サンフランシスコのスタートアップ 直接 AIとクラウドソースの専門家を活用している企業向けの顧客サービスを提供するため、3回目の資金調達で2,000万ドルを調達しました。
今日のインタビューで、ダイレクトリーのCEOおよび共同設立者のAntony Brydonは、カスタマーサービスプロバイダーの分野は非常に競争力があると認めています。 しかし、1つの製品では決して集められなかった顧客サービスの2つの主要なアプローチを直接融合しています。AIと群衆力。
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一方では、LivePerson、Kore.AI、PypestreamのようなAIからインスピレーションを受けた50人から100人の顧客サポートベンダーがチャットボットで質問に答える自然言語やその他の機械学習を適用しようとしています。 もう1つは、Satisfaction、Jive、およびLithiumなどの人を活用しようとするカスタマーサポート会社です。
AI企業にとっての課題は、データの優位性がないということです.Brydon氏は言います。 彼らはわずかに優れたアルゴリズムまたはユーザーエクスペリエンスを提供します。 そして群衆の企業にとって、スピード、正確性、一貫性に欠けています。 「システムの品質はそこにはなかった」と彼は言う。
BrydonはMicrosoftの例を使用して、両方の課題を直接解決する方法を示します。
6か月前、Directlyが実装される前に、MicrosoftのユーザーがSurfaceコンピュータまたはExcelスプレッドシートに関する質問をし、マイクロソフトは自分の質問をデジタルでアウトソースされたコールセンターにルーティングしました。 しかし、品質はブランドを支持していなかった、と彼は言う。
上：職場での直接AI顧客サービスの例
イメージクレジット：direct.com
マイクロソフトがDirectlyを実装した後、同社はMicrosoftがExcel、Surface、およびその他の製品のパワーユーザーである信頼できるネットワークを構築し、質問に答えました。 専門家に現金インセンティブを直接提供しました。通常は30ドルから60ドルです。 （直接30％削減）
その後、AIを使用して専門家をよりスマートにしました。 まず、トピックをトピックにまとめるアルゴリズムを使用しました。 たとえば、Galaxy 8電話機でボイスメールをリセットする方法について質問があった場合、Directlyは機械学習を使用してGalaxy 8に関する質問を特定し、そのトピックのエキスパートにルーティングします。 第2に、DirectlyシステムはAIを使用して、どの専門家が特定の話題の上演者であるかを特定します。 Microsoftの幅広いエキスパートネットワークを調査して、ギャラクシー8の質問に対してトップパフォーマーの回答を評価するように依頼することで、これを直接実行します。 特定の回答が他のものより優れている場合、それが支配し始め、その回答を提供した専門家はその質問が提供されるたびに多くの収入を得る。
虚偽のフィードバックループ
「それはahaの瞬間だった」とBrydonは語った。 「AIによってエキスパートがより効果的になり、エキスパートがAIをより効果的にし、その結果がより良い答えになる」
彼は、専門家からの各質問に対して10〜12票を得れば、ほとんどのAI主導の顧客サポートベンダーが提供する「100倍のデータ」を作成すると述べています。
同社には、オートデスク、LinkedIn、Microsoft、Pinterest、Samsung、SAP、Nextdoorなどの顧客が含まれています。 ブライドンは マイクロソフトとAutodeskの幹部が製品に関する素晴らしいことを言っている 。
4百万ドルのシードラウンドと12MドルのシリーズAを上乗せした後、同社は現在合計で3600万ドルを調達した。 投資家には、Microsoft、True Ventures、Costanoa Ventures、Northgateが含まれます。 資金調達には、SVBからの債務調達に3億ドルが含まれています。
Ovumの主席アナリストMila D’Antonio氏は、顧客の関与を専門としており、Directlyを検討しており、顧客サービスのコアなニーズを革新的な方法で提供していると述べています。 AIについての議論と、それが人間の労働力を強化するかどうかを考えれば、人間の相互作用を高め、それらを置き換えることはないという点で直接的に爽やかである、と彼女は言う。 さらに、AIはそれが使用するデータと同じくらい良好であり、設計によって直接的にはうまくいきます。これは人間の専門知識をデータに反映させます。
企業のアイデンティティは変化しています
Brydon氏によると、企業のアイデンティティは変化しており、直接的なタイミングも関係していると言われています。企業は建物や従業員の所有者を見る代わりに、ネットワークやコミュニティとして、自分の才能をパワーユーザーや関連会社などに活用したいと考えています チャンピオン。
ブライドンは財務を明らかにすることを拒否したが、大口座からドルの「一桁の数百万ドル」を、中規模の口座からは「数十万ドル」を得ることができたと言った。 同社は通常、ネットワークがサポート照会の1％を処理するテストから始まり、自動化がより豊かになるにつれて、より多くを引き継ぎます。 大規模な顧客は1年に1千万ドルの報酬を、中規模の顧客は1年間に1百万ドルの報酬を得ることができます。
Brydon氏は、米国内の上位2000社が毎年約2500億ドルを顧客に支出していると述べている。ブリードン氏は、年間約500億件の顧客事例があり、各問合せでは約5ドルのコストがかかっている、との見方は疑いない。 Comcastのような大企業は年に2〜3億ドルを費やしている。 米国の企業は技術ソリューションに約200億ドルを費やしています。
しかし、顧客サービスの評価は約75％のままです。 デジタルチャンネル全体で93％の平均評価を得、2〜3分の応答時間を短縮し、平均65％のコストをサポートします。
1年に$ 15Kから$ 100Kを作る簡単な方法は？
モデルの専門家の支払い部分を証明する必要がありますが、直接的なモデルは新規です。 Brydon氏によると、1週間に平均200ドルの報酬が得られますが、上位5％の報酬は$ 2,000〜$ 5,000です。 ハイエンドでは、1年に10万ドル以上を稼ぐことができます。
それは、唯一の収入として、またはその日の仕事に素敵な補足として、多くの人にとって十分でしょう – もしモデルがスケールするならば。 専門家は、専門知識の価格を入札しないで長期的に反応し、物事を経済的でないものにするだろうか？ クラウドモデルはジェネリック人材（メカニカル・ターク）や低価値業務（CrowdFlower）に焦点を当てると、うまくやっていないとブライドンは認めている。 私たちは、他の専門家のマーケットプレイスモデルが登場するのを見てきました。支払いが頻繁に問題になります。 ごく最近、 ストリートビーズ 研究者のための市場であり、 一部のユーザーが十分に支払いをしないと不平を言うのを見た 。 他の2つの専門家ネットワークであるGLGとMavenは、台無しになったり、旋回しているようです。 共有の乗り物のためのUber、フリーランスの人員配置のためのUpworkのような多くのギグ経済会社がありますが、それらのネットワークの参加者はしばしばかなりの時間を費やします。
Brydonによると、Directlyは、企業が貴重なビジネス上の問題を解決するために、自社の信頼できる人材（Autodeskを使用している熟練した建築家）を集め、 そうしたやり方で、企業はより高度に発達した人材プールの開拓を目指しているため、未来は彼の側にあります。