Ջոնաթան Քորբին, Maven AGI - Հարցազրույցների շարքի հիմնադիր և գործադիր տնօրեն

Ջոնաթան Քորբինը Maven AGI-ի հիմնադիր և գործադիր տնօրեն է: Նախկինում, որպես HubSpot-ի հաճախորդների հաջողության և ռազմավարության գլոբալ փոխնախագահ, Ջոնաթանը ղեկավարել է մոտ 1,000 հաճախորդների հաջողության, գործընկերների հաջողության և պայմանագրային մենեջերների թիմը բազմաթիվ տարածաշրջաններում և ուղղահայաց ոլորտներում: Նրա պարտականությունները ներառում էին հաճախորդների պահպանման խթանում, եկամուտների աճ և արժեքի իրացում աշխարհի ավելի քան 200,000 հաճախորդների համար՝ սկսած սկսնակներից մինչև ձեռնարկություններ:

Maven AGI Սա համապարփակ Generative AI-ի բնիկ լուծում է, որը նախատեսված է հաճախորդների աջակցության լանդշաֆտը փոխակերպելու համար՝ առանց գլխացավի: Գաղտնի ռեժիմում Maven-ի տեխնոլոգիան ինքնավար կերպով լուծեց հաճախորդների հարցումների ավելի քան 93%-ը՝ կրճատելով աջակցության ծախսերը 81%-ով, մեծացնելով հաճախորդների ընդհանուր փորձը, մասշտաբով, ավելի քան 50 լեզուներով միլիոնավոր փոխազդեցություններ լուծելուց հետո վաղ հաճախորդների համար:

Դուք նախկինում եղել եք HubSpot-ում հաճախորդների հաջողության և ռազմավարության գլոբալ փոխնախագահը, որտեղ ղեկավարել եք մոտ 1,000 հաճախորդների հաջողության, գործընկերների հաջողության և պայմանագրային մենեջերների թիմը բազմաթիվ տարածաշրջաններում և ուղղահայաց ոլորտներում: Որո՞նք են եղել ձեր կյանքի այս շրջանի որոշ կարևոր իրադարձություններ և հիմնական արդյունքներ:

Այդ ժամանակահատվածում Hubspot-ը B2B SaaS-ի հինգ ամենաարագ զարգացող ընկերություններից մեկն էր՝ ավելի քան մեկ միլիարդ դոլար եկամուտով: Շատ քիչ մարդիկ կան, ովքեր հնարավորություն են ունեցել կառուցել, աճել և կառավարել այն մասշտաբով, որով մենք գործում էինք: Ընկերությունները, որոնք աճում են այս արագությամբ, սովորաբար այդ չափի չեն, և մեր չափսի ընկերությունները չեն աճել այդ արագությամբ: Ես շատ ժամանակ ծախսեցի՝ կենտրոնանալով պլանավորման և աճի մասշտաբային մոտեցումների ստեղծման վրա՝ համոզվելով, որ մենք շատ հստակ նպատակներ ենք դնում, մի քանի կազմակերպություններում խրախուսում ենք՝ ստեղծելու այն արդյունքները, որոնք մենք փնտրում էինք որպես կազմակերպություն, ապահովելով, որ ունենք համակարգեր տեսանելիություն ստեղծել կազմակերպությունում կատարվողի նկատմամբ և պլանավորել բազմաթիվ հորիզոններով: Այն ամենը, ինչ մենք թողարկեցինք, պետք է աշխատեր ոչ միայն մեր ներկայիս հաճախորդների համար, այլ պետք է հնարավորություն ունենար պահպանել շարունակականությունը էքսպոնենցիալ աճում:

Կարո՞ղ եք կիսվել որոշ պատկերացումներով, թե ինչն է ձեզ ոգեշնչել գործարկել Maven AGI-ն և որքան ժամանակ եք եղել գաղտագողի ռեժիմում:

Ես տարված եմ հաճախորդների փորձով իմ կարիերայի շատ վաղ շրջանից, և այդ պատճառով ես այդքան ժամանակ եմ անցկացրել այս ոլորտում ոլորտի առաջատար ընկերություններում (Adobe, Marketo, Sprinklr, Hubspot և այլն): Դեռևս 2017-ին ես վերադառնում էի Արևմտյան ափի ճոճանակից՝ հանդիպելով մի քանի հիանալի հաճախորդների, ինչպիսիք են Apple-ը և Nike-ը, և մենք ունեցանք այս աներևակայելի խորը խոսակցությունները՝ բացելու գաղտնի տվյալները և ստեղծելու այս շատ անհատականացված փորձառությունները անհատական ​​օգտագործողների համար: մակարդակ. Ես չեմ խոսում այս տարիքային կամ ժողովրդագրական կատեգորիայի մեջ ընկած ձեր հատվածական մոտեցման մասին: Ոչ, սա հնարավորություն է ամբողջությամբ տեղակայելու բոլոր տեղեկությունները, որոնք դուք կիսվել եք մեզ հետ՝ կանխատեսելու հաճախորդների ակնկալիքները և ակտիվորեն ներգրավվելու նրանց հետ: Հաճախորդների կողմից մեծ ոգևորություն կար, բայց այդ տեխնոլոգիան իրականում գոյություն չուներ:

Իմ համահիմնադիրները – Սամի Շալաբի, Յուջին Ման, և ես միշտ խոսել եմ մասշտաբով անհատականացման և տրանսֆորմատորների ներուժի մասին, քանի որ հետազոտությունն առաջին անգամ դուրս եկավ Google-ից: Սամին Google News-ում կառուցեց աշխարհի ամենամեծ անհատականացման շարժիչներից մեկը (1B+ օգտվողներ), և Յուջինը ղեկավարեց անհատականացումը դրա համար, այնպես որ մենք միշտ խորը, խորաթափանց խոսակցություններ ենք ունեցել այն հնարավորությունների մասին, որոնք մենք կարող էինք բացել տեխնոլոգիայի զարգացման հետ մեկտեղ: Սրա կիրառումը այն է, ինչ մենք անում էինք այն ժամանակ, այն է, որ ես պայքարում էի մեր Hubspot-ի օգտատերերի համար մասշտաբով մեծ փորձ ստեղծելու համար, Յուջինը նայում էր, թե ինչպես արտադրել LLM հնարավորությունները Stripe-ում, և Սամին կիսվում էր իր պատկերացումներով: այն մասին, թե ինչն է լավ աշխատել Google-ում:

Երբ մենք առաջին անգամ լսեցինք, թե ինչ է անում OpenAI-ը և սկսեցինք օգտագործել որոշ LLM-ներ, որոնք հասանելի էին դարձել, մենք հասկացանք, որ մենք գտնվում ենք այն կետում, որտեղ այժմ գոյություն ունի տեխնոլոգիա, որպեսզի ստեղծենք հաճախորդների կատարյալ փորձը մասշտաբով: Ընկերությունները ստիպված են եղել ընտրել ծախսերի արդյունավետության և հաճախորդների լավ փորձի միջև, ինչը հանգեցնում է բոլոր տեսակի բաների, ինչպիսիք են բարդ սեգմենտավորման ռազմավարությունները, որոնք նախատեսված են հաճախորդների փոխազդեցությունները սահմանափակելու համար, ստեղծելով այնպիսի բաներ, որոնք, ըստ էության, խոչընդոտներ են, որոնք նրանք անվանում էին ինքնասպասարկում, կամ թաղելով ձեր աջակցության կոնտակտային տվյալները ինչ-որ տեղ, որտեղ դա այն է: հնարավոր չէ գտնել:

Մենք սկսել ենք Maven AGI-ն մոտ մեկ տարի առաջ գաղտագողի ռեժիմով, քանի որ Maven-ում մեր առաջնահերթությունը ազդեցությունն է, և երբ մենք հայտարարեցինք, թե ինչ ենք անում, մենք ուզում էինք տալ մեր ազդեցության և չափումների իրական օրինակներ, ոչ միայն այն, որ մենք գոյություն ունեինք և որոշ գումար էինք հավաքել: . Մենք աներևակայելի երախտապարտ ենք մեր վաղաժամ հաճախորդներին, ովքեր բավականաչափ հավատացին մեզ, որպեսզի աշխատեն մեզ հետ՝ զարգացնելով առաջադեմ տեխնոլոգիաները և ընդլայնելով սահմանները՝ հաճախորդների ավելի լավ փորձը զարգացնելու համար:

Կարո՞ղ եք մեզ համար սահմանել, թե ինչ է AGI-ն Maven AGI-ի համատեքստում:

AGI-ն իսկապես լավ է սահմանվում լեզվի տեսանկյունից. դա արհեստական ​​ընդհանուր բանականություն է: Ի՞նչ է դա իրականում նշանակում բիզնեսի իմաստով: Մենք կենտրոնանում ենք մի բանի վրա, որը մենք անվանում ենք բիզնես AGI և սահմանում ենք այն որպես բարդ առաջադրանքներ լուծելու ունակություն՝ օգտագործելով ֆունկցիոնալ AI գործակալները, որոնք հատուկ պատրաստված են հատուկ պարտականությունների համար՝ նվագախմբային շերտով, որը թույլ է տալիս նրանց աշխատել միասին:

Դրա օրինակը կարող է լինել բանկային հաշվի օգտատերը, ով կապ ունի իր բանկի հետ և հարցնում է, թե արդյոք իրենց ավանդը մուծվել է. այն, ինչ մենք գիտենք հաշվի պատմությունից, այն է, որ նրանք կարիք ունեն փոքր կամուրջ վարկի` իրենց հաշիվները բաց թողնելու և կանխիկացնելու համար: Maven-ը կհասկանա պատմական համատեքստը և կառաջարկի վարկը, միաժամանակ մշակելով բոլոր փաստաթղթերը, որոնք կարող են կապված լինել դրա հետ, ինչպիսիք են նախնական ստուգումները, վարկային ստուգումները, վարկի փաստաթղթերի լրացումը, ռիսկերը հասկանալը, հաստատումը և որոշակի գումար, որը պատկանում է ռիսկին: պրոֆիլը, վարկի հաստատումը և գումարը անձի հաշվին տեղափոխելը:

Մեկ այլ օրինակ կարող է լինել ինչ-որ մեկը, որը գնում է իրենց CRM-ի աջակցման թիմ և հարցնում, թե ինչպես իրականացնել քարոզարշավ: Այն, ինչ մենք կհասկանայինք դրանից այն է, որ նրանք չեն ցանկանում իմանալ, թե ինչպես ստեղծել քարոզարշավ, բայց նրանք ցանկանում են որոշակի թվով առաջատարներ որոշակի ամսաթվով: Օգտատերերը հնարավորություն կունենան ասելու՝ «Տվեք ինձ 100 կապ հաջորդ ամիս», և Մեյվենը կանցներ դրանք մատուցելու անհավանական բարդ առաջադրանքը:

Որո՞նք են ամենամեծ խնդիրներից մի քանիսը, թե ինչպես է AI-ն պատմականորեն ինտեգրվել հաճախորդների աջակցության մեջ:

Պատմականորեն, AI-ն հաճախորդների աջակցության մեջ օգտագործում էր մեքենայական ուսուցման մոդելներ, որոնք խիստ վճռական էին և ամիսներ տևեցին վերապատրաստման համար: Այս մոդելներն աշխատում էին հիմնական «եթե-ապա» տրամաբանության վրա. եթե օգտագործողը ընտրեր X-ը, նրան տրվեր Y տարբերակը: Այս պարզեցված մոտեցումը չհամապատասխանեց ակնկալիքներին, ինչը հանգեցրեց հիասթափեցնող արդյունքների և CX-ի շատ մասնագետների թերահավատորեն վերաբերվեց AI-ի ներուժին: Արհեստական ​​ինտելեկտի վրա հիմնված հաճախորդների աջակցության իրական հաջողությունը կախված է դինամիկ անհատականացումից, տրամաբանելու և իմաստալից գործողություններ կատարելու կարողությունից:

Որո՞նք են հիմնական քայլերը, որոնք ներգրավված են Maven AGI-ի վերապատրաստման մեջ՝ հաճախորդների աջակցության հարցումները լուծելու համար:

Դա իսկապես պարզ է: . . պարզապես մեզ հասանելի դարձրեք ցանկացած տեղեկատվություն, որը դուք կօգտագործեիք մարդկանց վարժեցնելու համար: Մենք կարող ենք այն ստեղծել և գործարկել ձեզ համար բարձր ճշգրտությամբ օրերի ընթացքում, այլ ոչ թե շաբաթների կամ ամիսների ընթացքում: Այն կօգտագործի ձեր հատուկ ձայնի տոնայնությունը, ժողովրդական լեզուն և այն, ինչ ցանկանում եք:

Ինչպե՞ս է Maven AGI-ն օգնում նվազեցնել հաճախորդների աջակցության ծախսերը և բարելավել հաճախորդների ընդհանուր բավարարվածությունը:

Ընկերությունները տեղադրում են Maven AGI-ն տարբեր ձևերով, բայց ամենաարագ ազդեցություն ունենալու լավագույն միջոցը Maven-ին ձեր աջակցության հերթի գլխում տեղադրելն է այն վերջնակետերում կամ ալիքներում, որոնք ձեր հաճախորդները ցանկանում են օգտագործել (չաթ, վեբ, որոնում, Slack, արտադրանքում, SMS-ում և այլն): Դա թույլ է տալիս մեզ տրամադրել ակնթարթային, անհատականացված արդյունքներ + գործողություններ հաճախորդներին՝ առանց սպասելու ժամանակի, միաժամանակ ապահովելով, որ այդ զարմանահրաշ աջակցության գործակալներն անում են այն, ինչ անում են լավագույնս՝ աշխատելով հաճախորդների հետ, ովքեր իսկապես մարդկային փոխազդեցությունների կարիք ունեն՝ իրենց խնդիրները լուծելու համար:

Տեխնոլոգիական ի՞նչ առաջընթացներ են թույլ տվել Maven AGI-ին հասնել ինքնավար խնդիրների լուծման նման բարձր տեմպերի:

Կարծում եմ, որ մենք հավաքագրել ենք աշխարհի լավագույն ինժեներական թիմերից մեկը՝ լուծելու այն, ինչ վերաբերում է տվյալների խնդրին: Փայլուն մարդիկ, ովքեր աշխատել են այնպիսի մարտահրավերների վրա, ինչպիսիք են որոնումը Google-ում և անհատականացումը մասշտաբով Meta-ում և Amazon-ում, և տարիներ շարունակ մտածել են այս տեսակի խնդիրների լուծման մասին: Տվյալները մասնատված են և սիլոսավորված, և որպեսզի մենք պատասխանենք հաճախորդների հարցերին և գործողություններ ձեռնարկենք, մենք պետք է կարողանայինք ավելի շատ տվյալներ ընդունել, քան որևէ մեկը: Երկրորդ մասը գործողություններ կատարելու և մեր գործողությունների շարժիչը ստեղծելու կարողությունն է, քանի որ մենք գիտենք, որ միայն հարցերին պատասխանելը բավարար չէ: Որպեսզի մենք հասնենք բիզնեսի AGI-ին, մենք պետք է կարողանանք կանխատեսել օգտատերերի կարիքները և մտադրությամբ ներգրավել նրանց:

Կարո՞ղ եք ավելի շատ մանրամասներ հաղորդել վերջին $20 մլն Սերիա Ա ֆինանսավորումը և ինչպե՞ս է այն օգտագործվելու:

Մենք բախտ ունեցանք հարվածելու բոլոր բալոններին այն բանի համար, ինչին մենք ուզում էինք հասնել մեր սերնդի փուլով. կառուցել հիանալի ինժեներական թիմ, արտադրանք, որը լուծում է իրական խնդիրները և ունենալ հաճախորդներ, ովքեր արժեք էին ստանում մեր արտադրանքից: Մենք բարձրացրինք մեր սերունդը մեկ տարի առաջ, բայց ունեինք մի քանի իսկապես հիանալի ներդրողներ, ովքեր ցանկանում էին մեզ հետ լինել ճանապարհորդության մի մասը: M13-ի հետ ժամանակ անցկացնելուց հետո մենք իսկապես ոգևորված էինք շարունակելու կառուցել Maven AGI-ի ապագան նրանց հետ միասին: 28 միլիոն դոլարը, որը մենք հավաքել ենք անցյալ տարվա ընթացքում, կօգտագործվի մեր GTM թիմը կառուցելու, գործընկեր էկոհամակարգի կառուցման համար ներդրումներ կատարելու և ինժեներներ վարձելու համար, քանի որ մենք ընդլայնում ենք մեր գործողությունների շարժիչը (™) և հարթակի հնարավորությունները:

Ինչպե՞ս եք տեսնում AI-ի դերը հաճախորդների աջակցության ոլորտում առաջիկա հինգ տարիների ընթացքում:

Ապագան չի բաժանվի աջակցության, ծառայությունների, վաճառքի և տարբեր գործառույթների: Փոխարենը, հաճախորդների աջակցությունը կդառնա անխափան, միասնական հաճախորդների փորձառության մի մասը՝ առանց խառնաշփոթ հանձնումների և սփռված տվյալների: Հաճախորդների ակնկալիքները զարգանալուն պես կզարգանան նաև նրանց սպասարկելու եղանակները:

Այսօրվա հաճախորդների կարիքները բաժանվում են 3 կատեգորիայի.

• Նրանք, ովքեր ցանկանում են ինքնասպասարկվել՝ հարցի լուծում կամ պատասխան գտնելու կարողություն:
• Նրանք, ովքեր ցանկանում են մուտք գործել ինքնասպասարկում, սակայն անհրաժեշտ է վավերացում, որ նրանք ճիշտ գործողություններ են կատարում:
• Հաճախորդներ, ովքեր պահանջում են սպիտակ ձեռնոցների սպասարկում և մարդկային օգնության կարիք ունեն։

Ապագան ունի նաև 3 կատեգորիա, սակայն հաճախորդների սպասելիքները շատ տարբեր կլինեն.

• Ակնկալելով ակնթարթային պատասխաններ նրանց հարցերին:
• Կանխատեսեք նրանց կարիքներն ու հարցերը անհատականացման, օգտագործման տվյալների, ամբողջական պատմական համատեքստի և իրենց ընտրած ալիքով գործողություններ անելու և դրանց հետ շփվելու հնարավորությամբ:
• Հաճախորդների աջակցության գործակալների հետ առանց սպասման ժամանակի և երկար գծերի շփվելու ունակություն, որոնք ունեն իրենց հարցերի պատասխանները, ամբողջական պատմական համատեքստը և ակնթարթորեն գործողություններ կատարելու ունակությունը:

Շնորհակալություն հիանալի հարցազրույցի համար, այն ընթերցողները, ովքեր ցանկանում են ավելին իմանալ, պետք է այցելեն Maven AGI.