Ryan Johnson, Capo Ufficio Prodotti presso CallRail – Serie di interviste

Ryan Johnson, Esperto in Prodotti presso CallRail - Serie di interviste

Ryan ha oltre 15 anni di esperienza nella leadership di tecnologia e sviluppo di prodotti, in diverse aziende, da start-up ai top 100 delle organizzazioni Fortune. Come Chief Product Officer presso CallRail, usa la sua passione per lo sviluppo di soluzioni tecnologiche di classe mondiale per risolvere problemi concreti. Prima di entrare a far parte di CallRail, è stato un membro chiave del team di leadership presso Banjo (ora MiiM). Lì ha contribuito a far crescere l’organizzazione di sviluppo prodotti di oltre il 300%, ha creato prodotti di tecnologia AI/Machine learning di classe mondiale e ha contribuito a raccogliere un finanziamento di $100 milioni in un round di VC.

CallRail è una piattaforma di intelligenza artificiale per la generazione di lead che facilita alle aziende di tutte le dimensioni il marketing con fiducia. Servendo più di 200.000 aziende in tutto il mondo, le soluzioni di CallRail aiutano le imprese a tracciare e attribuire ogni potenziale cliente al proprio percorso di marketing, a catturare e gestire ogni chiamata, messaggio di testo, chat e modulo e a utilizzare gli insight offerti dall’IA per ottimizzare il proprio marketing.

All’inizio della tua carriera ti sei concentrato su contabilità e finanza, come hai inizialmente fatto la transizione verso l’IA?

Sebbene la mia carriera sia iniziata con un focus sulla contabilità e finanza, ho sempre avuto una mentalità analitica. Mentre studiavo all’Albion College, ho deciso di iscrivermi casualmente a un corso di informatica come uno dei miei elettivi – e il resto è storia! Questo mi ha dato l’opportunità di iniziare nell’industria tecnologica molto prima che l’IA fosse persino all’orizzonte.

• Middleware.io presenta una piattaforma di osservabilità del cloud generativa alimentata da intelligenza artificiale
• Incontra GlotLID un modello di identificazione del linguaggio (LID) open-source che supporta 1665 lingue
• Rilevamento in tempo reale degli oggetti con SSD Rilevatori Single Shot MultiBox

Man mano che la mia carriera continuava a progredire, ho realizzato due cose: ho una grande passione per il lavoro con i dati (più specificamente i dati dal punto di vista del prodotto) e per capire come quei dati possano essere trasformati in qualcosa di genuinamente utile per i clienti. Non c’è una via diretta per coloro che vogliono entrare in questo spazio emergente, ma questi due interessi mi hanno naturalmente guidato verso una carriera che coinvolge l’IA.

Se mi avessi chiesto due decenni fa, all’inizio della mia carriera, cosa pensavo dell’IA, probabilmente avrei fatto riferimento al Terminatore, come tutti gli altri dell’epoca. Ma la tecnologia si è evoluta e, soprattutto con i recenti progressi, è chiaro che il mio percorso doveva iniziare con un forte interesse e una solida comprensione dei dati.

Per coloro che cercano di intraprendere una carriera nell’IA, è fondamentale avere una formazione originale con prospettive uniche. L’IA presenta molte incognite per il futuro e si possono intraprendere diverse direzioni: come viene applicata, dove viene applicata, normative, conformità – l’elenco è pressoché infinito. Pertanto, penso che se si ha una mentalità aperta e una volontà di imparare, quasi chiunque può entrare in questo spazio emergente, indipendentemente dalla loro formazione iniziale.

Prima del tuo attuale ruolo hai guidato lo sviluppo dei prodotti AI/ML di Banjo, quali erano questi prodotti e quali sono state le tue principali conclusioni da questa esperienza?

A livello più generale, abbiamo utilizzato l’IA e il machine learning per rilevare gli eventi mentre accadevano in tutto il mondo. Abbiamo focalizzato la nostra tecnologia interna sulla visione artificiale per rilevare cose in immagini e video (incendi, incidenti, loghi, oggetti, ecc.) e NLP per determinare di cosa parlavano le persone. Abbiamo utilizzato numerosi fonti di dati come i social media, e911, telecamere del traffico, ecc. per triangolare e convalidare quando accade un “evento”. Abbiamo utilizzato questa tecnologia per diffondere notizie (locali e nazionali) prima di tutti gli altri e per aiutare aziende aziende a proteggere i loro dipendenti, asset e brand.

CallRail utilizza una tecnologia chiamata Conversation Intelligence che facilita la scoperta di insights dalle conversazioni, cosa significa esattamente?

La Conversation Intelligence® è la capacità di aggregare automaticamente informazioni utili dalle conversazioni telefoniche per migliorare le prestazioni del marketing. L’obiettivo è consentire ai marketer, alle agenzie e ai proprietari di aziende di prendere le giuste decisioni aziendali con velocità e precisione.

• Conversione dei lead: L’IA di CallRail analizza le conversazioni telefoniche e fornisce informazioni e dati preziosi che possono essere utilizzati per la conversione dei lead. Identificando i migliori lead provenienti dalle principali fonti di marketing, l’IA consente di dare priorità agli sforzi e concentrarsi sui lead più caldi. Questo assicura che le risorse siano utilizzate in modo efficace, risparmiando allo stesso tempo tempo. Attraverso la Conversation Intelligence® di CallRail, è possibile automatizzare i flussi di lavoro per un migliore follow-up dei lead. Infine, gli insights basati sull’IA forniscono un contesto ricco per ogni lead, offrendo una comprensione più approfondita delle loro esigenze e preferenze. Utilizzando queste informazioni, è possibile sviluppare strategie personalizzate e soluzioni adattate, massimizzando le possibilità di convertirli in clienti soddisfatti.

Esperienze dei clienti: Le informazioni telefoniche offrono un’opportunità per migliorare l’esperienza dei clienti. Attraverso l’analisi delle conversazioni, l’intelligenza artificiale può fornire informazioni preziose per comprendere in modo completo i tuoi clienti e il loro percorso. Questo include la registrazione dei dettagli di ogni interazione, come i temi discussi, il tono di voce, il sentiment e eventuali punti critici o sfide specifiche menzionate. Con questa visione completa del percorso e delle interazioni degli utenti, le aziende possono offrire un’esperienza personalizzata e su misura. Con le informazioni alimentate dall’intelligenza artificiale, le aziende possono comprendere meglio le preferenze, le necessità e le aspettative dei clienti, consentendo loro di fornire suggerimenti, raccomandazioni e soluzioni pertinenti.

• Performance degli agenti: Attraverso l’analisi dei contenuti delle conversazioni, la Conversation Intelligence® di CallRail offre utili consigli di formazione sulla gestione delle chiamate, fornendo ai tuoi agenti le indicazioni necessarie per offrire un migliore servizio clienti. L’intelligenza artificiale aggrega anche informazioni su molte chiamate o sugli agenti individuali, consentendoti di comprendere in modo completo la performance del tuo team. Con questa tecnologia, puoi individuare modelli o tendenze positive o negative nell’espressione dei sentimenti durante le chiamate. Ciò significa che puoi identificare problemi comuni o problemi ricorrenti che potrebbero influire sulla soddisfazione del cliente. Affrontando queste aree di miglioramento, puoi migliorare la qualità complessiva delle interazioni con i clienti.

• Ottimizzazione del marketing: Uno dei principali vantaggi delle informazioni sulle chiamate alimentate dall’intelligenza artificiale è la facilità di integrazione con diversi sistemi, inclusi i CRM come HubSpot e varie strumenti di automazione del marketing. Utilizzando le informazioni alimentate dall’intelligenza artificiale, le aziende si dotano di una visione completa del percorso dei potenziali clienti, dal primo contatto ai risultati finali, su canali digitali e offline. Queste informazioni consentono anche ai responsabili marketing di misurare l’efficacia delle proprie strategie di marketing in termini di ritorno sull’investimento (ROI). Tracciando indicatori chiave di performance come tassi di conversione dei potenziali clienti, costi di acquisizione del cliente e ricavi generati, le aziende possono ottimizzare i propri sforzi di marketing per ottenere un ROI più elevato. Inoltre, oltre all’integrazione dello stack tecnologico, il marketing viene ottimizzato grazie alla Conversation Intelligence perché consente alle aziende di identificare parole chiave e automatizzare le strategie di offerta basate sugli insight dalla chiamata, fornendo input preziosi per l’ottimizzazione delle SEO e dei messaggi di marketing. Ad esempio, se i potenziali clienti chiedono costantemente servizi non offerti, le aziende possono adattare la messaggistica del proprio sito web per garantire una migliore corrispondenza o valutare l’adattamento delle offerte per soddisfare la domanda dei potenziali clienti.

La Conversation Intelligence® di CallRail è progettata appositamente per comprendere e analizzare il linguaggio umano. Ciò significa che può estrarre ogni piccolo e prezioso nugget di informazione dalle chiamate telefoniche, consentendo agli agenti e ai responsabili di risparmiare più del 94% del loro tempo. Le informazioni provenienti dalle chiamate telefoniche sono conoscenze di prima mano direttamente dalla bocca dei tuoi clienti. Il risultato è un dato prezioso da uno strumento di marketing collaudato con un tocco del XXI secolo.

Quali sono i diversi tipi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico utilizzati in questa tecnologia?

Abbiamo una meravigliosa partnership di intelligenza artificiale con AssemblyAI, un’azienda che utilizza una varietà delle nostre funzioni alimentate dall’intelligenza artificiale. Senza entrare nei dettagli, utilizziamo:

• ASR (Automatic Speech Recognition) – Alimentato da Conformer-2, il modello ASR commercialmente più ampio disponibile addestrato su oltre 1,1 milioni di ore di dati audio in inglese.
• LeMUR – LLM utilizzato per analizzare i dati vocali. È la base per le sintesi, la formazione degli agenti, la qualifica automatica, solo per citarne alcuni. CallRail personalizza ulteriormente i modelli per ottenere il massimo valore per i nostri clienti.

Nel luglio 2023, CallRail Labs è stato svelato come il primo nel campo dell’analisi delle chiamate. Una delle sue caratteristiche principali è l’introduzione dei “piani di azione”. Potresti condividere alcuni dettagli su cosa sono questi piani?

Esatto! Quando abbiamo introdotto CallRail Labs, abbiamo anche lanciato i piani di azione per supportare gli agenti con raccomandazioni generate dall’intelligenza artificiale per i passaggi successivi dopo una chiamata. Questa funzione elimina l’incertezza nel seguire i potenziali clienti riassumendo i punti chiave, creando un formato condivisibile da inviare via email o SMS ai team di prima linea e documentando i follow-up nel dashboard premium di CallRail’s Conversation Intelligence™.

Tuttavia, da quando abbiamo presentato CallRail Labs a luglio, sono state introdotte anche sei nuove funzionalità:

• Formazione delle chiamate alimentata dall’intelligenza artificiale identifica dove gli agenti hanno avuto successo, in quali aspetti possono migliorare e, soprattutto, fornisce raccomandazioni specifiche per fare meglio. Ciò solleva il peso della formazione dai proprietari delle aziende e garantisce che sia fornito un feedback imparziale e tempestivo agli agenti per migliorare le prestazioni.
• Identificazione alimentata dall’intelligenza artificiale degli appuntamenti programmati con successo permette ai proprietari delle aziende di individuare immediatamente le chiamate più probabilmente generatrici di ricavi e comprendere quali attività attraggono i migliori lead.
• Identificazione alimentata dall’intelligenza artificiale di nuovi o vecchi clienti che consente alle aziende di capire quali campagne di marketing generano nuovi affari e quali mantengono e incrementano i clienti esistenti, senza la necessità di ascoltare la chiamata o leggere una trascrizione. Sapere quali campagne generano nuovi clienti per la tua azienda rispetto a quelle che promuovono fedeltà e ricavi da clienti esistenti consente alle aziende di migliorare la segmentazione del pubblico e, in definitiva, le performance delle campagne.
• Identificazione automatica delle domande frequentemente poste nelle chiamate per individuare le domande comuni dei clienti, offrendo preziosi insight sulle necessità dei clienti e aiutando anche l’ottimizzazione della SEO e il perfezionamento della strategia delle parole chiave.
• Cattura automatica dei dettagli personali e delle preferenze dei chiamanti, che possono essere utilizzati per supportare la costruzione di relazioni future e creare connessioni più profonde tra brand e clienti. Piccoli dettagli come ricordare il compleanno di un cliente o un evento importante imminente possono creare fiducia incondizionata e fedeltà al marchio.
• Sfrutta l’intelligenza artificiale per generare messaggi di testo ed email pensati e concisi dopo una chiamata per confermare che le preoccupazioni dei clienti siano state ascoltate, rafforzando le relazioni e risparmiando agli agenti innumerevoli ore di lavoro.

Leggi di più su queste nuove funzionalità qui e qui. Sebbene siamo entusiasti di questo primo successo, stiamo solo grattando la superficie!

Puoi anche descrivere come CallRail Labs consente ai clienti di influenzare l’uso aziendale dell’IA vocale?

Questo nuovo programma di innovazione, come hai menzionato, il primo nel suo genere nello spazio dell’analisi delle chiamate, è stato progettato per favorire l’innovazione continua dell’IA in collaborazione con le PMI, invitando i nostri clienti a influenzare il modo in cui stiamo utilizzando l’IA vocale attraverso un accesso anticipato alle nuove funzionalità del prodotto.

Lo scopo è fornire un feedback diretto ai responsabili dei prodotti e dell’ingegneria, consentendoci allo stesso tempo di muoverci in modo intenzionale per risolvere le sfide commerciali reali in mezzo all’esplosione di capacità basate sull’IA. Siamo fortunati ad avere un gran numero di clienti disponibili a testare l’applicazione pratica di questi nuovi prodotti abilitati dall’IA e a fornire un feedback prezioso.

La rilevanza di questo progetto risiede nel fatto che semplifica compiti complessi e offre in modo coerente strategie basate sui dati, migliorando l’efficienza complessiva. Dimostra il potere dell’IA e come possa guidare un’innovazione significativa nel campo dell’Intelligenza della Conversazione®.

Quali sono alcuni dei casi d’uso più popolari di questo software?

Siamo fortunati ad avere una vasta gamma di esempi che illustrano come i nostri clienti utilizzano l’IA per trasformare le loro chiamate in un vantaggio competitivo. Alcuni dei nostri esempi preferiti in vari settori includono:

Servizi per la casa: Adria Marble & Granite è un’azienda familiare che installa controsoffitti per cucina e bagno, camini e altro ancora. Quando l’azienda è stata fondata, la pubblicità veniva fatta attraverso le pagine gialle, i fax e il passaparola. In un settore in cui è comune che i fornitori non seguano i potenziali clienti, CallRail ha aiutato Adria Marble a distinguersi assicurando il follow-up di tutte le chiamate e non perdendo alcuna opportunità.

Come risultato, l’azienda è riuscita a ridurre il costo per lead e a individuare i lead giusti che generano un valore maggiore dalle transazioni concluse. CallRail ha risparmiato ad Adria Marble 10-20 ore a settimana automatizzando il tracciamento dei lead e delle chiamate, che altrimenti Irfan avrebbe dovuto fare manualmente tramite un foglio di calcolo o talvolta solo urlando in ufficio per assicurarsi che i clienti ricevessero un richiamo. Con solo tre persone che gestiscono tutte le vendite e gli obblighi amministrativi, poter dedicare queste ore ad altre attività ha avuto un impatto significativo.

Legale: La concorrenza tra le agenzie di marketing digitale è spietata, soprattutto nel settore legale, dove i clienti sono generalmente più fedeli e redditizi rispetto ad altre industrie. Ecco perché Above the Bar Marketing si è rivolta a CallRail per dimostrare quali annunci, campagne e parole chiave fanno squillare i telefoni dei loro clienti. Il risultato: il tracciamento delle chiamate ha aiutato almeno il 75% dei loro clienti a ridistribuire i soldi nel modo giusto, eliminando ogni mese $1.000 di spese pubblicitarie sprecate.

Sanità: Le operazioni di marketing digitale di Cornerstone Foot Care mancavano di un adeguato monitoraggio dei lead in entrata e delle chiamate in arrivo. La clinica si è rivolta a CallRail per avere una visione su quali parole chiave e campagne provenissero le chiamate, nonché sulla qualità di ogni chiamata. Con l’aggiunta di Google Ads e CallRail, Cornerstone ha aumentato il suo fatturato del 40% grazie a un’alta qualità delle chiamate, a un numero maggiore di chiamate dai lead in entrata e a una diminuzione del numero di chiamate perse.

Sei anche noto per i tuoi paragoni tra l’IA e le corse automobilistiche. Quali sono alcune delle caratteristiche comuni tra le due?

L’IA e le corse automobilistiche (specialmente la Formula 1) hanno da molti anni un rapporto stretto. Le squadre di corsa hanno la possibilità di sottoporre le loro macchine a simulazioni che l’IA è in grado di interpretare e aiutare la squadra a migliorare le prestazioni. L’IA potrebbe individuare modifiche da apportare al motore per aumentare le prestazioni o migliorarne l’affidabilità, oppure modifiche all’aerodinamica per migliorare la deportanza. Non è un caso che le moderne vetture di Formula 1 sembrino astronavi, poiché l’IA sta aiutando a progettare letteralmente l’aerodinamica.

Personalmente, penso che l’IA funzioni al meglio in combinazione con un elemento di feedback umano, come avviene anche nelle corse. Ad esempio, anche se un modello di IA prevede la migliore configurazione per condizioni come pioggia o caldo, il pilota deve comunque fornire un feedback al team. L’IA non può prevedere tutto sulle prestazioni e le preferenze del pilota, quindi è necessaria l’interazione umana per il feedback. Ho sentito parlare di questo da un direttore della squadra durante una visita ai box a Petit Le Mans nell’ottobre scorso. Ha detto: “L’IA è davvero incredibile e ci ha portato grandi progressi, ma non ha ancora sostituito il feedback del pilota e la conoscenza approfondita del suo stile di guida”.

Potresti condividere la tua visione per il futuro dell’intelligenza artificiale vocale e dell’analisi delle chiamate?

È facile sentirsi come se il mondo del marketing si muovesse più velocemente della luce oggi. C’è sempre un nuovo termine da imparare, una strategia da attuare o una pratica ottimale da implementare. Spesso dimentichiamo che alcune delle migliori strategie di marketing collaudate sono in questo costante cambiamento e novità. Una di queste strategie trascurate è, senza dubbio, la chiamata telefonica.

Le chiamate telefoniche rimangono lo strumento migliore per i marketer da utilizzare, fornendo una ricchezza di informazioni su ciò che i tuoi clienti vogliono e di cui hanno bisogno. Tuttavia, una parte significativa di questo potenziale rimane inutilizzata in una vasta gamma di settori. Mentre certamente siamo impegnati nell’accelerare il progresso dell’intelligenza artificiale vocale e dell’analisi delle chiamate per aiutare i clienti a ottenere un ROI più elevato, sono altrettanto entusiasta che le piccole imprese si rendano conto appieno di quanto impattante possa essere l’IA nel trasformare le chiamate in informazioni su cui agire.

Grazie per l’ottimo intervista, i lettori che desiderano saperne di più dovrebbero visitare CallRail.