Jonathan Corbin, Maven AGI – intervjuuseeria asutaja ja tegevjuht

Jonathan Corbin on Maven AGI asutaja ja tegevjuht. Varem juhtis Jonathan HubSpoti klientide edu ja strateegia globaalse asepresidendina ligikaudu 1,000 kliendi edu, partneri edu ja lepinguhalduri meeskonda mitmes piirkonnas ja vertikaalis. Tema kohustuste hulka kuulus klientide hoidmise, tulude kasvu ja väärtuse saavutamise juhtimine enam kui 200,000 XNUMX kliendi jaoks üle maailma, alustades ettevõtetest.

Maven AGI on terviklik Generative AI native lahendus, mis on loodud klienditoe maastiku muutmiseks ilma peavaludeta. Varjatud režiimis lahendas Maveni tehnoloogia iseseisvalt üle 93% klientide päringutest, vähendades tugikulusid 81%, parandades üldist kliendikogemust ulatuslikult, pärast miljonite interaktsioonide lahendamist enam kui 50 keeles varasemate klientide jaoks.

Varem olite HubSpoti klientide edu ja strateegia ülemaailmne asepresident, kus juhtisite umbes 1,000 kliendi edu, partneri edu ja lepinguhalduri meeskonda mitmes piirkonnas ja vertikaalis. Millised olid teie elu selle perioodi tipphetked ja olulised äravõtted?

Selle aja jooksul oli Hubspot üks viiest kõige kiiremini kasvavast B2B SaaS-i ettevõttest, mille tulu oli üle miljardi dollari. Väga vähe on inimesi, kellel on olnud võimalus ehitada, kasvada ja majandada sellises mahus, nagu meie tegutsesime. Sellise kiirusega kasvavad ettevõtted ei ole tavaliselt nii suured ja meie suurused ettevõtted ei kasvanud sellise kiirusega. Veetsin palju aega keskendudes skaleeritavate lähenemisviiside loomisele planeerimisel ja kasvul, veendudes, et seaksime väga selged eesmärgid, ühtlustasime stiimuleid mitme organisatsiooni vahel, et luua tulemusi, mida organisatsioonina otsisime, tagades, et meil on olemas süsteemid luua nähtavust organisatsioonis toimuvale ja planeerida mitmel silmaringil. Kõik, mida me välja tõime, ei pidanud töötama ainult meie praeguste klientide jaoks, vaid pidi suutma säilitada järjepidevuse eksponentsiaalse kasvu korral.

Kas saate jagada mõningaid teadmisi selle kohta, mis inspireeris teid Maven AGI käivitama ja kui kaua olete olnud salarežiimis?

Olen oma karjääri algusest peale olnud kinnisideeks kliendikogemusest ja seetõttu olen veetnud nii palju aega selle ala juhtivates ettevõtetes (Adobe, Marketo, Sprinklr, Hubspot jne). 2017. aastal tulin tagasi lääneranniku kiigelt, kohtusin mõne suurepäraste klientidega, nagu Apple ja Nike, ning pidasime neid uskumatult põhjalikke vestlusi võimalusest avada sildistatud andmed ja luua need väga isikupärastatud kogemused iga kasutajani. tasemel. Ma ei räägi segmenteeritud lähenemisest, mille kohaselt kuulute sellesse vanusekategooriasse või demograafilisse kategooriasse. Ei, see on võimalus täielikult juurutada kogu teave, mida olete meiega jaganud, et ennetada klientide ootusi ja nendega ennetavalt suhelda. Kliendid olid tohutult elevil, kuid tehnoloogiat tol ajal veel ei eksisteerinud.

Minu kaasasutajad - Sami Shalabi, Eugene Mann, ja olen alati vestelnud ulatuslikust isikupärastamisest ja trafode potentsiaalist alates sellest, kui uurimus Google'ist välja tuli. Sami ehitas Google Newsis ühe maailma suurima isikupärastamismootori (1 miljardit kasutajat+) ja Eugene juhtis selle isikupärastamist, nii et oleme alati pidanud sügavaid ja sisukaid vestlusi võimaluste üle, mida saaksime tehnoloogia arenedes avada. Selle rakendamine meie tol ajal oli see, et mul oli raskusi meie Hubspoti kasutajatele suurepäraste kogemuste loomisega, Eugene uuris, kuidas Stripe'is LLM-i võimalusi tootestada, ja Sami jagas oma teadmisi. selle kohta, mis Google'is hästi töötas.

Kui kuulsime esimest korda OpenAI tegemistest ja hakkasime kasutama mõningaid kättesaadavaks saanud LLM-e, mõistsime, et oleme jõudnud punkti, kus on nüüd olemas tehnoloogia, mis võimaldab meil luua täiusliku kliendikogemuse laialdaselt. Ettevõtted on pidanud valima kuluefektiivsuse ja hea kliendikogemuse vahel, mille tulemuseks on kõikvõimalikud asjad, nagu keerulised segmenteerimisstrateegiad, mis on loodud klientidega suhtlemise piiramiseks, sisuliselt takistuste loomine, mida nad nimetasid iseteeninduseks, või teie toe kontaktteabe matmine kuhugi ei leia.

Alustasime Maven AGI-ga umbes aasta tagasi varjatud režiimis, sest Mavenis on meie jaoks prioriteet mõju – ja kui me oma tegevusest teada andsime, tahtsime tuua tegelikke näiteid oma mõju ja mõõdikute kohta, mitte ainult seda, et oleme olemas ja raha kogunud. . Oleme tohutult tänulikud oma esimestele klientidele, kes uskusid meisse piisavalt, et töötada koos meiega tipptehnoloogia kasutuselevõtul ja parema kliendikogemuse arendamiseks piire ületades.

Kas saate meie jaoks määratleda, mis on AGI Maven AGI kontekstis?

AGI on keele vaatenurgast väga hästi määratletud – see on tehisintellekt. Mida see ärilises mõttes tegelikult tähendab? Keskendume millelegi, mida kutsume äri-AGI-ks, ja määratleme selle kui võimet käsitleda keerulisi ülesandeid, kasutades funktsionaalseid AI-agente, mis on spetsiaalselt koolitatud konkreetsete kohustuste täitmiseks koos orkestreerimiskihiga, mis võimaldab neil koos töötada.

Selle näiteks võib olla pangakonto kasutaja, kes suhtleb oma pangaga ja küsib, kas tema deposiit on kustutatud – konto ajaloost teame, et ta vajab väikest sildlaenu, et oma arveid teha ja raha sissemakse kontrollida. Maven mõistab ajaloolist konteksti ja pakub laenu, tegeledes samal ajal kõigi sellega seotud paberitöödega, nagu taustakontroll, krediidikontroll, laenupaberite täitmine, riskide mõistmine, heakskiit ja konkreetne summa, mis riski alla jääb. profiil, laenu kinnitamine ja raha liigutamine inimese kontole.

Teine näide on see, et keegi läheb oma CRM-i tugimeeskonna juurde ja küsib, kuidas kampaaniat juurutada. Sellest saaksime aru, et nad ei taha teada, kuidas kampaaniat luua, kuid nad tahavad teatud arvu müügivihjeid teatud kuupäevaks. Kasutajad saaksid öelda: "Andke mulle järgmisel kuul 100 müügivihjet" ja Maven teeks nende pakkumisel läbi uskumatult keerulise ülesande.

Millised on suurimad probleemid seoses sellega, kuidas AI on ajalooliselt klienditoesse integreeritud?

Ajalooliselt kasutas AI klienditoes masinõppemudeleid, mis olid väga deterministlikud ja kestsid kuid. Need mudelid töötasid põhilise kui-siis-loogika alusel: kui kasutaja valis X, antakse talle valik Y. See lihtsustatud lähenemine ei vastanud ootustele, põhjustades pettumust valmistavaid tulemusi ja jättes paljud CX-spetsialistid AI potentsiaali suhtes skeptiliseks. AI-põhise klienditoe tõeline edu sõltub dünaamilisest isikupärastamisest, võimest arutleda ja teha sisukaid toiminguid.

Millised on peamised sammud Maven AGI koolitamisel klienditoe päringute käsitlemiseks?

See on tõesti lihtne. . . lihtsalt andke meile juurdepääs teabele, mida kasutaksite inimeste koolitamiseks. Saame selle teie jaoks suure täpsusega tööle panna päevade, mitte nädalate või kuude jooksul. See kasutab teie konkreetset hääletooni, rahvakeelt ja mis tahes emotikone, mida soovite.

Kuidas aitab Maven AGI vähendada klienditoe kulusid ja parandada üldist klientide rahulolu?

Ettevõtted juurutavad Maven AGI-d mitmel erineval moel, kuid parim viis kiireima mõju saavutamiseks on sisestada Maven oma tugijärjekorra etteotsa lõpp-punktidesse või kanalitesse, mida teie kliendid soovivad kasutada (vestlus, veeb, otsing, Slack, tootes, SMS-is jne). See võimaldab meil pakkuda klientidele koheseid isikupärastatud tulemusi ja toiminguid ilma ooteajata, tagades samas, et need hämmastavad tugiagendid teevad seda, mida nad kõige paremini oskavad, töötades klientidega, kes vajavad oma probleemide lahendamiseks inimestevahelist suhtlust.

Millised tehnoloogilised edusammud on võimaldanud Maven AGI-l saavutada nii kõrge autonoomse probleemilahenduse määra?

Usun, et oleme andmeprobleemile taanduva probleemi lahendamiseks värvanud ühe maailma parimatest insenerimeeskondadest. Geniaalsed inimesed, kes on töötanud selliste väljakutsetega nagu Google'i otsing ja ulatuslik isikupärastamine Metas ja Amazonis ning on aastaid mõelnud selliste probleemide lahendamisele. Andmed on killustatud ja silotatud ning selleks, et saaksime vastata klientide küsimustele ja tegutseda, pidime suutma neelata rohkem andmeid kui keegi teine. Teine osa on võime tegutseda ja oma tegevusmootorit üles ehitada, sest me teame, et pelgalt küsimustele vastamisest ei piisa. Ärilise AGI saavutamiseks peame suutma ette näha kasutajate vajadusi ja neid kavatsusega kaasata.

Kas saate selle kohta rohkem üksikasju anda hiljutine 20 miljoni dollari suurune A-seeria rahastamine ja kuidas seda kasutatakse?

Meil oli õnn, et saime oma seemneringiga saavutada kõik silindrid: luua suurepärane insenerimeeskond, toode, mis lahendab tõelisi probleeme, ja omada kliente, kes said meie tootest väärtust. Tõstasime oma seemnevooru vähem kui aasta tagasi, kuid meil oli tõesti suurepäraseid investoreid, kes soovisid meiega koos reisil osaleda. Pärast M13-ga aja veetmist olime väga põnevil, et saame koos nendega jätkata Maven AGI tuleviku ehitamist. Viimase aasta jooksul kogutud 28 miljonit dollarit kasutatakse meie GTM-i meeskonna väljatöötamiseks, partnerökosüsteemi väljaehitamisse investeerimiseks ja inseneride palkamiseks, kui laiendame oma tegevusmootori (™) ja platvormi võimalusi.

Millisena näete tehisintellekti rolli klienditoe valdkonnas järgmise viie aasta jooksul?

Tulevik ei jagune tugiteenusteks, teenusteks, müügiks ja erinevateks funktsioonideks. Selle asemel saab klienditugi osaks sujuvast ja ühtsest kliendikogemusest ilma segaste üleandmisteta ja segatud andmeteta. Kuna klientide ootused arenevad, muutuvad ka viisid, kuidas neid teenindame.

Tänapäeva klientide vajadused jagunevad kolme kategooriasse:

• Need, kes soovivad ise teenindada – oskus leida küsimusele lahendus või vastus.
• Need, kes soovivad juurdepääsu iseteenindusele, kuid vajavad kinnitust, et nad tegutsevad õigesti.
• Kliendid, kes nõuavad valgete kinnaste teenust ja vajavad inimabi.

Tulevikus on ka 3 kategooriat, kuid klientide ootused on palju erinevad:

• Ootan kohest vastust nende küsimustele.
• Ennetage nende vajadusi ja küsimusi isikupärastamise, kasutusandmete, täieliku ajaloolise konteksti ja võimalusega tegutseda ja nendega suhelda oma valitud kanalil.
• Võimalus suhelda klienditoe agentidega ilma ooteaegade ja pikkade järjekordadeta, kellel on nende küsimustele vastused, täielik ajalooline kontekst ja võimalus koheselt tegutseda.

Täname suurepärase intervjuu eest, lugejad, kes soovivad rohkem teada saada, peaksid külastama Maven AGI.