Jonathan Corbin, fondateur et PDG de Maven AGI – Série d'interviews

Jonathan Corbin, est le fondateur et PDG de Maven AGI. Auparavant, en tant que vice-président mondial de la réussite client et de la stratégie chez HubSpot, Jonathan a dirigé une équipe d'environ 1,000 200,000 responsables de la réussite des clients, de la réussite des partenaires et des contrats dans plusieurs régions et secteurs verticaux. Ses responsabilités comprenaient la fidélisation de la clientèle, la croissance des revenus et la création de valeur pour plus de XNUMX XNUMX clients dans le monde, allant des startups aux entreprises.

Maven AGI est une solution native complète d'IA générative conçue pour transformer le paysage du support client – ​​sans prise de tête. En mode furtif, la technologie de Maven a résolu de manière autonome plus de 93 % des demandes des clients, réduisant ainsi les coûts de support de 81 %, améliorant ainsi l'expérience client globale, à grande échelle, après avoir résolu des millions d'interactions dans plus de 50 langues pour les premiers clients.

Vous étiez auparavant vice-président mondial de la réussite client et de la stratégie chez HubSpot, où vous dirigeiez une équipe d'environ 1,000 XNUMX responsables de la réussite des clients, de la réussite des partenaires et des contrats dans plusieurs régions et secteurs verticaux. Quels ont été les moments forts et les principaux enseignements de cette période de votre vie ?

Au cours de cette période, Hubspot était l'une des cinq sociétés SaaS B2B à la croissance la plus rapide, avec plus d'un milliard de dollars de chiffre d'affaires. Très peu de personnes ont eu l’opportunité de construire, de croître et de gérer à l’échelle à laquelle nous opérons. Les entreprises qui se développent à cette vitesse ne sont généralement pas de cette taille, et les entreprises de notre taille ne se sont pas développées à cette vitesse. J'ai passé beaucoup de temps à me concentrer sur la création d'approches évolutives de planification et de croissance, en m'assurant que nous fixions des objectifs très clairs, en alignant les incitations dans plusieurs organisations pour créer les résultats que nous recherchions en tant qu'organisation, en veillant à ce que nous disposions des systèmes nécessaires. créer une visibilité sur ce qui se passait dans l'organisation et planifier sur plusieurs horizons. Tout ce que nous déployions devait fonctionner non seulement pour nos clients actuels, mais devait également avoir la capacité de maintenir la continuité en cas de croissance exponentielle.

Pouvez-vous partager quelques idées sur ce qui vous a inspiré pour lancer Maven AGI et depuis combien de temps êtes-vous en mode furtif ?

Je suis obsédé par l'expérience client depuis le tout début de ma carrière et c'est pourquoi j'ai passé autant de temps dans des entreprises leaders du secteur dans ce domaine (Adobe, Marketo, Sprinklr, Hubspot, etc.). En 2017, je revenais d'un séjour sur la côte Ouest, rencontrant d'excellents clients comme Apple et Nike, et nous avons eu des conversations incroyablement approfondies sur le potentiel de débloquer des données cloisonnées et de créer ces expériences très personnalisées pour chaque utilisateur. niveau. Je ne parle pas de l'approche segmentée selon laquelle vous appartenez à cette catégorie d'âge ou à ce groupe démographique. Non, il s'agit de la capacité de déployer pleinement toutes les informations que vous avez partagées avec nous pour anticiper les attentes des clients et interagir de manière proactive avec eux. Les clients étaient très enthousiastes, mais la technologie n'existait pas vraiment à l'époque.

Mes co-fondateurs – Sami Shalabi, Eugène Mann, et j'ai toujours parlé de personnalisation à grande échelle et du potentiel que pourraient avoir les transformateurs depuis que les premières recherches ont été menées par Google. Sami a construit l'un des plus grands moteurs de personnalisation au monde chez Google News (plus d'un milliard d'utilisateurs) et Eugene a dirigé la personnalisation. Nous avons donc toujours eu des conversations approfondies et perspicaces sur les possibilités que nous pourrions ouvrir à mesure que la technologie évolue. L'application de cela à ce que nous faisions à l'époque est que j'avais du mal à créer une excellente expérience à grande échelle pour nos utilisateurs Hubspot, Eugene cherchait comment produire les capacités LLM chez Stripe et Sami partageait ses idées. sur ce qui a bien fonctionné chez Google.

Lorsque nous avons entendu parler pour la première fois de ce que faisait OpenAI et commencé à utiliser certains des LLM devenus disponibles, nous avons réalisé que nous étions au point où la technologie existait désormais pour nous permettre de créer l'expérience client parfaite à grande échelle. Les entreprises ont dû choisir entre la rentabilité et une bonne expérience client, ce qui a entraîné toutes sortes de choses comme des stratégies de segmentation complexes conçues pour limiter les interactions avec les clients, la création de choses qui sont essentiellement des obstacles qu'elles appelaient libre-service, ou l'enfouissement de vos coordonnées d'assistance quelque part. ne peut pas être trouvé.

Nous avons lancé Maven AGI il y a environ un an en mode furtif parce que chez Maven, notre priorité est l'impact – et lorsque nous avons annoncé ce que nous faisions, nous voulions donner des exemples réels de notre impact et de nos mesures, pas seulement que nous existions et avions collecté de l'argent. . Nous sommes extrêmement reconnaissants envers nos premiers clients qui ont suffisamment cru en nous pour travailler avec nous pour déployer une technologie de pointe et repousser les limites afin de développer une meilleure expérience client.

Pouvez-vous nous définir ce qu'est l'AGI dans le contexte de Maven AGI ?

L'AGI est vraiment bien définie du point de vue du langage : c'est l'intelligence artificielle générale. Qu’est-ce que cela signifie réellement au sens commercial ? Nous nous concentrons sur quelque chose que nous appelons Business AGI et le définissons comme la capacité de gérer des tâches complexes à l'aide d'agents d'IA fonctionnels spécialement formés pour des responsabilités spécifiques avec une couche d'orchestration qui leur permet de travailler ensemble.

Un exemple de ceci pourrait être un utilisateur de compte bancaire qui contacte sa banque et lui demande si son dépôt a été compensé. Ce que nous savons de l'historique du compte, c'est qu'il a besoin d'un petit prêt relais pour écarter ses factures et encaisser ses chèques. Maven comprendra le contexte historique et proposera le prêt tout en gérant tous les documents qui pourraient y être associés, tels que la vérification des antécédents, les vérifications de crédit, le remplissage des documents de prêt, la compréhension des risques, l'approbation et un montant spécifique qui relève du risque. profil, approuvant le prêt et transférant l'argent sur le compte de la personne.

Un autre exemple serait quelqu'un qui se rendrait chez son équipe d'assistance CRM et lui demanderait comment déployer une campagne. Ce que nous comprendrions de cela, c'est qu'ils ne veulent pas savoir comment créer une campagne, mais qu'ils veulent un certain nombre de leads à une certaine date. Les utilisateurs auraient la possibilité de dire : « Donnez-moi 100 prospects le mois prochain » et Maven se chargerait de la tâche incroyablement complexe consistant à les fournir.

Quels sont les plus gros problèmes liés à la façon dont l’IA a été historiquement intégrée dans le support client ?

Historiquement, l’IA dans le support client utilisait des modèles d’apprentissage automatique hautement déterministes et leur formation prenait des mois. Ces modèles fonctionnaient selon une logique de base si-alors : si un utilisateur choisissait X, il se verrait proposer l'option Y. Cette approche simpliste n'a pas répondu aux attentes, ce qui a donné des résultats décevants et a laissé de nombreux professionnels du CX sceptiques quant au potentiel de l'IA. Le véritable succès du support client basé sur l’IA repose sur une personnalisation dynamique, la capacité de raisonner et de prendre des mesures significatives.

Quelles sont les étapes clés impliquées dans la formation de Maven AGI pour gérer les demandes d’assistance client ?

C'est vraiment simple. . . donnez-nous simplement accès à toute information que vous utiliseriez pour former des humains. Nous pouvons le rendre opérationnel pour vous avec un haut degré de précision en quelques jours, et non en semaines ou en mois. Il utilisera votre ton de voix spécifique, votre langue vernaculaire et les emojis de votre choix.

Comment Maven AGI contribue-t-il à réduire les coûts de support client et à améliorer la satisfaction globale des clients ?

Les entreprises déploient Maven AGI de différentes manières, mais le meilleur moyen d'avoir l'impact le plus rapide est d'insérer Maven en tête de votre file d'attente d'assistance au niveau des points finaux ou des canaux que vos clients souhaitent utiliser (chat, Web, recherche, Slack, dans le produit, SMS, etc.). Cela nous permet de fournir des résultats et des actions instantanés et personnalisés aux clients sans temps d'attente tout en garantissant que ces incroyables agents d'assistance font ce qu'ils font de mieux, en travaillant avec des clients qui ont vraiment besoin d'interactions humaines pour résoudre leurs problèmes.

Quelles avancées technologiques ont permis à Maven AGI d’atteindre des taux aussi élevés de résolution autonome des problèmes ?

Je pense que nous avons recruté l'une des meilleures équipes d'ingénierie au monde pour résoudre ce problème de données. Des gens brillants qui ont travaillé sur des défis tels que la recherche chez Google et la personnalisation à grande échelle chez Meta et Amazon, et qui réfléchissent à résoudre ce genre de problèmes depuis des années. Les données sont fragmentées et cloisonnées, et pour pouvoir répondre aux questions des clients et prendre des mesures, nous devions être en mesure d'ingérer plus de données que quiconque. La deuxième partie est la capacité d'agir et de construire notre moteur d'action, car nous savons que répondre simplement aux questions ne suffit pas. Pour que nous puissions réaliser l'AGI commerciale, nous devons être capables d'anticiper les besoins des utilisateurs et de les impliquer avec intention.

Pouvez-vous fournir plus de détails sur le financement récent de série A de 20 millions de dollars et comment sera-t-il utilisé ?

Nous avons eu la chance de pouvoir atteindre tous les cylindres dans ce que nous voulions réaliser avec notre cycle de démarrage : constituer une excellente équipe d'ingénierie, un produit qui résout de vrais problèmes et avoir des clients qui tiraient de la valeur de notre produit. Nous avons lancé notre levée de fonds il y a moins d'un an, mais nous avions de très bons investisseurs qui voulaient faire partie de l'aventure avec nous. Après avoir passé du temps avec M13, nous étions vraiment ravis de continuer à construire l'avenir de Maven AGI avec eux. Les 28 millions de dollars que nous avons levés au cours de l'année dernière seront utilisés pour renforcer notre équipe GTM, investir dans le développement de l'écosystème de partenaires et continuer à embaucher des ingénieurs à mesure que nous développons notre moteur d'action (™) et les capacités de notre plateforme.

Comment voyez-vous évoluer le rôle de l’IA dans le secteur du support client au cours des cinq prochaines années ?

L’avenir ne sera pas divisé entre le support, les services, les ventes et diverses fonctions. Au lieu de cela, le support client fera partie d’une expérience client transparente et unifiée, sans transferts compliqués ni données cloisonnées. À mesure que les attentes des clients évoluent, la manière dont nous les servons évoluera également.

Les besoins des clients d'aujourd'hui se répartissent en 3 catégories :

• Ceux qui veulent se servir eux-mêmes – la capacité de trouver la solution ou la réponse à une question.
• Ceux qui souhaitent accéder au libre-service mais qui ont besoin de confirmer qu'ils prennent les bonnes mesures.
• Les clients qui exigent un service gants blancs et ont besoin d’une assistance humaine.

Le futur comporte également 3 catégories mais les attentes des clients seront bien différentes :

• En attendant des réponses instantanées à leurs questions.
• Anticipez leurs besoins et leurs questions grâce à la personnalisation, aux données d'utilisation, au contexte historique complet et à la capacité d'agir et d'interagir avec eux sur le canal de leur choix.
• La possibilité d'interagir avec les agents du support client sans temps d'attente ni longues files d'attente, qui disposent de réponses à leurs questions, d'un contexte historique complet et de la capacité d'agir instantanément.

Merci pour cette excellente interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus devraient visiter Maven AGI.