Jonathan Corbin, Pendiri & CEO Maven AGI – Seri Wawancara

Jonathan Corbin, adalah Pendiri & CEO Maven AGI. Sebelumnya, sebagai Wakil Presiden Global Kesuksesan & Strategi Pelanggan di HubSpot, Jonathan memimpin tim yang terdiri dari sekitar 1,000 pelanggan sukses, mitra sukses, dan manajer kontrak di berbagai wilayah dan vertikal. Tanggung jawabnya mencakup mendorong retensi pelanggan, pertumbuhan pendapatan, dan realisasi nilai bagi lebih dari 200,000 pelanggan di seluruh dunia, mulai dari perusahaan rintisan hingga perusahaan.

Maven AGI adalah solusi asli AI Generatif komprehensif yang dirancang untuk mengubah lanskap dukungan pelanggan – tanpa kesulitan. Saat dalam mode sembunyi-sembunyi, teknologi Maven secara mandiri menyelesaikan lebih dari 93% pertanyaan pelanggan, memangkas biaya dukungan sebesar 81%, meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan, dalam skala besar, setelah menyelesaikan jutaan interaksi dalam lebih dari 50 bahasa untuk pelanggan awal.

Anda sebelumnya adalah Wakil Presiden Global Kesuksesan Pelanggan & Strategi di HubSpot, tempat Anda memimpin tim yang terdiri dari sekitar 1,000 pelanggan sukses, mitra sukses, dan manajer kontrak di berbagai wilayah dan vertikal. Apa saja hal-hal penting dan hal-hal penting yang dapat diambil dari periode hidup Anda ini?

Selama periode waktu tersebut, Hubspot adalah salah satu dari lima perusahaan SaaS B2B dengan pertumbuhan tercepat dengan pendapatan lebih dari satu miliar dolar. Sangat sedikit orang yang mempunyai kesempatan untuk membangun, tumbuh, dan mengelola pada skala operasi kami. Perusahaan yang tumbuh dengan kecepatan seperti ini biasanya tidak sebesar itu, dan perusahaan sebesar kita tidak tumbuh dengan kecepatan seperti itu. Saya menghabiskan banyak waktu untuk fokus menciptakan pendekatan terukur terhadap perencanaan dan pertumbuhan, memastikan bahwa kami menetapkan tujuan yang sangat jelas, menyelaraskan insentif di berbagai organisasi untuk menciptakan hasil yang kami cari sebagai sebuah organisasi, memastikan kami memiliki sistem untuk mencapai tujuan tersebut. menciptakan visibilitas terhadap apa yang terjadi dalam organisasi, dan merencanakan berbagai cakrawala. Apa pun yang kami luncurkan harus berfungsi tidak hanya untuk pelanggan kami saat ini namun harus memiliki kemampuan untuk menjaga kesinambungan pada pertumbuhan eksponensial.

Bisakah Anda berbagi wawasan tentang apa yang menginspirasi Anda untuk meluncurkan Maven AGI, dan sudah berapa lama Anda berada dalam mode siluman?

Saya terobsesi dengan pengalaman pelanggan sejak awal karir saya dan itulah mengapa saya menghabiskan begitu banyak waktu di perusahaan industri terkemuka di bidang ini (Adobe, Marketo, Sprinklr, Hubspot, dll). Pada tahun 2017 lalu, saya kembali dari West Coast, bertemu dengan beberapa pelanggan hebat seperti Apple dan Nike, dan kami melakukan percakapan yang sangat mendalam tentang potensi untuk membuka data tersembunyi dan menciptakan pengalaman yang sangat dipersonalisasi hingga ke masing-masing pengguna. tingkat. Saya tidak berbicara tentang pendekatan tersegmentasi di mana Anda termasuk dalam kategori usia atau demografi ini. Tidak, ini adalah kemampuan untuk menyebarkan sepenuhnya semua informasi yang telah Anda bagikan kepada kami untuk mengantisipasi ekspektasi pelanggan dan terlibat secara proaktif dengan mereka. Ada kegembiraan besar dari para pelanggan tetapi teknologinya belum benar-benar ada pada saat itu.

Rekan pendiri saya – Sami Shalabi, Eugene Mann, dan saya selalu mengobrol tentang personalisasi dalam skala besar dan potensi yang dimiliki transformator sejak penelitian pertama kali dilakukan oleh Google. Sami membuat salah satu mesin personalisasi terbesar di dunia di Google Berita (1 miliar+ pengguna) dan Eugene memimpin personalisasi untuk mesin tersebut sehingga kami selalu melakukan percakapan yang mendalam dan mendalam tentang kemungkinan yang dapat kami capai seiring berkembangnya teknologi. Penerapan hal ini pada apa yang kami lakukan saat itu adalah saya kesulitan menciptakan pengalaman luar biasa dalam skala besar bagi pengguna Hubspot kami, Eugene sedang mencari cara untuk memproduksi kemampuan LLM di Stripe, dan Sami berbagi wawasannya tentang apa yang berhasil dengan baik di Google.

Ketika kami pertama kali mendengar tentang apa yang dilakukan OpenAI dan mulai menggunakan beberapa LLM yang telah tersedia, kami menyadari bahwa kami berada pada titik di mana teknologi tersebut kini ada bagi kami untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang sempurna dalam skala besar. Perusahaan harus memilih antara efisiensi biaya dan pengalaman pelanggan yang baik sehingga menghasilkan berbagai hal seperti strategi segmentasi kompleks yang dirancang untuk membatasi interaksi pelanggan, menciptakan hal-hal yang pada dasarnya merupakan penghalang pandang yang mereka sebut layanan mandiri, atau mengubur informasi kontak dukungan Anda di suatu tempat yang tidak dapat diakses oleh pelanggan. tidak dapat ditemukan.

Kami memulai Maven AGI sekitar setahun yang lalu dalam mode sembunyi-sembunyi karena apa yang kami prioritaskan di Maven adalah dampak – dan ketika kami mengumumkan apa yang kami lakukan, kami ingin memberikan contoh nyata mengenai dampak dan metrik kami, bukan hanya bahwa kami ada dan telah mengumpulkan sejumlah uang . Kami sangat berterima kasih kepada pelanggan awal kami yang cukup percaya pada kami untuk bekerja bersama kami dalam meluncurkan teknologi mutakhir dan mendorong batas-batas untuk mengembangkan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

Bisakah Anda menjelaskan kepada kami apa itu AGI dalam konteks Maven AGI?

AGI didefinisikan dengan sangat baik dari sudut pandang bahasa – ini adalah kecerdasan umum buatan. Apa sebenarnya maksudnya dalam pengertian bisnis? Kami berfokus pada sesuatu yang kami sebut AGI bisnis dan mendefinisikannya sebagai kemampuan untuk menangani tugas-tugas kompleks menggunakan agen AI fungsional yang dilatih khusus untuk tanggung jawab tertentu dengan lapisan orkestrasi yang memungkinkan mereka untuk bekerja sama.

Contohnya adalah pengguna rekening bank berinteraksi dengan banknya dan menanyakan apakah simpanan mereka sudah dilunasi – yang kami ketahui dari riwayat rekening adalah bahwa mereka memerlukan pinjaman jembatan kecil untuk membagi tagihan mereka dan mencairkan cek. Maven akan memahami konteks historis dan menawarkan pinjaman sambil menangani semua dokumen yang mungkin terkait dengannya seperti pemeriksaan latar belakang, pemeriksaan kredit, mengisi dokumen pinjaman, memahami risiko, persetujuan, dan jumlah tertentu yang termasuk dalam risiko. profil, menyetujui pinjaman, dan memindahkan uang ke rekening orang tersebut.

Contoh lainnya adalah seseorang mengunjungi tim dukungan CRM dan menanyakan cara menerapkan kampanye. Apa yang kami pahami dari hal ini adalah mereka tidak ingin mengetahui cara membuat kampanye, namun mereka menginginkan sejumlah prospek pada tanggal tertentu. Pengguna akan memiliki kemampuan untuk mengatakan, “Beri saya 100 prospek bulan depan” dan Maven akan menjalani tugas yang sangat rumit untuk menyampaikannya.

Apa saja masalah terbesar terkait integrasi AI dalam dukungan pelanggan?

Secara historis, AI dalam dukungan pelanggan menggunakan model pembelajaran mesin yang sangat deterministik dan membutuhkan waktu berbulan-bulan untuk pelatihannya. Model ini bekerja berdasarkan logika dasar jika-maka: jika pengguna memilih X, mereka akan diberikan opsi Y. Pendekatan sederhana ini tidak sesuai harapan, sehingga memberikan hasil yang mengecewakan dan membuat banyak profesional CX skeptis terhadap potensi AI. Kesuksesan sejati dalam dukungan pelanggan berbasis AI bergantung pada personalisasi dinamis, kemampuan berpikir, dan mengambil tindakan yang bermakna.

Apa saja langkah-langkah penting yang terlibat dalam pelatihan Maven AGI untuk menangani pertanyaan dukungan pelanggan?

Ini sangat sederhana. . . cukup beri kami akses ke informasi apa pun yang akan Anda gunakan untuk melatih manusia. Kami dapat menyiapkan dan menjalankannya untuk Anda dengan tingkat akurasi yang tinggi dalam hitungan hari– bukan minggu atau bulan. Ini akan menggunakan nada suara spesifik Anda, bahasa sehari-hari, dan emoji apa pun yang Anda inginkan.

Bagaimana Maven AGI membantu mengurangi biaya dukungan pelanggan dan meningkatkan kepuasan pelanggan secara keseluruhan?

Perusahaan menerapkan Maven AGI dalam berbagai cara berbeda, namun cara terbaik untuk mendapatkan dampak tercepat adalah dengan memasukkan Maven di bagian depan antrean dukungan Anda pada titik akhir atau saluran yang ingin digunakan pelanggan Anda (obrolan, web, penelusuran, Slack, dalam produk, SMS, dll). Hal ini memungkinkan kami memberikan hasil + tindakan yang instan dan dipersonalisasi kepada pelanggan tanpa waktu tunggu sambil memastikan bahwa agen dukungan luar biasa tersebut melakukan yang terbaik, bekerja dengan pelanggan yang benar-benar membutuhkan interaksi manusia untuk memecahkan masalah mereka.

Kemajuan teknologi apa yang memungkinkan Maven AGI mencapai tingkat penyelesaian masalah otonom yang begitu tinggi?

Saya yakin kami telah merekrut salah satu tim teknik terbaik di dunia untuk memecahkan masalah data. Orang-orang brilian yang telah menangani tantangan seperti penelusuran di Google, dan personalisasi dalam skala besar di Meta dan Amazon, dan telah memikirkan cara memecahkan masalah semacam ini selama bertahun-tahun. Data terfragmentasi dan terisolasi, dan agar kami dapat menjawab pertanyaan pelanggan dan mengambil tindakan, kami harus mampu menyerap lebih banyak data dibandingkan orang lain. Bagian kedua adalah kemampuan untuk mengambil tindakan dan membangun mesin tindakan karena kita tahu bahwa menjawab pertanyaan saja tidak cukup. Agar kita dapat mencapai AGI bisnis, kita harus mampu mengantisipasi kebutuhan pengguna dan melibatkan mereka dengan niat.

Bisakah Anda memberikan rincian lebih lanjut tentang pendanaan Seri A senilai $20 juta baru-baru ini dan bagaimana hal itu akan dimanfaatkan?

Kami beruntung bisa mencapai semua tujuan yang ingin kami capai dengan putaran awal kami: membangun tim teknik yang hebat, produk yang memecahkan masalah nyata, dan memiliki pelanggan yang mendapatkan nilai dari produk kami. Kami mengumpulkan dana awal kurang dari setahun yang lalu, namun memiliki beberapa investor hebat yang ingin menjadi bagian dari perjalanan ini bersama kami. Setelah menghabiskan waktu bersama M13, kami sangat bersemangat untuk terus membangun masa depan Maven AGI bersama mereka. Dana $28 juta yang kami kumpulkan selama setahun terakhir akan digunakan untuk membangun tim GTM kami, berinvestasi dalam membangun ekosistem mitra, dan terus merekrut insinyur seiring kami memperluas kemampuan mesin tindakan (™) dan platform kami.

Bagaimana Anda melihat peran AI berkembang dalam industri dukungan pelanggan selama lima tahun ke depan?

Masa depan tidak akan terbagi menjadi dukungan, layanan, penjualan, dan berbagai fungsi. Sebaliknya, dukungan pelanggan akan menjadi bagian dari pengalaman pelanggan yang mulus dan terpadu tanpa serah terima yang berantakan dan data yang tersimpan. Seiring dengan berkembangnya ekspektasi pelanggan, cara kami melayani mereka juga akan berubah.

Kebutuhan pelanggan saat ini terbagi dalam 3 kategori:

• Mereka yang ingin melayani diri sendiri – kemampuan untuk menemukan solusi atau jawaban atas sebuah pertanyaan.
• Mereka yang menginginkan akses ke layanan mandiri namun memerlukan validasi bahwa mereka mengambil tindakan yang benar.
• Pelanggan yang menginginkan layanan sarung tangan putih dan membutuhkan bantuan manusia.

Masa depan juga memiliki 3 kategori namun ekspektasi dari pelanggan akan jauh berbeda:

• Mengharapkan jawaban instan atas pertanyaan mereka.
• Antisipasi kebutuhan dan pertanyaan mereka dengan personalisasi, data penggunaan, konteks historis lengkap, dan kemampuan untuk mengambil tindakan dan berinteraksi dengan mereka melalui saluran yang mereka pilih.
• Kemampuan untuk berinteraksi dengan agen dukungan pelanggan tanpa waktu tunggu dan antrean panjang, yang memiliki jawaban atas pertanyaan mereka, konteks historis lengkap, dan kemampuan untuk mengambil tindakan secara instan.

Terima kasih atas wawancaranya yang luar biasa, pembaca yang ingin belajar lebih banyak harus berkunjung Maven AGI.