Jonathan Corbin é o fundador e CEO da Maven AGI. Anteriormente, como vice-presidente international de sucesso e estratégia do cliente na HubSpot, Jonathan liderou uma equipe de aproximadamente 1.000 gerentes de sucesso de clientes, sucesso de parceiros e contratos em várias regiões e verticais. Suas responsabilidades incluíam impulsionar a retenção de clientes, o crescimento da receita e a realização de valor para mais de 200.000 clientes em todo o mundo, desde startups até empresas.
Maven AGI é uma solução nativa abrangente de IA generativa projetada para transformar o cenário de suporte ao cliente – sem dor de cabeça. Enquanto estava em modo furtivo, a tecnologia da Maven resolveu de forma autônoma mais de 93% das consultas dos clientes, reduzindo os custos de suporte em 81%, melhorando a experiência geral do cliente, em escala, após resolver milhões de interações em mais de 50 idiomas para os primeiros clientes.
Anteriormente, você foi vice-presidente international de sucesso e estratégia do cliente na HubSpot, onde liderou uma equipe de cerca de 1.000 gerentes de sucesso de clientes, sucesso de parceiros e contratos em várias regiões e verticais. Quais foram alguns destaques e principais conclusões desse período da sua vida?
Durante esse período, a Hubspot foi uma das cinco empresas de SaaS B2B de crescimento mais rápido, com mais de um bilhão de dólares em receitas. Existem muito poucas pessoas que tiveram a oportunidade de construir, crescer e gerenciar na escala em que operávamos. As empresas que crescem nessa velocidade geralmente não são desse tamanho, e as empresas do nosso porte não cresceram nessa velocidade. Passei muito tempo focando na criação de abordagens escaláveis para planejamento e crescimento, certificando-me de que estávamos definindo objetivos muito claros, alinhando incentivos entre diversas organizações para criar os resultados que procurávamos como organização, garantindo que tínhamos os sistemas para criar visibilidade sobre o que estava acontecendo na organização e planejar em múltiplos horizontes. Qualquer coisa que implementássemos teria que funcionar não apenas para nossos clientes atuais, mas também teria que ter a capacidade de manter a continuidade em um crescimento exponencial.
Você pode compartilhar alguns insights sobre o que o inspirou a lançar o Maven AGI e há quanto tempo você está no modo furtivo?
Sou obcecado pela experiência do cliente desde o início da minha carreira e é por isso que passei tanto tempo em empresas líderes do setor neste espaço (Adobe, Marketo, Sprinklr, Hubspot, and so forth). Em 2017, eu estava voltando de uma viagem na Costa Oeste, conhecendo alguns grandes clientes como Apple e Nike, e tivemos conversas incrivelmente aprofundadas sobre o potencial de desbloquear dados isolados e criar essas experiências muito personalizadas até o usuário particular person nível. Não estou falando sobre a abordagem segmentada de você se enquadrar nessa categoria de idade ou grupo demográfico. Não, esta é a capacidade de implementar totalmente todas as informações que você compartilhou conosco para antecipar as expectativas dos clientes e interagir proativamente com eles. Houve um grande entusiasmo por parte dos clientes, mas a tecnologia realmente não existia na época.
Meus cofundadores – Sami Shalabi, Eugene Mann e eu sempre conversamos sobre personalização em escala e o potencial que os transformadores poderiam ter desde que a pesquisa surgiu do Google. Sami construiu um dos maiores mecanismos de personalização do mundo no Google Notícias (mais de 1 bilhão de usuários) e Eugene liderou a personalização para ele, por isso sempre tivemos conversas profundas e esclarecedoras sobre as possibilidades que poderíamos desbloquear à medida que a tecnologia evoluía. A aplicação disso ao que estávamos fazendo na época é que eu estava lutando para criar uma ótima experiência em escala para nossos usuários do Hubspot, Eugene estava procurando como produzir recursos de LLM na Stripe e Sami estava compartilhando seus insights sobre o que funcionou bem no Google.
Quando ouvimos pela primeira vez sobre o que a OpenAI estava fazendo e começamos a usar alguns dos LLMs que estavam disponíveis, percebemos que estávamos no ponto em que a tecnologia já existia para criarmos a experiência perfeita do cliente em escala. As empresas tiveram que escolher entre eficiência de custos e boa experiência do cliente, resultando em todos os tipos de coisas, como estratégias complexas de segmentação projetadas para limitar as interações com o cliente, criando coisas que são essencialmente obstáculos que elas chamam de autoatendimento ou enterrando suas informações de contato de suporte em algum lugar onde possam ser encontradas. não pode ser encontrado.
Iniciamos o Maven AGI há cerca de um ano em modo furtivo porque o que priorizamos no Maven é o impacto – e quando anunciamos o que estávamos fazendo, queríamos dar exemplos reais de nosso impacto e métricas, não apenas que existíamos e havíamos arrecadado algum dinheiro . Somos extremamente gratos aos nossos primeiros clientes que acreditaram em nós o suficiente para trabalhar conosco no lançamento de tecnologia de ponta e na expansão dos limites para desenvolver uma melhor experiência do cliente.
Você pode definir para nós o que é AGI no contexto do Maven AGI?
AGI é muito bem definida do ponto de vista da linguagem – é inteligência synthetic geral. O que isso realmente significa no sentido comercial? Estamos nos concentrando em algo que chamamos de AGI de negócios e o definimos como a capacidade de lidar com tarefas complexas usando agentes funcionais de IA que são especialmente treinados para responsabilidades específicas com uma camada de orquestração que lhes permite trabalhar juntos.
Um exemplo disso pode ser um usuário de conta bancária interagindo com seu banco e perguntando se seu depósito foi compensado – o que sabemos pelo histórico da conta é que ele precisa de um pequeno empréstimo-ponte para pagar suas contas e descontar cheques. Maven entenderá o contexto histórico e oferecerá o empréstimo enquanto lida com toda a papelada que possa estar associada a ele, como verificações de antecedentes, verificações de crédito, preenchimento da documentação do empréstimo, compreensão dos riscos, aprovação e um valor específico que se enquadra no risco perfil, aprovando o empréstimo e transferindo o dinheiro para a conta da pessoa.
Outro exemplo seria alguém indo até a equipe de suporte de CRM e perguntando como implantar uma campanha. O que entenderíamos disso é que eles não querem saber como criar uma campanha, mas querem um certo número de leads até uma determinada information. Os usuários teriam a capacidade de dizer: “Dê-me 100 leads no próximo mês” e Maven passaria pela tarefa incrivelmente complexa de entregá-los.
Quais são alguns dos maiores problemas de como a IA tem sido historicamente integrada no suporte ao cliente?
Historicamente, a IA no suporte ao cliente usava modelos de aprendizado de máquina que eram altamente determinísticos e levavam meses para serem treinados. Esses modelos funcionavam com uma lógica básica se-então: se um usuário escolhesse X, ele receberia a opção Y. Esta abordagem simplista ficou aquém das expectativas, resultando em resultados decepcionantes e deixando muitos profissionais de CX céticos quanto ao potencial da IA. O verdadeiro sucesso no suporte ao cliente baseado em IA depende da personalização dinâmica, da capacidade de raciocinar e de tomar ações significativas.
Quais são as principais etapas envolvidas no treinamento do Maven AGI para lidar com dúvidas de suporte ao cliente?
É muito simples. . . apenas nos dê acesso a qualquer informação que você usaria para treinar humanos. Podemos colocá-lo em funcionamento para você com um alto grau de precisão em poucos dias, não em semanas ou meses. Ele usará seu tom de voz específico, vernáculo e quaisquer emojis que você desejar.
Como o Maven AGI ajuda a reduzir os custos de suporte ao cliente e a melhorar a satisfação geral do cliente?
As empresas implantam o Maven AGI de várias maneiras diferentes, mas a melhor maneira de causar o impacto mais rápido é inserir o Maven no topo da sua fila de suporte nos endpoints ou canais que seus clientes desejam usar (chat, net, pesquisa, Slack, em produto, SMS, and so forth). Isso nos permite fornecer resultados e ações instantâneas e personalizadas aos clientes, sem tempo de espera, ao mesmo tempo que garante que esses incríveis agentes de suporte estejam fazendo o que fazem de melhor, trabalhando com clientes que realmente precisam de interações humanas para resolver seus problemas.
Quais avanços tecnológicos permitiram que o Maven AGI alcançasse taxas tão altas de resolução autônoma de problemas?
Acredito que recrutamos uma das melhores equipes de engenharia do mundo para resolver esse problema de dados. Pessoas brilhantes que trabalharam em desafios como pesquisa no Google e personalização em escala na Meta e Amazon, e há anos pensam em resolver esse tipo de problema. Os dados são fragmentados e isolados e, para podermos responder às perguntas dos clientes e tomar medidas, precisávamos ser capazes de ingerir mais dados do que qualquer outra pessoa. A segunda parte é a capacidade de agir e construir nosso mecanismo de ação, porque sabemos que apenas responder perguntas não é suficiente. Para alcançarmos a AGI empresarial, precisamos ser capazes de antecipar as necessidades dos usuários e envolvê-los intencionalmente.
Você pode fornecer mais detalhes sobre o recente financiamento da Série A de US$ 20 milhões e como ele será utilizado?
Tivemos a sorte de acertar todos os cilindros no que queríamos alcançar com nossa rodada inicial: construir uma grande equipe de engenharia, um produto que resolvesse problemas reais e ter clientes que estavam obtendo valor com nosso produto. Levantamos nossa rodada inicial há menos de um ano, mas tivemos alguns investidores realmente excelentes que queriam fazer parte da jornada conosco. Depois de passar um tempo com o M13, ficamos muito entusiasmados em continuar a construir o futuro do Maven AGI junto com eles. Os US$ 28 milhões que arrecadamos no último ano serão usados para formar nossa equipe GTM, investir na construção do ecossistema de parceiros e continuar a contratar engenheiros à medida que expandimos nosso mecanismo de ação (™) e recursos de plataforma.
Como você vê a evolução do papel da IA no setor de suporte ao cliente nos próximos cinco anos?
O futuro não será dividido em suporte, serviços, vendas e funções diversas. Em vez disso, o suporte ao cliente se tornará parte de uma experiência de cliente unificada e integrada, sem transferências complicadas e dados isolados. À medida que as expectativas dos clientes evoluem, também evoluem as formas como os atendemos.
As necessidades dos clientes de hoje se enquadram em 3 categorias:
- Aqueles que querem servir a si mesmos – a capacidade de encontrar a solução ou responder a uma pergunta.
- Aqueles que desejam acesso ao autoatendimento, mas precisam de validação de que estão tomando as medidas corretas.
- Clientes que exigem um serviço de luvas brancas e precisam de assistência humana.
O futuro também tem três categorias, mas as expectativas dos clientes serão muito diferentes:
- Esperando respostas instantâneas às suas perguntas.
- Antecipe suas necessidades e dúvidas com personalização, dados de uso, contexto histórico completo e a capacidade de agir e interagir com eles no canal de sua escolha.
- A capacidade de interagir com agentes de suporte ao cliente sem tempos de espera e longas filas, que têm respostas disponíveis para suas perguntas, contexto histórico completo e capacidade de agir instantaneamente.
Obrigado pela ótima entrevista, os leitores que desejam saber mais devem visitar o Maven AGI.
