Maven AGI の創設者兼 CEO、ジョナサン・コービン – インタビュー シリーズ

ジョナサン・コービンは、Maven AGI の創設者兼 CEO です。以前は、HubSpot のカスタマー サクセス & 戦略担当グローバル バイスプレジデントとして、複数の地域と業種にわたる約 1,000 人のカスタマー サクセス、パートナー サクセス、契約マネージャーのチームを率いていました。彼の職務には、スタートアップから大企業まで、世界中の 200,000 を超える顧客の顧客維持、収益増加、価値実現の推進が含まれていました。

Maven AGI は、頭を悩ませることなくカスタマー サポート環境を変革するように設計された包括的な生成 AI ネイティブ ソリューションです。ステルス モードでは、Maven のテクノロジーは、初期の顧客向けに 93 を超える言語で何百万ものやり取りを解決した後、顧客からの問い合わせの 81% 以上を自律的に解決し、サポート コストを 50% 削減し、全体的な顧客エクスペリエンスを大規模に向上させました。

あなたは以前、HubSpot のカスタマー サクセス & 戦略担当グローバル バイスプレジデントを務め、複数の地域と業種にわたる約 1,000 人のカスタマー サクセス、パートナー サクセス、契約マネージャーのチームを率いていました。この時期のハイライトや重要な教訓は何ですか?

この期間中、Hubspot は 2 億ドルを超える収益を上げ、急成長を遂げている BXNUMXB SaaS 企業 XNUMX 社のうちの XNUMX 社でした。私たちが運営していた規模で構築、成長、管理する機会を与えられた人はほとんどいません。このスピードで成長する企業は通常、その規模ではありませんし、当社の規模の企業はそのようなスピードで成長しませんでした。私は、計画と成長に対するスケーラブルなアプローチを作成することに多くの時間を費やし、非常に明確な目標を設定していることを確認し、組織として求めている成果を生み出すために複数の組織にわたるインセンティブを調整し、システムが確実に整っていることを確認しました。組織内で何が起こっているかを可視化し、複数の視点で計画を立てることができます。私たちが展開するものはすべて、現在の顧客だけでなく、急激な成長にも継続性を維持できる必要がありました。

Maven AGI を立ち上げるきっかけとなったものと、どれくらいの期間ステルス モードを使用していたのかについて、いくつかの洞察を共有していただけますか?

私はキャリアの早い段階から顧客エクスペリエンスに夢中になってきました。そのため、この分野の業界をリードする企業 (Adobe、Marketo、Sprinklr、Hubspot など) で多くの時間を費やしてきました。 2017 年に遡ると、私は西海岸の旅行から戻ってきて、Apple や Nike などの素晴らしい顧客に会い、サイロ化されたデータを解放し、個々のユーザーに合わせて非常にパーソナライズされたエクスペリエンスを作成する可能性について、信じられないほど詳細な会話をしました。レベル。私は、あなたがこの年齢カテゴリーまたは人口統計に該当するという細分化されたアプローチについて話しているのではありません。いいえ、これは、お客様が当社と共有したすべての情報を完全に展開して、顧客の期待を予測し、積極的に対応する能力です。顧客からは大きな興奮がありましたが、当時はこのテクノロジーは実際には存在していませんでした。

私の共同創設者たち – サミ・シャラビ, ユージン・マン、そして私は、Google で初めて研究が発表されて以来、大規模なパーソナライゼーションとトランスフォーマーが持つ可能性について常に話し合ってきました。Sami は Google News (ユーザー数 1 億人以上) で世界最大級のパーソナライゼーション エンジンを構築し、Eugene はそのパーソナライゼーションを主導していたため、私たちは常に、テクノロジーの進化に伴って解き放たれる可能性について深く洞察に満ちた会話をしてきました。これを当時の私たちの仕事に当てはめると、私は Hubspot ユーザー向けに大規模な優れたエクスペリエンスを生み出せるかと奮闘しており、Eugene は Stripe で LLM 機能を製品化する方法を検討しており、Sami は Google でうまくいったことについての洞察を共有していました。

私たちが OpenAI が何をしているのかを初めて聞き、利用可能になった LLM のいくつかを使い始めたとき、完璧なカスタマー エクスペリエンスを大規模に作成するためのテクノロジーが存在する段階にあることに気づきました。企業はコスト効率と優れた顧客エクスペリエンスのどちらかを選択する必要があり、その結果、顧客とのやり取りを制限するために設計された複雑なセグメンテーション戦略、セルフサービスと呼ばれる本質的に障害となるものを作成したり、サポートの連絡先情報をどこかに埋めたりするなど、あらゆる種類のことが生じてきました。見つかりません。

私たちは約 1 年前に Maven AGI をステルス モードで開始しました。Maven で優先しているのは影響力だからです。そして、私たちがやっていることを発表するとき、単に私たちが存在し資金を集めたことだけではなく、その影響力と指標の実例を示したかったのです。 。最先端のテクノロジーを展開し、より良い顧客エクスペリエンスを開発するために限界を押し上げることに協力してくれるほど私たちを信じてくれた初期の顧客に、私たちは非常に感謝しています。

Maven AGI のコンテキストで AGI とは何かを定義していただけますか?

AGI は言語の観点から非常に明確に定義されています。つまり、人工汎用知能です。これはビジネス上の意味では実際何を意味するのでしょうか。私たちはビジネス AGI と呼んでいるものに焦点を当てており、それを、特定の責任のために特別に訓練された機能的な AI エージェントと、それらの連携を可能にするオーケストレーション レイヤーを使用して複雑なタスクを処理する能力と定義しています。

この例としては、銀行口座のユーザーが銀行に問い合わせて、自分の預金が清算されたかどうかを尋ねる場合が考えられます。口座履歴からわかることは、請求書と小切手のキャッシングのために少額のつなぎ融資が必要であるということです。 Maven は歴史的背景を理解し、身元調査、信用調査、ローン書類の記入、リスクの理解、承認、リスク範囲内の特定の金額など、それに関連する可能性のあるすべての事務手続きを処理しながらローンを提供します。プロフィールを確認し、ローンを承認し、その人の口座にお金を移動します。

もう 100 つの例は、誰かが CRM サポート チームにキャンペーンの展開方法を尋ねたとします。そこからわかるのは、その人が知りたいのはキャンペーンの作成方法ではなく、特定の日付までに特定の数のリードであるということです。ユーザーは「来月 XNUMX 件のリードをください」と言えば、Maven はそれを提供するという非常に複雑なタスクを実行します。

これまで AI が顧客サポートに統合されてきた方法における最大の問題は何ですか?

これまで、カスタマー サポートの AI では、決定論性が高く、トレーニングに数か月かかる機械学習モデルが使用されていました。これらのモデルは、ユーザーが X を選択した場合は Y オプションが提供されるという基本的な if-then ロジックに基づいて動作していました。この単純なアプローチは期待に応えられず、残念な結果に終わり、多くの CX プロフェッショナルが AI の可能性に懐疑的になりました。AI 主導のカスタマー サポートの真の成功は、動的なパーソナライゼーション、推論能力、意味のあるアクションの実行にかかっています。

顧客サポートの問い合わせを処理できるように Maven AGI をトレーニングする際に必要な主な手順は何ですか?

非常に簡単です。人間を訓練するのに使用するあらゆる情報へのアクセスを当社に提供するだけです。数週間や数か月ではなく、数日で高精度のシステムを稼働させることができます。お客様の声のトーン、話し方、ご希望の絵文字を使用します。

Maven AGI は、顧客サポートコストの削減と全体的な顧客満足度の向上にどのように役立ちますか?

企業はさまざまな方法で Maven AGI を導入しますが、最も早く効果をもたらす最善の方法は、顧客が使用したいエンドポイントまたはチャネル (チャット、Web、検索、Slack、製品、SMS など)。これにより、お客様にパーソナライズされた結果とアクションを待ち時間なしで即座に提供できると同時に、問題を解決するために人間との対話が本当に必要なお客様と協力して、素晴らしいサポート エージェントが最善を尽くしていることを確認できます。

Maven AGI がこれほど高い自律的な問題解決率を達成できたのは、どのような技術的進歩によるのでしょうか?

私たちは、データの問題を解決するために、世界最高のエンジニアリング チームの 1 つを採用したと信じています。 Google では検索、Meta や Amazon では大規模なパーソナライゼーションなどの課題に取り組み、この種の問題の解決を何年も考えてきた優秀な人々です。データは断片化されサイロ化されているため、顧客の質問に答えてアクションを実行するには、他の誰よりも多くのデータを取り込むことができる必要がありました。 2 番目の部分は、質問に答えるだけでは十分ではないことを知っているため、行動を起こしてアクション エンジンを構築する能力です。ビジネス AGI を達成するには、ユーザーのニーズを予測し、意図を持ってユーザーに関与できる必要があります。

についてさらに詳しく教えていただけますか？ 最近の20万ドルのシリーズA資金調達 そしてそれはどのように活用されるのでしょうか?

私たちはシードラウンドで達成したいと考えていたすべての目標に到達できたのは幸運でした。それは、優れたエンジニアリングチームを構築し、実際の問題を解決する製品を構築し、私たちの製品から価値を得ている顧客を獲得することです。私たちは 13 年も前にシードラウンドを調達しましたが、私たちと一緒に旅に参加したいと考えている本当に素晴らしい投資家が何人かいました。 M28 と時間を過ごした後、私たちは彼らと一緒に Maven AGI の未来を構築し続けることに本当に興奮しました。昨年私たちが集めた XNUMX 万ドルは、GTM チームの構築、パートナー エコシステムの構築への投資、アクション エンジン (™) とプラットフォームの機能の拡張に伴うエンジニアの雇用の継続に使用されます。

今後 5 年間で、カスタマー サポート業界における AI の役割はどのように進化すると思いますか?

将来は、サポート、サービス、販売、さまざまな機能に分割されなくなります。代わりに、カスタマー サポートは、煩雑な引き継ぎやサイロ化されたデータのない、シームレスで統合されたカスタマー エクスペリエンスの一部になります。顧客の期待が進化するにつれて、私たちが顧客に対応する方法も進化します。

今日の顧客のニーズは 3 つのカテゴリに分類されます。

• セルフサービスを希望する人 - 解決策を見つけたり、質問に答えたりする能力。
• セルフサービスにアクセスしたいが、正しいアクションを実行しているかどうかの検証が必要なユーザー。
• 優れたサービスを要求し、人間のサポートを必要とする顧客。

将来も 3 つのカテゴリがありますが、顧客の期待は大きく異なります。

• 質問に対する即時の回答を期待します。
• パーソナライゼーション、使用状況データ、完全な履歴コンテキスト、そして顧客が選択したチャネルでアクションを起こして顧客と関わる能力を活用して、顧客のニーズと質問を予測します。
• 待ち時間や長い行列なしでカスタマー サポート エージェントとやり取りできる機能。エージェントは質問に対する回答を用意しており、完全な履歴コンテキストも提供し、即座にアクションを起こすことができます。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。さらに詳しく知りたい読者は、こちらをご覧ください。 Maven AGI.