Райан Джонсон, главный продуктовый директор в CallRail – Интервью с серией

Интервью с Райаном Джонсоном, главным продуктовым директором в CallRail

Райан имеет более 15-летний опыт работы в области технологий и разработки продуктов в различных компаниях, от стартапов до организаций Fortune 100. В качестве главного продуктового директора в CallRail он применяет свою страсть к разработке передовых технологических решений для решения реальных проблем. Прежде чем присоединиться к CallRail, он был ключевым членом руководящей группы в Banjo (теперь MiiM). Там он помог вырастить организацию по разработке продуктов на более чем 300%, создал технологические продукты мирового класса AI/Машинного обучения и помог привлечь $100 миллионов финансирования венчурного капитала (C-раунд).

CallRail – это платформа искусственного интеллекта, обеспечивающая аналитику по потенциальным клиентам и помогающая бизнесам любого размера проводить маркетинг с уверенностью. Обслуживая более 200 000 компаний по всему миру, решения CallRail помогают бизнесам отслеживать и приписывать каждый лидер своему маркетинговому пути, записывать и управлять каждым звонком, текстовым сообщением, чатом и формой, а также использовать выводы, предоставленные искусственным интеллектом, для оптимизации своего маркетинга.

Ваша начальная карьера была связана с бухгалтерией и финансами, как вы ушли в AI?

Начиная с бухгалтерии и финансов, у меня всегда был аналитический подход к делам. Когда я учился в Albion College, я случайно записался на учебный курс по информатике в качестве одного из своих выборочных предметов – и все остальное уже история! Это дало мне возможность войти в индустрию технологий задолго до появления AI на горизонте.

• Branch and Bound – Бонусная статья – Визуализация узлов
• Топ важных статей LLM на неделю с 23/10 по 29/10
• Метод разветвления и границ – написание алгоритма с нуля

С развитием моей карьеры я понял две вещи: у меня была глубокая страсть к работе с данными (более конкретно, с данными с точки зрения продукта) и навигации, как эти данные могут быть преобразованы в нечто действительно ценное для клиентов. В этой новой области нет прямого пути, но эти два интереса естественным образом привели меня к карьере, связанной с AI.

Если бы вы спросили меня два десятилетия назад, когда я только начинал свою карьеру, о AI, я бы, вероятно, ссылались на “Терминатора”, как и все в то время. Однако с развитием технологий, особенно с недавними достижениями, стало очевидно, что мой путь должен начаться с глубокого интереса и основного понимания данных.

Для тех, кто стремится преуспеть в карьере AI, важно иметь уникальный опыт и оригинальные взгляды. В будущем AI представлено множество неизвестных, и вы можете двигаться в разных направлениях – как его применение, так и место применения, регулирование и соответствие – это почти бесконечный список. Поэтому я считаю, что если вы войдете в эту новую сферу с открытым умом и готовностью учиться, почти любой может стать частью этой области, независимо от их первоначального опыта.

Перед вашей нынешней ролью вы руководили разработкой продуктов AI/ML в Banjo, что это были за продукты, и какие ключевые уроки вы извлекли из этого опыта?

На самом высоком уровне мы использовали AI и машинное обучение для обнаружения событий в реальном времени во всем мире. Мы сосредоточились на использовании технологии компьютерного зрения для обнаружения объектов на изображениях и видео (пожары, аварии, логотипы, предметы и т. д.) и NLP для определения о чем говорят люди. Мы использовали множество источников данных, таких как социальные сети, e911, камеры видеонаблюдения и т. д., чтобы уточнить и подтвердить возникновение «события». Мы использовали эту технологию, чтобы первыми сообщать о новостях (местных и национальных) и помогать крупным предприятиям защищать своих сотрудников, активы и бренд.

CallRail использует технологию под названием Conversation Intelligence для выявления полезных сведений из разговоров, что это конкретно?

Conversation Intelligence® – это способность автоматически агрегировать действенную информацию из телефонных разговоров для улучшения маркетинговой эффективности. Цель – дать маркетологам, агентствам и владельцам бизнеса возможность принимать правильные бизнес-решения с быстротой и точностью.

• Конверсия лидов: ИИ CallRail анализирует телефонные разговоры и предоставляет ценные сведения и информацию, которая могут быть использованы для конверсии лидов. Определяя лучших клиентов из ваших основных источников маркетинга, ИИ позволяет вам распределить усилия и сосредоточиться на горячих лидерах. Это позволяет эффективно использовать ресурсы, одновременно экономя ваше время. С помощью Conversation Intelligence® от CallRail вы можете автоматизировать рабочие процессы для более гладкого последующего обращения к лидерам. Наконец, сведения, предоставленные искусственным интеллектом, дают вам богатый контекст для каждого лидера, обеспечивая глубокое понимание его потребностей и предпочтений. Используя это, вы можете разработать персонализированные стратегии и индивидуальные решения, максимизируя свои шансы на превращение их в довольных клиентов.

• Опыт клиента: Инсайты по телефонным звонкам предоставляют возможность улучшить опыт клиента. Анализируя разговоры, ИИ может предоставить ценную информацию, которая поможет вам полноценно понять ваших клиентов и их путь. Это включает сохранение деталей каждого взаимодействия, таких как обсуждаемые темы, тон голоса, настроение и упомянутые проблемы или сложности. Обладая полной картиной пути и взаимодействий потенциальных клиентов, компании могут предоставить более персонализированный опыт для клиентов. С помощью инсайтов, основанных на ИИ, компании могут лучше понять предпочтения, потребности и ожидания клиентов, что позволяет предоставлять им актуальные предложения, рекомендации и решения.

• Производительность агента: Просмотр контента разговоров с помощью Conversation Intelligence® от CallRail предлагает полезные советы по обработке звонков, позволяя агентам лучше обслуживать клиентов. ИИ также собирает информацию о разговорах на нескольких звонках или по отдельным агентам, что позволяет получить всестороннее представление о работе вашей команды. Благодаря этой технологии, вы можете обнаружить положительные или отрицательные тенденции настроения, выраженные во время разговоров. Это означает, что вы можете выявить общие проблемы или повторяющиеся проблемы, которые могут влиять на удовлетворенность клиентов. Работа над улучшением этих областей поможет повысить качество взаимодействия с клиентами в целом.

• Оптимизация маркетинга: Одним из главных преимуществ инсайтов по телефонным звонкам, основанных на ИИ, является легкость интеграции с различными системами, включая платформы CRM, такие как HubSpot, и различные инструменты автоматизации маркетинга. С помощью инсайтов, основанных на ИИ, бизнесы получают полное представление о пути клиента, от первого контакта до конечных результатов, как в цифровых, так и в офлайн-каналах. Эти инсайты также позволяют маркетологам измерять эффективность своих маркетинговых стратегий с точки зрения возврата инвестиций (ROI). Отслеживая ключевые показатели эффективности (KPI), такие как конверсия лидов, стоимость привлечения клиентов и сгенерированный доход, бизнесы могут оптимизировать свои маркетинговые усилия для достижения более высокого ROI. Кроме того, помимо интеграции технического стека, маркетинг оптимизируется благодаря Conversation Intelligence, поскольку он дает компаниям возможность идентифицировать ключевые слова и автоматизировать стратегию ставок на ключевые слова на основе инсайтов от звонка, обеспечивая ценные данные для SEO и маркетинговых сообщений. Например, если потенциальные клиенты постоянно задают вопросы о непредлагаемых услугах, компании могут изменить сообщения на своем веб-сайте, чтобы гарантировать лучшую соответствию вызовов или рассмотреть варианты адаптации услуг под потребности клиентов.

Conversation Intelligence® от CallRail специально разработан для понимания и анализа речи. Это означает, что он может извлечь ценную информацию из телефонных звонков, экономя время для агентов и менеджеров более чем 94%. Информация с телефонных звонков – это первоисточник, непосредственно из уст ваших клиентов. Результатом являются ценные данные от проверенного временем маркетингового инструмента вместе со свежим взглядом на 21-й век.

Какие различные типы искусственного интеллекта и машинного обучения используются в этой технологии?

У нас есть замечательное партнерство с AssemblyAI, компанией, которая использует различные возможности нашего ИИ. Без вдавания в подробности, мы используем:

• ASR (автоматическое распознавание речи) – основное ПО Conformer-2, самой большой коммерчески доступной модели ASR, обученное на более чем 1,1 млн часов аудиоданных на английском языке.
• LeMUR – LLM, используемая для анализа разговоров. Это основа для сводок, обучения агентов, автоматического квалификации и других важных функций. CallRail тонко настраивает модели, чтобы получить максимальную пользу для наших клиентов.

В июле 2023 года был представлен CallRail Labs – первый своего рода в пространстве аналитики звонков. Одним из его основных особенностей является введение «планов действий». Можете ли вы поделиться некоторыми идеями о том, что это такое?

Верно! Когда мы представили CallRail Labs, мы также выпустили планы действий для поддержки агентов с рекомендациями, генерируемыми ИИ, для следующих шагов после звонка. Эта функция устраняет неопределенность в дальнейшем взаимодействии с потенциальными клиентами путем подведения итогов, сведения их в удобный формат для отправки по электронной почте или сообщением командам, а также документации обратных действий в разделе Premium Conversation Intelligence™ от CallRail.

Однако, с момента представления CallRail Labs в июле, были представлены также шесть новых возможностей:

• Обучение по звонкам с использованием искусственного интеллекта определяет, где агенты работают хорошо, в каких моментах им можно улучшиться, и, самое главное, предоставляет конкретные рекомендации для улучшения. Это помогает разгрузить владельцев бизнесов от обучения и гарантирует предоставление своевременной, объективной обратной связи агентам для улучшения работы.
• Идентификация успешно запланированных встреч с использованием искусственного интеллекта дает владельцам бизнесов возможность моментально определить звонки, которые наиболее вероятно приведут к генерации дохода, и понять, какие действия привлекают лучших клиентов.
• Идентификация новых или существующих клиентов с использованием искусственного интеллекта позволяет бизнесам определить, какие маркетинговые кампании генерируют действительно новый бизнес, а какие стимулируют повторные сделки, без необходимости прослушивать звонки или читать транскрипции. Знание, какие кампании привлекают новых клиентов, а какие помогают укрепить лояльность и увеличить выручку от существующих клиентов, позволяет бизнесам улучшить сегментацию аудитории и, в конечном итоге, эффективность кампаний.
• Автоматическое определение часто задаваемых вопросов по звонкам позволяет выделить популярные вопросы клиентов, что предлагает ценные идеи для понимания потребностей клиентов, а также помогает оптимизировать SEO и стратегию ключевых слов.
• Автоматическое сохранение персональ

  Прочитайте больше об этих новых возможностях здесь и здесь. Хотя мы взволнованы этим первым успехом, мы только на поверхности!

  Можете ли вы также описать, как CallRail Labs позволяет клиентам влиять на использование голосового искусственного интеллекта компанией?

  Эта новая программа инноваций – как вы упомянули, первая в своем роде в сфере аналитики звонков – была разработана для помощи в продолжении инноваций в области искусственного интеллекта в партнерстве с малыми и средними предприятиями, предлагая нашим клиентам влиять на то, как мы используем голосовой искусственный интеллект, получая ранний доступ к новым возможностям продукта.

  Цель состоит в том, чтобы предоставить прямую обратную связь руководству по продукту и инженерии, одновременно позволяя нам целенаправленно решать реальные бизнес-задачи в условиях взрывного роста возможностей, связанных с искусственным интеллектом. Нам повезло иметь большое количество готовых клиентов, которые тестируют практическое применение этих новых продуктов на базе искусственного интеллекта и предоставляют бесценную обратную связь.

  Значимость этого проекта заключается в том, что он упрощает выполнение сложных задач и систематически предоставляет стратегии, основанные на данных, повышая общую эффективность. Он демонстрирует мощь искусственного интеллекта и его способность привести к значимым инновациям в области Интеллекта Разговора®.

  Каковы некоторые из популярных сценариев использования этого программного обеспечения?

  Мы имеем удачу иметь широкий спектр примеров, демонстрирующих, как наши клиенты используют искусственный интеллект для превращения звонков в конкурентное преимущество. Некоторые из наших любимых примеров в разных отраслях включают:

  Услуги на дому: Adria Marble & Granite – семейный каменщик, выполняющий установку столешниц для кухни и ванной комнаты, каминов и т.д. Когда бизнес только начинался, реклама осуществлялась через телефонный справочник, факсы и по слову. В отрасли, где часто бывает, что подрядчики упускают возможность связаться с потенциальными клиентами, использование CallRail также помогает Adria Marble выделяться, обеспечивая надлежащую обработку всех звонков и отсутствие потери потенциальных клиентов.

  В результате компания смогла снизить стоимость каждого потенциального клиента и лучше нацелиться на тех, кто принесет большую прибыль. CallRail помогает Adria Marble экономить 10–20 часов в неделю, автоматизируя сбор информации о потенциальных клиентах и отслеживание звонков, на что в противном случае пришлось бы тратить время Ирфану вручную, с помощью таблицы или просто крича по офису, чтобы убедиться, что клиентам перезвонят. На всех торговых и административных задачах в компании работают всего три человека, поэтому освобождение этих часов для других задач оказывает существенное влияние.

  Юридическая область: В конкурентной среде цифровых маркетинговых агентств (особенно в юридической сфере), клиенты обычно более лояльны и прибыльны, чем в других отраслях. Поэтому для доказательства эффективности различных рекламных объявлений, кампаний и ключевых слов для клиентов компания Above the Bar Marketing обратилась к CallRail. Результат: отслеживание звонков помогло как минимум 75% их клиентов корректировать расходы на рекламу и избегать ежемесячных ненужных трат на сумму $1,000.

  Здравоохранение: Цифровые маркетинговые операции компании Cornerstone Foot Care не обеспечивали должной отслеживаемости поступающих клиентов и входящих телефонных звонков. Практика обратилась к CallRail, чтобы получить информацию о ключевых словах и кампаниях, откуда приходят звонки, а также о качестве каждого звонка. В результате использования Google Ads и отслеживания CallRail, Cornerstone увеличил свою выручку на 40% за счет повышения качества звонков, увеличения числа звонков от ответов, поступивших из разных источников, и снижения количества пропущенных звонков.

  Вас также признают по сравнению между искусственным интеллектом и автогонками. Какие существуют общие черты между этими двумя областями?

  Искусственный интеллект и автогонки (особенно Formula 1) имеют уже давние связи. Гоночные команды имеют возможность проводить симуляции автомобилей, которые искусственный интеллект может интерпретировать и помочь команде достичь лучших результатов. Искусственный интеллект может обнаружить изменения, которые необходимо внести в двигатель для повышения эффективности или надежности, а также изменения аэродинамики, чтобы улучшить аэродинамические характеристики. Неудивительно, что современные автомобили Формулы 1 выглядят как космические корабли – искусственный интеллект помогает буквально проектировать аэродинамику.

  Лично я считаю, что искусственный интеллект работает лучше с элементом обратной связи от людей, что не отличается от автогонок. Например, даже если модель искусственного интеллекта может прогнозировать наилучшую настройку для дождливых или жарких условий, водитель все равно должен давать обратную связь команде. Искусственный интеллект не может предсказать все о производительности и предпочтениях водителя, поэтому для обратной связи необходимо взаимодействие с человеком. Я даже слышал, как глава команды говорил об этом, когда побывал на техническом туре на Petit LeMans в октябре. Он сказал: “Искусственный интеллект действительно удивителен и дает нам большие преимущества, но он все же не заменяет обратной связи от водителя и команды, которая понимает тонкости вождения.”

  Можете ли вы поделиться своим видением будущего голосового искусственного интеллекта и аналитики звонков?

  Сегодня легко чувствовать, что мир маркетинга движется быстрее скорости света. Всегда есть новый термин, который нужно выучить, стратегия, которую нужно применить, или передовая практика, которую нужно использовать. Мы часто забываем, что некоторые из наилучших и доказанных маркетинговых стратегий всегда находятся в этой постоянной перемене и новизне. Одна из таких забытых стратегий, безусловно, – это телефонные звонки.

  Телефонные звонки по-прежнему являются лучшим инструментом, которым могут пользоваться маркетологи, предоставляя обилие информации о том, что ваши клиенты хотят и нуждаются. Однако значительная часть этого потенциала остается неосвоенной в широком спектре отраслей. Тогда, как мы непременно задаемся целью продолжать ускорять развитие голосового искусственного интеллекта и аналитики звонков, чтобы помочь клиентам достичь более высокой прибыли от вложений, я также радуюсь тому, что малые бизнесы полностью осознают, насколько важным инструментом может быть искусственный интеллект для превращения звонков в информацию, на которую можно реагировать.

  Спасибо за отличное интервью, читатели, желающие узнать больше, могут посетить CallRail.