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Krishna Raj Raja,SupportLogic的首席执行官和创始人– Interview Series

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Krishna Raj Raja是首席执行官和创始人 supportLogic.,世界上第一个连续服务经验(SX)管理平台,使公司能够理解和行动‘客户的声音实时,立即提高服务交付并建立健康和有利可图的客户关系。

你把自己描述为“科学极客”,它是关于你如此迷恋的科学世界是什么?

对我来说,科学就是关于世界如何运作的好奇心,世界上存在的模式。我自童年以来我有这种好奇心,它已经延伸到我的职业生涯。在SupportLogic,我们正在寻找自然语言中存在的模式,并使用这些模式来预测事物并提供建议。这就像科学 - 它预测模式,提供了建议并告诉你世界的工作原理。我在我生命中学到的大部分内容都是自我教导的,因为它来自我的自然好奇心,而不是正规教育。

你继续获得化学工程学位,但结束了追求计算机科学的机会 机器学习。你能讨论这个枢轴吗?

我父亲是一个成功的企业主(钢铁加工),他希望有一天我会接管家族企业。化学工程似乎是有正确的培训,以便准备好这样做。但电脑科学很长一段时间都对我来说是一个侧面。事实上,我的化学工程学位论文正在为化学反应堆设计创造一个软件程序。

在完成化学工程学位后,显而易见的是,计算机科学真的是我真正的激情。我的电脑科学技能完全自行教授,当我加入VMware时,所有同事都来自常春藤联盟学校的计算机科学。我是我团队中最令人费解的人。

您是VMware的早期员工,在那里您支持支持&服务作为产品支持工程师。你观察到的一些改进的潜在领域是什么?

我是一个转向产品支持工程师的软件工程师。我加入了VMware,因为他们的技术很有魅力 - 他们正在处理操作系统,我对此特别兴趣。我正在帮助其他操作系统开发人员每天使用VMware产品。因为我的背景,我看着从两种不同的角度看的东西:1)如何使这位客户快乐并解决他们的问题; 2)为什么软件中存在此问题,以及如何修复?我正在研究所有支持问题的产品方面。我意识到的第一件事之一是,当产品团队开发产品时,他们真的不知道它是如何部署和使用的,所以他们在开发过程中没有预见很多事情。但是,支持团队对这些问题有很好的句柄,可以向产品团队以及公司的其他部门提供宝贵的反馈。问题是,这反馈通常会丢失,因为支持团队专注于修复客户问题,然后快速前进到下一个问题。这一重要信息不会被传递。

你能在Sentrollogic上分享一些关于创世纪故事的细节吗?

当我开始支持的人时,我看着支持行业的市场景观,我发现支持空间的所有创新都集中在案例偏差上。这意味着处理支持问题的最佳方法是将它们的转移 - 远离支持工程师,远离客户。这与我所看到的产品支持工程师相冲突 - 每个客户互动都是了解您的客户以及产品如何运作和不起作用的机会。但我很惊讶地发现没有工具在那里解决这个(学习)问题,所以我在那里看到了一个大机会。

此外,我注意到,支持经常被视为成本中心,我认为这是一种看待事物的短暂观点。当您将支持作为营利中心或作为公司的中央神经系统时,您可以真正改造一个组织并使他们真正以客户为中心。这就是让我开始支持的东西。

supportLogic.使用的一些不同的机器学习技术是什么?

当公司开始时,我假设我们可以使用公开的机器学习API。他们有很多 - 来自亚马逊,微软和HPE - 他们都提供了机器学习API作为服务。为了我的惊喜和失望,许多这些机器学习模型都不适用于我们使用的数据(客户支持数据)。但我意识到这是一个机会,并说:“我们为什么不自我建造自己?”我们开始使用来自开源项目的现有ML技术从划痕,比如Stanford大学的Spacy以及Google Bert的Spacy,然后使用集合模型方法添加了一些自己的“秘密酱”。我们还为每个客户及其特定数据集进行了微调模型,而不是使用单尺寸适合所有哲学。

您能否讨论支持的公司如何通过使用关键信号更好地与客户联系?

我们所做的一个关键事情是使用NLP提取客户上下文。上下文非常重要,因为上下文经常在票务系统的标记过程中丢失。您只能在这些系统中标记有限的信息。我们擅长提取客户上下文,例如他们对自己的产品或您的支持的印象是什么,或者他们试图与您的产品一起做些什么。提取各种信号和上下文。通过在我们的平台中实时制作工作流程,我们允许公司对客户信号行事并先发制人地解决问题,然后在为时已晚 - 意味着客户非常生气或永远消失。

SubpersLogic软件背后的其他一些功能是什么?

一旦开始从交互中提取客户信号,那么这些信号就会对分析变得非常强大。我们有一个分析模块,可以根据所有交互,告诉您客户的声音如下所示。然后我们进一步走一步并使用数据开始进行预测。我们可以预测特定(客户)帐户会发生什么。我们还可以预测 - 基于客户情况 - 谁是公司最好的主题专家,以帮助解决问题,然后将客户与正确的人匹配。

我们可以查看入站谈话和出境对话,为服务代理商指导与客户在与客户的日常互动中所做的更多(或更少)。它成为一个很好的教练工具,帮助服务代理商培养他们的软技能,提高整体性能。

您还有什么想分享SupportLogic吗?

人们对AI的常见误解之一是它是一种非常涉及的大量投资,并且您不会看到它一年或更长时间的任何回报。实际上,AI和ML技术已经成熟了很多,并且可以在现有数据集上工作。你可以在几个月内看到结果,而不是几年。因此,现在是投资AI的时间,因为您可以在几个月内看到令人难以置信的结果,这些结果可以为您的组织产生很大的利益。

谢谢你的伟大采访,希望了解更多的读者应该访问 supportLogic。

antoine tardif是一个 Futurist 谁对AI和机器人的未来充满热情。他是首席执行官 BlockVentures.com,并投资于超过50个AI和区块链项目。他是联合创始人 Securities.io 专注于数字资产,数字证券和投资的新闻网站。他是Unite.ai和A成员的创始合作伙伴 福布斯技术委员会。