 AI 在有人类反馈元素的情况下效果最佳，这与赛车没有什么不同。例如，即使 AI 模型预测了最佳设置，例如雨天或高温条件，驾驶员仍然需要向团队提供反馈。AI 无法预测驾驶员的所有性能和偏好，因此您需要人类的互动来提供反馈。我实际上听过一位队长在我十月份参加皮特·勒芒斯赛道的维修区参观时提到过这一点。他说：“AI 真的很棒，并且给了我们很大的提升，但它仍然无法取代驾驶员的反馈和理解驾驶员细微差别的团队。”

您对语音 AI 和呼叫分析的未来有何展望?

很容易觉得营销世界的变化速度比光速还快。总有新的术语需要学习，新的策略需要实施，或者新的最佳实践需要部署。我们经常忘记，一些最好的尝试过的营销策略隐藏在不断的变化和新颖性中。其中一个被忽视的策略无疑是电话呼叫。

电话呼叫仍然是营销人员使用的最佳工具，能够提供有关客户需求和偏好的大量信息。然而，各个行业中仍有大量的潜力未被利用。虽然我们当然致力于继续推动语音 AI 和呼叫分析的发展，以帮助客户实现更高的 ROI，但我同样对小型企业充分认识到 AI 对将呼叫转化为可行见解的影响程度感到兴奋。

感谢这次精彩的采访，希望读者能够通过访问 CallRail 来了解更多信息。