جوناثان كوربن، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Maven AGI – سلسلة المقابلات

جوناثان كوربين هو المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Maven AGI. في السابق، بصفته نائب الرئيس العالمي لنجاح العملاء والاستراتيجية في HubSpot، قاد جوناثان فريقًا يضم حوالي 1,000 موظف في مجال نجاح العملاء ونجاح الشركاء ومديري العقود عبر مناطق وقطاعات متعددة. وتضمنت مسؤولياته تعزيز الاحتفاظ بالعملاء، ونمو الإيرادات، وتحقيق القيمة لأكثر من 200,000 عميل حول العالم، بدءًا من الشركات الناشئة إلى المؤسسات.

مافن AGI هو حل أصلي شامل للذكاء الاصطناعي مصمم لتحويل مشهد دعم العملاء - دون أي صداع. أثناء وجودها في وضع التخفي، قامت تقنية Maven بحل أكثر من 93% من استفسارات العملاء بشكل مستقل، وخفض تكاليف الدعم بنسبة 81%، وتعزيز تجربة العملاء الشاملة، على نطاق واسع، بعد حل ملايين التفاعلات بأكثر من 50 لغة للعملاء الأوائل.

لقد كنت سابقًا نائب الرئيس العالمي لنجاح العملاء والاستراتيجية في HubSpot، حيث قمت بقيادة فريق يضم حوالي 1,000 عميل ناجح ونجاح شريك ومديري عقود عبر مناطق وقطاعات متعددة. ما هي بعض النقاط البارزة والوجبات الرئيسية من هذه الفترة في حياتك؟

خلال تلك الفترة الزمنية، كانت Hubspot واحدة من أسرع خمس شركات SaaS في مجال B2B نموًا بإيرادات تزيد عن مليار دولار. هناك عدد قليل جدًا من الأشخاص الذين أتيحت لهم الفرصة للبناء والنمو والإدارة على النطاق الذي كنا نعمل فيه. الشركات التي تنمو بهذه السرعة ليست عادةً بهذا الحجم، والشركات التي بحجمنا لم تنمو بهذه السرعة. قضيت الكثير من الوقت في التركيز على إنشاء أساليب قابلة للتطوير للتخطيط والنمو، والتأكد من أننا كنا نضع أهدافًا واضحة للغاية، ومواءمة الحوافز عبر مؤسسات متعددة لتحقيق النتائج التي كنا نبحث عنها كمنظمة، والتأكد من أن لدينا الأنظمة اللازمة لتحقيق ذلك. خلق رؤية لما كان يحدث في المنظمة، والتخطيط على آفاق متعددة. أي شيء قمنا بطرحه كان يجب أن يعمل ليس فقط من أجل عملائنا الحاليين ولكن يجب أن يكون لديه القدرة على الحفاظ على الاستمرارية في النمو المتسارع.

هل يمكنك مشاركة بعض الأفكار حول ما ألهمك لإطلاق Maven AGI، وكم من الوقت قضيته في وضع التخفي؟

لقد كنت مهووسًا بتجربة العملاء منذ وقت مبكر جدًا من مسيرتي المهنية، ولهذا السبب قضيت الكثير من الوقت في الشركات الرائدة في الصناعة في هذا المجال (Adobe، Marketo، Sprinklr، Hubspot، وما إلى ذلك). في عام 2017، كنت عائدًا من الساحل الغربي، حيث قابلت بعض العملاء الرائعين مثل Apple وNike، وأجرينا هذه المحادثات المتعمقة بشكل لا يصدق حول إمكانية فتح البيانات المنعزلة وإنشاء هذه التجارب المخصصة للغاية وصولاً إلى المستخدم الفردي. مستوى. أنا لا أتحدث عن النهج المجزأ الذي تندرج فيه ضمن هذه الفئة العمرية أو الديموغرافية. لا، هذه هي القدرة على النشر الكامل لجميع المعلومات التي شاركتها معنا لتوقع توقعات العملاء والتفاعل معهم بشكل استباقي. كان هناك حماس هائل من العملاء ولكن التكنولوجيا لم تكن موجودة بالفعل في ذلك الوقت.

شركائي المؤسسين - سامي شلبي, يوجين مانلقد تحدثت دائمًا عن التخصيص على نطاق واسع والإمكانات التي يمكن أن تتمتع بها المحولات منذ ظهور البحث لأول مرة من Google. قام سامي ببناء أحد أكبر محركات التخصيص في العالم في أخبار Google (أكثر من مليار مستخدم) وقاد يوجين عملية التخصيص لذلك، لذلك أجرينا دائمًا محادثات عميقة ومفيدة حول الإمكانيات التي يمكننا فتحها مع تطور التكنولوجيا. تطبيق هذا على ما كنا نفعله في ذلك الوقت هو أنني كنت أعاني من أجل القدرة على إنشاء تجربة رائعة على نطاق واسع لمستخدمي Hubspot لدينا، وكان يوجين يبحث في كيفية إنتاج قدرات LLM في Stripe، وكان سامي يشارك أفكاره على ما نجح جيدًا في Google.

عندما سمعنا لأول مرة عما كانت تفعله OpenAI وبدأنا في استخدام بعض شهادات LLM التي أصبحت متاحة، أدركنا أننا وصلنا إلى النقطة التي أصبحت فيها التكنولوجيا متاحة لنا الآن لإنشاء تجربة مثالية للعملاء على نطاق واسع. كان على الشركات أن تختار بين كفاءة التكلفة وتجربة العملاء الجيدة مما أدى إلى جميع أنواع الأشياء مثل استراتيجيات التجزئة المعقدة المصممة للحد من تفاعلات العملاء، أو إنشاء أشياء تمثل في الأساس حواجز على الطريق أطلقوا عليها اسم الخدمة الذاتية، أو دفن معلومات الاتصال الخاصة بالدعم في مكان ما. لا يمكن العثور عليها.

لقد بدأنا Maven AGI منذ عام تقريبًا في وضع التخفي لأن ما نعطيه الأولوية في Maven هو التأثير - وعندما أعلنا عما كنا نفعله، أردنا تقديم أمثلة حقيقية لتأثيرنا ومقاييسنا، وليس فقط أننا موجودون وقد جمعنا بعض الأموال . نحن ممتنون للغاية لعملائنا الأوائل الذين آمنوا بنا بدرجة كافية للعمل معنا في طرح أحدث التقنيات ودفع الحدود لتطوير تجربة أفضل للعملاء.

هل يمكنك أن تحدد لنا ما هو AGI في سياق Maven AGI؟

يتم تعريف الذكاء الاصطناعي العام (AGI) بشكل جيد من منظور اللغة - إنه الذكاء العام الاصطناعي. ماذا يعني ذلك في الواقع من الناحية التجارية؟ نحن نركز على شيء نطلق عليه AGI للأعمال ونعرفه على أنه القدرة على التعامل مع المهام المعقدة باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي الوظيفيين المدربين خصيصًا لمسؤوليات محددة مع طبقة تنسيق تسمح لهم بالعمل معًا.

مثال على ذلك قد يكون مستخدم حساب مصرفي يتعامل مع البنك الذي يتعامل معه ويسأل عما إذا كانت إيداعاته قد تمت تسويتها - ما نعرفه من سجل الحساب هو أنهم بحاجة إلى قرض جسري صغير لسداد فواتيرهم وصرف الشيكات. سوف يفهم Maven السياق التاريخي ويقدم القرض أثناء التعامل مع جميع الأوراق التي قد تكون مرتبطة به مثل فحوصات الخلفية وفحوصات الائتمان وملء أوراق القرض وفهم المخاطر والموافقة ومبلغ محدد يقع ضمن المخاطر الملف الشخصي والموافقة على القرض ونقل الأموال إلى حساب الشخص.

مثال آخر هو ذهاب شخص ما إلى فريق دعم إدارة علاقات العملاء (CRM) والسؤال عن كيفية نشر الحملة. ما نفهمه من ذلك هو أنهم لا يريدون معرفة كيفية إنشاء حملة، لكنهم يريدون عددًا معينًا من العملاء المحتملين بحلول تاريخ معين. سيكون لدى المستخدمين القدرة على القول، "أعطني 100 عميل محتمل في الشهر المقبل" وسيقوم Maven بالمهمة المعقدة بشكل لا يصدق المتمثلة في تقديم تلك الطلبات.

ما هي بعض أكبر المشكلات المتعلقة بكيفية دمج الذكاء الاصطناعي تاريخياً في دعم العملاء؟

تاريخيًا، استخدم الذكاء الاصطناعي في دعم العملاء نماذج التعلم الآلي التي كانت حتمية للغاية واستغرق تدريبها أشهرًا. عملت هذه النماذج على منطق "إذا كان إذا" الأساسي: إذا اختار المستخدم X، فسيتم منحه الخيار Y. لم يرق هذا النهج التبسيطي إلى مستوى التوقعات، مما أدى إلى نتائج مخيبة للآمال وترك العديد من المتخصصين في تجربة العملاء متشككين في إمكانات الذكاء الاصطناعي. يعتمد النجاح الحقيقي في دعم العملاء المعتمد على الذكاء الاصطناعي على التخصيص الديناميكي والقدرة على التفكير واتخاذ إجراءات هادفة.

ما هي الخطوات الأساسية المتبعة في تدريب Maven AGI على التعامل مع استفسارات دعم العملاء؟

انها حقا بسيطة. . . فقط امنحنا إمكانية الوصول إلى أي معلومات قد تستخدمها لتدريب البشر عليها. يمكننا تجهيزه وتشغيله لك بدرجة عالية من الدقة خلال أيام - وليس أسابيع أو أشهر. وسوف يستخدم نبرة الصوت الخاصة بك، واللغة العامية، وأي رموز تعبيرية تريدها.

كيف يساعد Maven AGI في تقليل تكاليف دعم العملاء وتحسين رضا العملاء بشكل عام؟

تقوم الشركات بنشر Maven AGI في مجموعة متنوعة من الموضات المختلفة ولكن أفضل طريقة للحصول على أسرع تأثير هي إدراج Maven على رأس قائمة انتظار الدعم الخاصة بك في نقاط النهاية أو القنوات التي يرغب عملاؤك في استخدامها (الدردشة، الويب، البحث، Slack، في المنتج، والرسائل النصية القصيرة، وما إلى ذلك). يتيح لنا ذلك تقديم نتائج + إجراءات فورية وشخصية للعملاء دون وقت انتظار مع ضمان أن وكلاء الدعم المذهلين يبذلون قصارى جهدهم، ويعملون مع العملاء الذين يحتاجون حقًا إلى تفاعلات بشرية لحل مشكلاتهم.

ما هي التطورات التكنولوجية التي مكنت Maven AGI من تحقيق هذه المعدلات العالية من حل المشكلات بشكل مستقل؟

أعتقد أننا قمنا بتعيين أحد أفضل الفرق الهندسية في العالم لحل هذه المشكلة المتعلقة بالبيانات. الأشخاص الرائعون الذين عملوا على تحديات مثل البحث في Google، والتخصيص على نطاق واسع في Meta وAmazon، وكانوا يفكرون في حل هذه الأنواع من المشكلات لسنوات. البيانات مجزأة ومنعزلة، ولكي نتمكن من الإجابة على أسئلة العملاء واتخاذ الإجراءات، كنا بحاجة إلى أن نكون قادرين على استيعاب بيانات أكثر من أي شخص آخر. الجزء الثاني هو القدرة على اتخاذ الإجراءات وبناء محرك العمل الخاص بنا لأننا نعلم أن مجرد الإجابة على الأسئلة ليس كافيًا. لكي نتمكن من تحقيق الذكاء الاصطناعي العام للأعمال، نحتاج إلى أن نكون قادرين على توقع احتياجات المستخدمين وإشراكهم بنية.

هل يمكنك تقديم المزيد من التفاصيل حول التمويل الأخير من السلسلة A بقيمة 20 مليون دولار وكيف سيتم الاستفادة منه؟

لقد كنا محظوظين لأننا نجحنا في تحقيق كل ما أردنا تحقيقه من خلال جولتنا الأولية: بناء فريق هندسي رائع، ومنتج يحل المشكلات الحقيقية، والحصول على عملاء يحصلون على قيمة من منتجنا. لقد قمنا بتجميع جولة البذور الخاصة بنا منذ أقل من عام ولكن كان لدينا بعض المستثمرين الرائعين حقًا الذين أرادوا أن يكونوا جزءًا من الرحلة معنا. بعد قضاء الوقت مع M13، كنا متحمسين حقًا لمواصلة بناء مستقبل Maven AGI معهم. سيتم استخدام مبلغ 28 مليون دولار الذي جمعناه خلال العام الماضي لبناء فريق GTM الخاص بنا، والاستثمار في بناء النظام البيئي الشريك، ومواصلة توظيف المهندسين بينما نقوم بتوسيع إمكانات محرك العمل (™) والمنصة لدينا.

كيف ترى دور الذكاء الاصطناعي المتطور في صناعة دعم العملاء على مدى السنوات الخمس المقبلة؟

لن يتم تقسيم المستقبل إلى الدعم والخدمات والمبيعات والوظائف المختلفة. وبدلاً من ذلك، سيصبح دعم العملاء جزءًا من تجربة عملاء موحدة وسلسة بدون عمليات تسليم فوضوية وبيانات منعزلة. مع تطور توقعات العملاء، تتطور أيضًا الطرق التي نخدمهم بها.

تنقسم احتياجات العملاء اليوم إلى ثلاث فئات:

• أولئك الذين يريدون خدمة أنفسهم – القدرة على إيجاد الحل أو الإجابة على سؤال.
• أولئك الذين يريدون الوصول إلى الخدمة الذاتية ولكنهم بحاجة إلى التحقق من أنهم يتخذون الإجراء الصحيح.
• العملاء الذين يطلبون خدمة القفازات البيضاء ويحتاجون إلى المساعدة الإنسانية.

يحتوي المستقبل أيضًا على ثلاث فئات، لكن توقعات العملاء ستكون مختلفة تمامًا:

• توقع إجابات فورية على أسئلتهم.
• توقع احتياجاتهم وأسئلتهم من خلال التخصيص وبيانات الاستخدام والسياق التاريخي الكامل والقدرة على اتخاذ الإجراءات والتفاعل معهم عبر القناة التي يختارونها.
• القدرة على التعامل مع وكلاء دعم العملاء دون أوقات انتظار وطوابير طويلة، والذين لديهم إجابات متاحة لأسئلتهم، وسياق تاريخي كامل، والقدرة على اتخاذ الإجراءات على الفور.

شكرا لك على المقابلة الرائعة ، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا مافن AGI.