고객 지원 전략에 AI를 수용하는 HubSpot의 Noel O'Reilly

지난 한 해의 폭풍 속에서 고객 지원은 엄청난 변화를 겪었고, 그 중심에는 AI 혁명이 있습니다. 그러나 걱정할 이유가 있는 반면, 오늘의 손님은 더 많은 것을 보고 흥분할 것입니다.

갑자기 AI가 어디에나 있습니다. 몇 달 만에 AI는 올바른 것을 올바른 사람에게 전달하는 것과 같은 간단한 작업을 자동화하는 것에서 다양한 고객 문의에 대해 정확한 대화형 응답을 제공하는 것으로 발전했습니다. 전 세계 SaaS 회사 회의실에서 기업들은 최신 최첨단 기술을 전략에 통합하는 방법을 찾기 위해 경쟁하고 있습니다.

이러한 변화가 진행되는 동안 고객 지원 팀은 수많은 질문과 씨름하고 있습니다. 우리는 어디에 노력을 집중해야 합니까? AI를 프로세스에 성공적으로 통합하려면 어떻게 해야 합니까? 고객 경험을 방해하지 않고 향상시키는 방식으로 AI를 어떻게 활용할 수 있습니까?

HubSpot의 EMEA 고객 지원 이사로서 최근 이러한 모든 질문이 Noel Reilly의 마음을 맴돌았습니다. 고객 경험과 지원 분야에서 20년의 경험을 보유한 AI는 몇 년 전까지만 해도 그의 조타실에 없었습니다. 그럼에도 불구하고 그는 HubSpot 내에서 이러한 기술 물결을 빠르게 수용했으며 앞으로 다가올 변화에 대해 진심으로 기대하고 있습니다. 결국, 불확실성으로 인한 불안에도 불구하고 우리는 AI가 고객 지원 전체에 스며들어 변화하는 방식을 목격하고, 배우고, 형성하고, 결과적으로 보다 의미 있는 연결을 구축할 수 있는 독특한 위치에 있습니다.

오늘 에피소드에서는 Noel O'Reilly를 만나 AI와 자동화가 현재 고객 서비스에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 HubSpot의 향후 AI 지원 전략에 대해 이야기를 나눴습니다.

다음은 몇 가지 주요 내용입니다.

• AI와 인간의 파트너십이 핵심입니다. AI는 반복적인 작업을 자동화함으로써 지원 담당자가 복잡한 문제를 해결하고 고객과 의미 있는 연결을 만드는 데 집중할 수 있는 공간을 만듭니다.
• 역할이 발전함에 따라 지원 담당자는 고객이 자동화 전략을 구축하고 최적화하도록 돕는 것과 같이 흥미로운 경력 기회를 열어주는 귀중한 기술을 습득하고 있습니다.
• AI를 성공적으로 구현하려면 일선 직원을 참여시키세요. 그들의 통찰력은 강력한 지식 기반과 보다 직관적인 자동화 흐름을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
• AI 전략을 구현하는 동안 고품질 CX를 유지하고 고객 지원 역할의 진화하는 특성을 해결하는 것이 중요합니다.
• 상호 작용을 평가하려면 새로운 방법론이 필요할 수 있습니다. 인간 중심의 CSAT는 고객-담당자 연결의 품질에 대한 통찰력을 제공하는 반면, 봇의 영향을 받는 CSAT는 성과가 뛰어난 지원 팀과 관련성이 낮을 수 있는 훨씬 간단한 이야기를 전달합니다.
• 지원팀의 규모가 아무리 작더라도 AI에는 기회가 있습니다. 문서를 기반으로 작은 피드 봇을 시작하고 거기에서 계속 반복하고 구축하세요.

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지원 재정의

Ruth O'Brien: 안녕하세요. Inside Intercom에 오신 것을 환영합니다. 제 이름은 Ruth O'Brien이고 Intercom의 자동화 및 사전 예방 지원 이사입니다. 오늘 나와 함께하는 사람은 HubSpot의 EMEA 그룹 고객 지원 이사인 Noel O'Reilly입니다. 어서 오세요, 노엘. 여기 오셔서 반가워요.

노엘 오라일리: 정말 고마워요, 루스. 여기에 오게 되어 매우 기쁩니다.

Ruth: 좋습니다. AI와 자동화에 관한 모든 것을 자세히 알아보고 이야기해 보겠습니다. AI와 자동화가 오늘날 고객 서비스에 어떤 영향을 미치고 있다고 생각하시나요? 그리고 미래에 대해서는 어떻게 생각하시나요?

노엘: 그래, 큰 것부터 시작해 보자. 분명히 AI를 중심으로 엄청난 움직임이 일어나고 있으며 아마도 현재 전체 회의 공간의 약 80%를 차지하고 있을 것입니다. 모든 회의는 AI를 중심으로 진행되지만, 지원팀의 미래는 AI가 주도하는 자동화와 매우 깊은 인간적 손길의 결합이라고 생각합니다. 지금은 AI가 우리를 대체하고, 우리의 직업을 대체한다는 이야기가 많이 나온다는 것을 알고 있습니다. 하지만 저는 솔직히 인간의 손길을 성공의 열쇠로 봅니다. AI가 자동화할 수 있고 자동화할 작업이 있는데, 그건 정말 멋진 일입니다. 우리 대부분이 즐겨하지 않는 반복적인 작업이 많습니다. 그러나 우리가 승리하고 인간 주도 부분에 집중할 수 있는 곳은 복잡성, 훌륭한 대화, 인간 주도 상호 작용을 통한 비즈니스 구축과 같은 영역입니다.

“우리는 어디에 집중합니까? 우리의 에너지를 소비하기에 적합한 장소는 어디입니까? 우리 비즈니스에 AI를 성공적으로 포함시키려면 어떻게 해야 할까요?”

저는 전 세계의 다양한 회사에서 일어나는 모든 대화에 정말 기대하고 있습니다. 주변에도 신경이 많이 쓰이는 것 같아요. 정말 큰 일의 가장자리에 있는 것처럼 느껴집니다. 우리가 어디로 갈지 누가 알겠어요? 하지만 나는 그것이 흥미로운 부분이라고 생각합니다. 그리고 저는 우리가 이것을 보고, 의견을 갖고, 영향력을 갖고, 그 과정에서 엄청난 양의 것을 배울 수 있는 위치에 있다는 사실에 매우 기쁩니다. 나는 당신에 대해 모르지만 2년 전에는 AI에 대해 잘 몰랐고 당신은 매일 그 기술을 향상시키려고 노력하고 있습니다.

Ruth: 네, 말씀하신 대로 일부 작업을 자동화하고 올바른 일을 올바른 사람에게 전달하는 방법을 찾는 것이 어떻게 바뀌었는지 흥미롭습니다. 아마도 2년 전만 해도 우리에게는 자동화였겠지만 지금은 그렇습니다. 수많은 고객 질문에 대해 AI가 답변을 제공하는 데 전념하고 있습니다. 그것이 얼마나 멀리 왔는지 보는 것은 놀랍습니다. 가장 큰 변화가 일어난 지 1년도 채 되지 않았습니다.

노엘: 1년도 안됐어. 그리고 모든 회의와 상호작용에서 AI를 통해 새롭고 약간 다른 일이 일어나는 것처럼 느껴집니다. 아마도 그것은 도전의 일부일 것입니다. 너무 많은 일이 일어나고 있기 때문에 괜찮습니다. “우리는 어디에 집중합니까? 우리의 에너지를 소비하기에 적합한 장소는 어디입니까? 우리 비즈니스에 AI를 성공적으로 포함시키려면 어떻게 해야 할까요?” 네, 1년에 많이요. 그것이 앞으로 몇 년 동안 우리를 어디로 데려갈지 보는 것은 흥미로울 것입니다.

“우리가 하고 싶지 않은 작업을 자동화하는 것과 복잡성, 연결 또는 단순한 대화 등 다른 영역에서 훨씬 더 깊이 들어갈 수 있는 공간을 만드는 것도 그렇습니다.”

루트: 응. 사람들이 AI가 일자리를 얻는 것을 두려워한다고 말씀하신 것이 흥미롭습니다. 전 세계적으로 약간의 위험이 있다고 생각합니다. 녹음을 시작하기 전에 우리는 이 기술이 관련된 다양한 산업에 대해 이야기를 나누었습니다. 그러나 고객 서비스 및 고객 지원 팀의 경우에는 이 기술이 매우 긍정적으로 적용되는 것을 진정으로 볼 수 있습니다. 자체 제품인 Fin을 사용하기 전에는 매우 바빴습니다. 우리는 여전히 매우 바쁘지만 Fin을 통해 더 많은 고객 질문에 답변할 수 있고 우리 팀이 계속해서 살아남는 데 도움이 됩니다. 따라서 팀이 많은 일자리를 잃는다는 생각은 오늘날 내가 볼 수 있는 것과는 다릅니다. 아마도 더 많은 트랜잭션 기반 지원을 받은 일부 팀이 줄어들겠지만 이는 다양한 유형의 역할에 대한 새로운 기회를 열어줄 것입니다.

노엘: 제가 보기엔 딱 그래요. 그런데 Fin이 유머 감각도 가지고 있다는 것은 대단한 일입니다. 저는 사람들이 Fin과 나누는 상호작용을 좋아합니다. 하지만 특정 작업을 자동화할 수 있다면 사람들이 더 훌륭하고 심층적인 작업을 수행할 수 있는 공간이 만들어질 뿐입니다. 우리 CEO인 Yamini Rangan은 고객과의 관계에 관해 많은 이야기를 해왔습니다. 고객과 소통하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있는 공간을 만든다고 상상해 보세요. 이는 우리에게 좋은 기회일 뿐만 아니라 고객이 도구 모음을 정말 잘 아는 사람들과 깊은 관계를 발전시킬 수 있는 좋은 기회입니다. 따라서 우리가 원하지 않는 작업을 자동화하는 것과 복잡성, 연결 또는 사람들이 원하는 대화 등 다른 영역에서 훨씬 더 깊이 들어갈 수 있는 공간을 만드는 것도 그렇습니다. AI가 우리가 깊이 참여할 수 있는 공간을 마련하는 곳이 바로 여기입니다.

Ruth: 네, 여러분의 팀도 대기열이 너무 많고 매우 바쁜 상황에서 동일한 경험을 하게 될 것이라고 확신합니다. 지원에 대한 전형적인 성공 지표는 최대한 많은 작업을 진행하고 최대한 많은 고객을 지원하는 것입니다. 그들이 물어본 질문. 저는 AI가 우리의 지원 인력이 속도를 늦추고 좀 더 적극적으로 행동할 수 있게 되기를 바랍니다. “아, 아직 이 기능을 활성화하지 않으셨군요.” 또는 “실제로 무엇을 하려는 건가요?” 등을 확인할 수 있습니다. 그들 앞에서 솔직한 질문에 대답하는 것보다.

노엘: 네, 거기서 중요한 점에 도달하신 것 같아요. 도구나 기능의 활성화 부분 - 대화를 나눌 시간과 공간이 있다는 것은 정말 멋진 일입니다. 편향은 마치 우리가 그 고객을 돌보고 싶지 않다는 것처럼 약간 더러운 단어였지만 이제는 편향될 수 있고 편향되어야 하는 것들을 편향시키고 있기 때문에 이제는 조금 바뀌었습니다. 그리고 고객은 지식 기반이든 다른 도움 소스든 우리가 고객의 의견을 반영하는 것을 매우 기쁘게 생각합니다. 그들은 “좋아요, 정말 빠르고 효율적이군요. 나는 그럴 준비가 되어 있어요.”

“현재 우리 지원 담당자는 고객이 전체 자동화 전략을 설정하도록 돕고 있습니다. 그들이 경력을 쌓을 때 이렇게 말할 수 있다는 것은 놀라운 일입니다.”

그리고 다시, 인간이 필요한 더 깊은 대화를 위한 공간이 만들어집니다. 그리고 고객과 지원 직원 모두 정말 의미 있는 일에 참여하고 있기 때문에 모두가 승자라고 생각합니다. 지원 담당자에게 이것이 무엇을 의미하는지 생각해 보면 그들이 배우게 될 기술과 앞으로 몇 년 동안 향상될 기술이 경력을 쌓는 데에도 도움이 될 것이라고 생각합니다. 나는 그 측면을 좋아합니다. 우리는 그러한 성장이 기회의 일부가 되는 환경을 조성할 것입니다.

Ruth: 네, 우리 지원팀이 AI 구현에 너무 관여하고 있고 고객을 지원하기 위해 자체 도구를 사용해야 한다는 압박감이 크기 때문에 지금 우리 지원팀에게는 정말 멋진 일입니다. 정말 보기 좋게 만들어야 합니다. 빨리 채택해야 해요. 따라서 어느 정도의 압박감이 있지만 동시에 이는 우리가 최첨단 기술의 선두에 있다는 것을 의미합니다. 현재 우리 지원 담당자는 고객이 전체 자동화 전략을 설정하도록 돕고 있습니다. 그들이 경력을 쌓을 때 말할 수 있다는 것은 놀라운 일입니다. 그들은 말 그대로 고객에게 도움을 주었고 우리가 이를 테스트하고 구현하는 데 도움을 주었습니다. 몇 년 전 제가 고객 지원 담당자였을 때는 소프트웨어 지원에 참여하고 나서 그런 말을 할 수 있으리라고는 꿈에도 생각지 못했습니다. 정말 멋지다.

노엘: 정말이에요. 미래의 세계나 우리가 지원 인력에게 기대하는 역량은 조금 다를 수도 있다고 생각합니다. 우리는 여전히 매우 중요한 소프트 스킬을 모두 찾고 있습니다. 하지만 방금 설명하신 아이디어는 정말 마음에 듭니다. 출시 초기부터 사람들이 깊이 관여하고, 누군가가 문제 해결을 설계하도록 돕거나 실제로 구현하는 것 말이죠. 그런 다음 현장에 나가면 고객과의 상호 작용에 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지 파악합니다. 그리고 저는 고객들이 정말로 그것을 원하고 있다고 생각합니다. 그들은 우리가 이러한 도구와 리소스를 더 좋게 만들 수 있도록 돕고 싶어합니다. 올바른 의도를 가진 사람들, 고객 지원 담당자, AI가 수행할 수 있는 역할이 훌륭하게 혼합되어 있습니다.

입양의 딜레마

루트: 응. 그러나 채택이 다소 느립니다. 저는 많은 회사의 고객이지만 그래도 웹사이트에 가서 메신저를 열면 메신저가 무엇인지, 봇이 어떻게 설정되어 있는지에 따라 '아니요, 그렇지 않아요'라고 말할 수 있습니다. 이 봇을 상대하고 싶지 않아요.” 내 직업은 이런 일을 하는 것이지만, 제대로 구현되지 않으면 정말 고통스럽습니다. 일반적으로 저는 고객으로서 기업이 이를 채택하는 데 느린 속도를 보인다는 것을 보았습니다. 왜 그렇다고 생각하시나요?

노엘: 내 생각에는 여러 가지 이유가 있을 것 같아. 제 개인적인 경험으로는 최근 온라인에서 유명한 티켓 판매자와 교류하면서 서로 다른 두 사이트를 뛰어넘어 도움을 받으려고 했는데, 제가 원했던 사람에게 연락하는 것이 너무 어려웠습니다. 결국 나는 필요한 모든 답변이 봇을 통해 거기에 있다는 것을 알게 되었습니다. 그런데 나도 너처럼 '나는 왜 그 길로 안 갔지?'라고 스스로에게 도전하는 편이었다.

"모두가 훌륭한 아이디어를 가지고 있습니다. 어쩌면 마지막에 어떻게 보일지에 대한 아이디어도 있지만 중간 부분, 이를 설계하고 실행하고 고객 앞에 선보이는 방법이 항상 존재하는 것은 아닙니다."

귀하의 질문에 따르면 두려움도 그 일부라고 생각합니다. 수년 전 사람들이 문자 메시지를 보내기 시작했을 때, 그것이 유행하게 될지, 어떻게 될지 몰랐습니다. 사람들은 왜 그렇게 할까요? 따라서 이에 대한 사용자 사례가 무엇인지에 대한 약간의 두려움이 있습니다. 그러나 이점을 보기 시작하면 추진력이 생기기 시작합니다. 눈덩이 효과. 나는 두려움이 그것의 한 부분이라고 생각합니다. 기업 내에서 비용은 분명히 비용의 일부입니다. 일부 회사에서는 “우리는 지금 당장은 투자할 준비가 되어 있지 않습니다. 우리는 이것을 기대하지 않았습니다.”

또한 이를 구현하는 데 필요한 지식에 공백이 있는 경우가 많다고 생각합니다. 모두가 훌륭한 아이디어를 가지고 있습니다. 어쩌면 마지막에 어떻게 보일지에 대한 아이디어도 있지만 중간 부분, 이를 디자인하고 실행하고 고객 앞에 선보이는 방법이 항상 존재하는 것은 아닙니다. 그리고 많은 기업이 가능성이 무엇인지, 파일럿을 통해 신속하게 구현하고 반복하고 확장하는 방법에 대해 많은 사람들을 따라잡고 교육해야 할 필요가 있다고 생각합니다.

왜 빨리 인기를 얻지 못하는지에 대해 좀 더 깊이 살펴보면 데이터와 잘못된 답변에 대한 두려움이 더 커졌습니다. 환각이나 그런 종류의 일이 사람들을 방해할 수도 있습니다. 그리고 그것이 빨리 구현되지 않은 이유에 대한 마지막 요점은 모든 것이 너무 빨리 일어났다는 것입니다. 우리는 AI가 미래라고 확신합니다. 하지만 아마도 '이 바구니에 계란을 모두 넣었는데 우리가 틀렸다면 어떨까?'라는 생각이 있을 것입니다. 그러니 주저하면서 누가 책임을 주도하는지 지켜보세요. 하지만 솔직히 지금으로서는 미래가 AI 주도 자동화와 인간적 손길의 결합이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다. 그리고 저는 그 길을 가는 것이 성공으로 가는 길이라고 생각합니다. 두려워해야 할 이유도 많지만, 흥분해야 할 이유도 많습니다.

"아무도 그냥 들어와서 마술 지팡이를 휘두를 수 없기 때문에 팀 내에서 이러한 기술을 육성해야 합니다."

Ruth: 우리가 직접 구현한 도구와 도구를 생각해보면 보기 좋게 만들어야 한다는 압박감이 있습니다. 우리는 이를 사용해야 하는데, 이는 옳은 일이지만 Intercom에서 이러한 제품을 만들기 때문에 속도가 빨라졌습니다… 더 많은 AI 조각에도 마찬가지입니다. 나는 헤드라이트를 받은 사슴이었다. 나는 정말로 단서가 없었다. 그리고 얼마나 멀리 있는지 보면… 내 말은, 많은 사람을 끌어들여야 한다는 것입니다. 저와 함께 일하는 훌륭한 팀이 있고 함께 알아냈지만 1년 전에는 존재하지도 않았던 새로운 역할을 구축했습니다. 우리는 첫 번째 대화 디자이너를 고용했습니다. 업계에는 그런 게 있었던 것 같은데, 우리에겐 그런 게 없었어요. 그리고 그 사람은 고객을 위한 엔드투엔드 자동화 여정을 담당하고 있습니다. 하지만 다시 말하지만, 어느 누구도 그냥 들어와서 마술 지팡이를 휘둘러 이를 실현할 수 없기 때문에 팀 내에서 이러한 기술을 육성해야 합니다.

노엘: 그렇죠. 나는 당신의 여행이 좋은 예라고 생각합니다. 몇 년 전에는 이것이 기술의 조타실에 포함되지 않았지만 지속적으로 학습하고 기술을 향상하며 적합한 인력을 끌어들이고 있습니다. 그리고 저는 이것이 우리가 이전에 이야기했던 것의 훌륭한 예라고 생각합니다. 모호함, 변화 관리, 새로운 기술 학습에 관한 기술을 갖춘 자신을 포함한 주변 사람들이 필요합니다. 당신은 그것의 복잡성도 관리하고 있습니다. 그리고 그것은 알려지지 않았지만 결국에는 정말 정말 흥미로웠습니다. 새롭고 다른 일을 할 수 있는 좋은 기회입니다.

루스: 네, 그렇죠. 내 경력 전체는 최전선에서 인간을 지원하는 일이었습니다. 이것은 내가 전혀 예상하지 못한 측면으로의 진전입니다. 마찬가지로, 우리 팀원들에게 이것은 결코 계획하지 않았던 방향으로의 움직임입니다.

명확한 인간의 길

Ruth: HubSpot에서 어떤 일을 하고 계시는지 좀 말씀해주실 수 있나요? 지원팀에서 AI 및 자동화를 어떻게 활용하고 있나요? 어떤 이점을 보셨나요? 어디에 더 투자하고 싶다고 생각하시나요?

노엘: 응, 내 생각엔 비밀을 팔 생각은 없어. 우리의 정책은 아마도 챗봇을 수용하는 것입니다. 정말 멋진 기회가 있습니다. 제 생각에는 그런 것을 통해 매우 빠르게 실험하고 반복하여 무엇이 효과적인지 알아낼 수 있습니다. 우리는 고객 여정의 모든 측면에 AI가 내장되기를 원하며 이에 대한 다양한 기회를 보고 있습니다. 그리고 다시 말하지만, 사람들을 올바른 리소스로 훨씬 더 빠르게 라우팅하거나 고객이 찾고 있는 것이 무엇인지 교육하여 해당 도구를 지속적으로 반복, 구축 및 재구축할 수 있는지 등 인간적 측면과 균형을 맞출 수 있는 여러 가지 기회가 있습니다. .

"우리가 원하지 않는 것은 HubSpot에서 인간에게 도달하기 전에 이러한 AI 계층이 모두 있는 세상을 만드는 것입니다."

고객 경험을 실제로 향상시키는 도구의 관점에서 볼 때 결국에는 향상된 개인화를 보게 될 것이라고 생각합니다. 이것이 미래 성공의 절대적 열쇠가 될 것입니다. 내가 어느 곳의 고객이라면 "이 회사는 내가 원하는 것과 필요한 것이 무엇인지 알고 있다"는 점에 정말 매력을 느낄 것입니다. AI를 통해 지금까지 이를 달성할 수 있었고, 인간의 개입도 가능했습니다.

우리는 다양한 곳에서 AI를 사용하고 있습니다. 우리 고객은 일부 구식 버전에 익숙합니다. 몇 년 전의 의미와 지금의 의미는 매우 다릅니다. 그러나 이 모든 것은 고객이 다양한 AI 버전과 매우 쉽게 상호 작용할 수 있는 다양한 접점에 잘 통합되어 있습니다. 그런 다음 백그라운드에서 우리는 항상 올바른 위치에 배치하기 위해 더 나은 기능을 만들고 더 잘 이해하기 위해 노력하고 있지만 궁극적으로는 고객에게 마찰이 되지 않도록 노력하고 있습니다. 우리가 원하지 않는 것은 HubSpot에서 인간에게 도달하기 전에 이러한 모든 AI 계층이 있는 세상을 만드는 것입니다. 우리는 고객에게 훌륭한 옵션이 있는지 확인하고 싶지만 인간과 대화할 수 있는 매우 명확한 경로도 있습니다.

"많은 기업이 아직도 파악하고 있는 것이 바로 AI가 플러스 플러스 이점이 될 수 있는 부분과 실제로 사람이 우리를 도와주는 데 방해가 되는 부분 사이의 경계입니다."

Ruth: 네, 탈출구를 갖고 끝없는 봇 지옥의 고리에 빠지지 않는 것이 매우 중요합니다.

노엘: 응, 그런 일이 있잖아, 그렇지? 드문 일이 아닙니다. 정말 좋은 회사들이 거기까지 가고 싶어하지 않는 이유가 있습니다. 그것은 정말 끔찍한 경험이며 때로는 손이 내려와 도움이 필요합니다. 앞서 연결에 대해 말씀드렸는데, 그것이 정말 중요한 부분입니다. 연결을 유지하고, 대화를 주도하고, 복잡성에 대해 작업할 수 있습니다. 이것이 바로 많은 기업이 아직도 파악하고 있는 것입니다. AI가 플러스 플러스 이점이 될 수 있는 부분과 AI가 실제로 사람의 도움을 받는 데 방해가 되는 부분 사이의 경계는 무엇입니까?

Ruth: 네, 부정적인 상호 작용을 무효화하려면 얼마나 많은 긍정적인 상호 작용이 필요한가요? 우리 중 많은 사람들이 해당 웹사이트에 접속하여 끔찍한 봇 흐름에 휘말려 인간에게 접근할 수 없었습니다. 반면에 봇 흐름이 잘 설정되어 있었다면 사람을 기다리지 않고 즉시 도움을 받을 수 있었을 것입니다. 그때는 잘 되거든요.

노엘: 응. 최근 한 회사의 봇과 인터랙션을 하다가 잘 되지 않았습니다. 봇은 “연락처, 지금 저희 사무실에 전화해 주세요.”라고 말했습니다. 나는 "지금 당장?"이라고 생각했습니다. 알겠습니다. 사무실에 전화해 보세요. 사무실이 문을 닫았네요. 훌륭했어요. 다음 날 사무실에 전화가 왔더니 “아, 이런 일이 일어났을 때 왜 우리에게 전화하지 않았나요?”라고 하더군요. 이것은 봇보다 더 나쁩니다. 하지만 그런 종류의 경험을 없앨 수 있다면 정말 좋습니다. 균형을 제대로 잡을 수 있다면 더욱 좋습니다. 사람들이 AI에 익숙하거나 편안함을 느끼는 부분과 추가적인 도움이 필요한 부분 사이에서 균형을 맞추는 것입니다.

일선 담당자 참여시키기

Ruth: 자동화를 통해 SLA, 적용 시간 등이 개선되는 것을 본 적이 있나요?

노엘: 내 생각에 우리가 가장 크게 개선된 부분은 아마도 고객의 질문에 답변하는 능력일 것입니다. 따라서 지금까지는 SLA가 반드시 필요한 것은 아니지만 이것이 확실히 영향을 미칠 세상이 있다고 생각합니다. 저는 이것이 답변의 유동성, 고객을 더 잘 이해하고 고객의 특정 질문이 개인적인 수준에서 무엇과 관련될 수 있는지에 대해 실제로 도움이 된다고 생각합니다. 내부자 개인화의 추가 계층. 또한 이는 훨씬 더 나은 전반적인 지식 기반을 구축하는 데에도 도움이 됩니다. 이는 우리가 해당 지식 기반에 필요한 것이 무엇인지에 대해 점점 더 많은 교육을 받는 데 도움이 됩니다.

“우리가 AI를 구현, 출시, 활용할 때 중요한 점은 일선 인력이 깊이 관여하고 있다는 것입니다. 그렇지 않으면 우리는 성공하지 못할 위험이 있습니다.”

나는 그것이 우리의 서비스 수준에 도움이 될 것이라고 생각합니다. 앞서 편향에 대해 언급했습니다. 올바른 쿼리를 편향할 수 있다면 분명히 좁은 쿼리에 훨씬 더 빠르게 도달할 수 있습니다. 따라서 AI가 거기에서도 수행할 역할이 절대적으로 있습니다. 그리고 그것이 역할을 할 수 있는 과소평가된 부분 중 하나는 지원 직원의 기술 향상이라고 생각합니다. 지원팀은 항상 바쁘다. 우리는 지원팀이 항상 받는 압박감을 알고 있습니다. 이러한 복잡한 쿼리에 더 자주 응답하고 이에 더 많이 노출되는 환경을 조성할 수 있고 이를 뒷받침하기 위해 작성하는 문서가 훨씬 더 강력하다면 이것이 AI가 중요한 역할을 하는 다음 영역이라고 생각합니다. 나는 그것이 그 영역에 어떤 결과를 가져올지 기대하고 있습니다.

Ruth: AI와 자동화, 지식 기반을 다루는 팀이 해당 전략에 기여하고 있나요? 아니면 지식 기반과 콘텐츠 제작을 담당하는 인력을 배치했나요?

노엘: 둘 다 혼합된 거 맞죠? AI를 구현, 출시 및 활용할 때 중요한 점은 일선 직원이 깊이 관여하고 있다는 것입니다. 그렇지 않으면 우리는 성공하지 못할 위험이 있습니다. 우리는 KB(지식 기반)가 실제로 강력하고 강력한지 확인하기 위해 전담 팀을 보유하고 있으며 그들은 놀라운 일을 수행합니다. 그들은 우리가 올바른 방향으로 편향하고 있는지, 그리고 답변의 품질이 올바른지 확인하는 편향 봇을 설계하는 사람들과 긴밀히 협력합니다. 그래서 우리는 항상 더 나아지고 있습니다.

"이는 지원 역할을 더욱 광범위하게 만들고 우리가 기업으로서 나아갈 방향에 대한 전략을 구축하는 것과 관련된 보다 복잡한 주제를 다루는 것의 일부입니다."

하지만 일선 직원과 함께라면 많은 일을 할 수 있습니다. “고객이 인간과 대화하기 전에 무엇을 보고 있었나요? 왜 그들은 그 대답을 얻지 못했습니까? 그리고 지원 지식을 공유하고, KB 문서 작성을 돕고, 작동하는 것과 작동하지 않는 것을 참조함으로써 경험을 향상시킬 수 있습니까?” 고객에게 훨씬 더 직관적인 기능을 제공합니다. 저에게는 이러한 도구를 구축하는 데 도움을 줄 수 있는 일선 직원이나 고객과 상호 작용하는 사람이 있는 것이 성공의 절대적 열쇠입니다. 아이디어 구상, 설계, 출시 및 구현에 참여하지 않으면 성공할 수 없습니다.

루스: 완전히요. 우리는 여기서 비슷한 일을 합니다. 일선 담당자나 엔지니어와 함께 전문 지식을 갖춘 사람들이 있는데, 그들은 콘텐츠 제작 작업을 하거나 봇 흐름에 대한 도움을 줄 것입니다. 이는 지원 역할을 더욱 광범위하게 만들고 고객과 관련된 주제뿐만 아니라 우리가 비즈니스로서 나아갈 방향에 대한 전략을 구축하는 것과 관련된 보다 복잡한 주제를 다루는 것의 일부입니다.

"완전한 전문가가 아니더라도 의지할 수 있는 모든 자료와 훌륭한 대화를 나누는 데 도움이 되는 정말 훌륭한 도구가 있기를 바랍니다."

노엘: 많은 회사에는 이런 끊임없는 변화가 있습니다. 전문화, 일반화, 전문화, 일반화로 미래가 더 좋아질까요? 그리고 제 생각에는 AI를 사용하면 처음으로 두 세계의 장점을 모두 얻을 수 있을 것입니다. 그렇죠? 제 생각에는 일반화 수준이 아주 훌륭하다고 생각합니다. 그리고 일부 특정 영역에 어깨에 줄무늬가 있는 것도 좋습니다. 그리고 저는 AI가 여러분의 손끝에서 많은 콘텐츠와 도움을 얻을 수 있기 때문에 우리에게 정말 도움이 될 것이라고 생각합니다. 따라서 귀하가 인간 대 인간 상호 작용의 담당자이더라도 이 모든 도움, 부조종사 또는 귀하가 부르고 싶은 모든 것이 귀하 옆에 있습니다. 비록 당신이 완전한 전문가가 아닐지라도 당신은 의지할 수 있는 모든 자료와 훌륭한 대화를 나누는 데 도움이 될 수 있는 정말 훌륭한 도구를 갖고 있을 것입니다. 그것이 직업 경로이든, 아니면 단지 지속적인 기술 향상이든, 저는 그것에 대해 정말 기대하고 있습니다. 이는 일반화/전문가 대화에 많은 도움이 될 것입니다.

Ruth: 네, 그리고 지원 담당자의 미래에도 업무가 훨씬 쉬워질 것입니다. 고객이 AI로 생성된 답변을 얻는 것뿐만 아니라 팀이 고객을 위해 올바른 일을 할 수 있도록 하는 것도 중요합니다. 그리고 어떤 시점에서는 어떤 작업을 해야 할 때마다 10,000개의 도구를 사용하지 않기를 바랍니다.

노엘: 응, 응. 편집될 것으로 예상되는 답변을 제안하는 등 일부 콘텐츠 생성에 도움이 되는 몇 가지 도구가 있습니다. 지금 우리는 "야, 이게 대략적인 버전이야"라는 생각에 빠져 있습니다. 지금까지 우리에게 필요하지 않았던 기술은 콘텐츠를 선별하고 즉석에서 편집하는 능력이었습니다. 우리는 채용이나 그와 비슷한 어떤 것에서도 그런 것을 실제로 파고들지 않았을 것입니다. 하지만 이제 우리는 그것이 우리에게 필요한 기술이라고 생각하고 있습니다. 고객과 대화할 때 콘텐츠를 즉석에서 읽고, 조정하고, 편집하는 것이 얼마나 쉬운지 자세히 조사해야 합니다. 하지만 그렇습니다. 우리가 발견한 것은 콘텐츠의 가용성이 훨씬 더 높다는 것입니다. 훨씬 빠릅니다. 우리에게 익숙한 모든 탭과 인터페이스를 손에 넣는 것이 훨씬 쉽습니다. 그러면 우리는 그것을 줄여서 이렇게 말할 수 있습니다. “그거 알아요? 당신의 대답은 여기에 있습니다.” 아마도 기술은 질문하는 방법 일 것입니다. 아마도 기술은 10개의 탭 중 어느 탭을 탐색해야 하는지 아는 것보다 콘텐츠를 편집하는 방법일 것입니다. 이는 우리가 계속해서 집중하고 반복할 부분입니다.

위험에 정면으로 대처하다

루스: 위험은 어떻습니까? AI를 사용할 때 자신의 팀과 고객이 직면할 위험에 대해 어떻게 생각하시나요? 그리고 다른 팀에게 이를 완화하도록 어떻게 조언하시겠습니까?

노엘: 그런 것에 대해 큰 흥분이 있는 곳에는 분명히 위험이 따르기 마련이에요. 많은 사람들이 데이터와 개인 정보 보호, 그리고 그 영역에 대해 걱정하고 있습니다. 우리는 그 위에 있는지 확인해야 합니다. 사람들은 완전히 잘못된 답변에 대해 분명히 걱정하고 있습니다. 그렇다면 고객이 AI와 상호 작용하는 경우, 먼저 CSAT 점수에 대한 경험은 어떻습니까? 즐거운가요? 아니면 거래가 매우 빠르게 이루어지나요? 우리는 우리의 지원이 차별화 요소가 되기를 원하기 때문입니다. 우리는 그것에 자부심을 갖고 있습니다.

“현재 AI는 활짝 열려 있는 환경입니다. 기업이 AI로 하려는 일이 잘못된 방향으로 가면 어떻게 될까요?”

그리고 그것이 팀 자체에 관한 것일 수도 있는데, 그것은 우리가 몇 분 전에 이야기했던 것과 관련이 있습니다. 이러한 새로운 기술이 모두 있으므로 우리는 사람들이 성장하고 이에 적응하도록 도와야 합니다. 그 과정에서 몇몇 훌륭한 사람들을 잃게 될까요? 왜냐하면 그것이 그들이 하고 싶은 일이 아니거나 그들이 가입한 일이 아니기 때문입니까? 아니면 업무가 너무 많이 바뀌어서 지원 역할이 아닌 아주 아주 다른 역할이 됩니까? 아니면 제가 신입사원인 경우 쉬운 티켓은 모두 어디에 있나요? 시스템, 고객 상호 작용 등에 대한 자신감을 구축하기 위해 내가 하던 자동화되고 기계적인 작업을 AI가 모두 수행하게 된다면 더 이상 어찌할 바를 모르겠습니다. 그 모든 것이 걱정거리입니다. 나는 이러한 측면 문제가 극복할 수 없다고 생각하지 않지만 일부 접근 방식을 다시 설계해야 합니다. 그리고 그것이 우리의 훈련이든 채용이든, 우리는 그것을 조사해야 합니다.

게다가 현재 AI는 활짝 열려 있는 환경입니다. 주요 도로를 택하는 대신 흙길을 따라 가면 어떻게 될까요? 기업이 AI로 하려는 일이 잘못된 방향으로 가면 어떻게 될까요? 그런 종류의 알려지지 않은 것입니다. 그것은 정말 위험합니다. 다시 한 번 말씀드리지만, 우리는 신중해야 하며 적시에 올바른 결정을 내려야 합니다. 우리가 어느 정도의 흥분과 속도로 앞으로 나아가려고 노력하는 동안 우리를 기반으로 유지하는 데에는 많은 것들이 있습니다.

Ruth: 네, 그리고 그 중 많은 부분이 새로운 도전입니다. 이 문제를 해결하는 방법에 대해 들을 수 있는 팟캐스트나 읽을 수 있는 책이 많지 않습니다. 왜냐하면 우리가 그것에 대해 이야기하는 동안 지금 당장 알아내고 있기 때문입니다.

노엘: 물론이죠. 때로는 Intercom에서 제공할 수 있는 솔루션이 훌륭하다고 생각하는데, 동일한 솔루션을 구현한다면 효과가 있을 것입니다. 그렇죠? 그것은 훌륭하고 완벽하게 작동할 수 있습니다. 하지만 어쩌면 우리가 계속해서 할 수 있는 일이 아닐 수도 있습니다. 회사 내에는 다른 문제가 있어서 지속가능하지 않습니다. 제 생각에는 이것이 정말 새로운 영역이고, 확실히 우리 모두가 걱정하는 부분입니다. 몇 년 전에는 지금 맡고 있는 역할이 존재하지 않는다고 말씀하셨는데요. 몇 년 후에는 무슨 일이 일어날까요? 그것은 어떻게 생겼나요? 그렇죠, 무섭기도 하고 흥미롭기도 해요. 이는 정말 좋은 기회이며, 우리는 이를 조심스럽게 헤쳐나가야 합니다.

“우리의 지원은 차별화 요소입니다. 우리는 그것을 정말로 자랑스럽게 생각합니다. 시간이 지나면서 지원에 대한 사람들의 인상이 그저 챗봇에 불과하다면 어떨까요?”

루스: 네, 물론이죠. 편향과 관련하여 앞서 언급한 또 다른 위험 – 제가 그 단어를 생각할 때 그것은 무엇을 의미합니까? 우리는 Intercom에서 자동 해결과 같은 해결 측면에서 논의하기 시작했습니다. 여전히 편향을 볼 수 있지만 실제로 이 두 가지를 측정하는 방법 사이에는 차이가 있습니다. 편향과 해결의 차이를 종종 포기하고 포기하는 것은 좋지 않습니다. 한 고객이 기분이 나빠서 방금 떠났습니다. 당신이 무언가를 편향시키면 고객이 방금 떠난 것입니까? 실제로 그 사업을 잃었나요? 지원 요청을 처리하지 않고도 절약할 수 있는 것 이상입니다. 이미 말씀하신 내용에 더해 제 생각엔 그게 위험합니다.

노엘: 네, 그리고 고객의 관점에서 보면 정말 맞는 말이에요. HubSpot의 경우 지원이 차별화 요소입니다. 우리는 그것을 정말로 자랑스럽게 생각합니다. 시간이 지나면서 지원에 대한 사람들의 인상이 그저 챗봇일 뿐이라면 어떨까요? 우리는 고객 챗봇 앞에 무엇을 놓는 것이든 정말 훌륭하다는 것을 확인하고 싶습니다. 그리고 제가 몇 번 언급했듯이, 인간의 지원이 있을 때, 그것은 또한 게임의 최고이자 차별화 요소입니다. 왜냐하면 저는 그 연결이 앞으로도 계속해서 핵심이 될 것이라고 생각하기 때문입니다. 사람들이 정말 원하는 게 바로 그것이던 것 같습니다. 그들이 하고 있는 비즈니스, 함께 일하는 회사, 그리고 아마도 함께 일하는 지원팀과의 연결입니다.

Ruth: 이는 엔드 투 엔드 고객 여정, 즉 도움이 필요하고 도움을 찾는 순간의 경험에 관한 것입니다. 그들은 어디에서 검색합니까? Do they have to ask a question? Can they find the answer by themselves? When I think about, say, customer success versus customer support, in some companies, it's the same team, and in other companies, it's different. And that world is getting more blended because, again, a customer doesn't care who they're talking to at a company, they just want help.

흐릿한 선

Ruth: Do you see a world like that where support and success are more blended in the future because of the advancements in AI?

“There's always been a slight disconnect where, in support, we see one thing about the customer, but there is lots of other information that is hard to get”

Noel: Yeah, potentially. I think there are two roads to go down. One is that the two teams become more blended, literally and physically. The other way might happen a little bit quicker, where the information they're using is the same. 오른쪽? Because right now, I don't know about you, but in some companies I've worked in, there's always been that slight disconnect where, in support, we see one thing about the customer, but there is lots of other information that is hard to get. I think there might be room for a lot of success if, say, our view of the customer is just shared, and all the information, knowledge, and insights are easily accessible by whoever is talking to the customer. It just creates such a strong bond between support and a CSM or anybody else working within the success team. And ultimately, that's a successful customer, which is what we all want.

So even if, traditionally, support's role has been to fix a problem, get out of the way, and let the person get back to work, maybe now, because we're focusing on deeper problems or we have time to have that conversation, we're looking into complexity, and we're able to seamlessly work with the customer. And to your point, they don't know. It's no different if they're working with support or CSM. The knowledge, the information, the insight, and the personalization are there. So maybe, eventually, that leads to physically being the same team.

Ruth: Yeah, and the automated journey is just as smooth. From the moment they go through an automated flow to a human and the next human team, all of that is just a beautiful end-to-end experience. Can't say that's always the case today, but we're getting there.

Noel: Yeah, and that's what we're all striving for. As a customer or as someone serving a customer, that's what you want them to feel.

Ruth: What about quality control? We spoke a little bit about customer satisfaction. And again, I'm thinking of that piece where CSAT so classically belongs to the the customer support team. The customer's asked to rate the person they dealt with and maybe rate the company as well, and that's the team's CSAT. How do you see that changing in a world of AI? And quality control.

“CSAT's worked well for a long time, but maybe on the bot front, we're going to end up somewhere different”

Noel: So, on the CSAT piece, I think there's a lot of data and information out there to say that how a customer scores their interaction is often based on almost the personality of the individual they're dealing with, the customer's personality, and how that connection works. A lot of times when a resolution was reached but maybe it was a bit bumpy or maybe there wasn't a connection between the two, maybe CSAT scores a seven rather than a nine. And vice versa, sometimes CSAT is a little bit enhanced or bloated because it's down to the relationship that people have and the interaction. We allow for that in our numbers.

If you're interacting with a bot, it becomes far more binary. I came in here to get an answer, I got the answer, I'm done. I think what we'll probably end up seeing when there's enough data is a far more black-and-white version of bot-driven CSAT, and the human-driven will probably continue to be about the connection and conversation as well as the outcome. So, we may have to have a look at what that means for targets and metrics or even the methodology of how we're doing things.

I don't know how worthwhile CSAT will be in the long run when it comes to our bot interactions. Are we going to get that just from our own QA and sense-checking, “Okay, what are the answers this bot is giving to this individual? Is it way off? What's happening here?” So, I think we're going to end up in an era where we will need some level of methodology that speaks to a bot interaction versus a human interaction. CSAT's worked well for a long time, but maybe on the bot front, we're going to end up somewhere different.

“I don't think we'll eradicate that difference because what a customer wants is that experience, and what we're probably looking for internally is a combination of experience and terrifically correct answers”

Ruth: Yeah, we've been trying to figure out our longer-term strategy for that end-to-end piece. Not just the human, but the QA of the human and how they interacted with the customer. From the moment the customer tried to get in touch with us until they were not speaking with us anymore, how was that entire flow between processes and automation? And yes, the human piece as well. But yeah, it's not an easy one to just flick a switch and be like, “Now I QA everything.”

Noel: It really isn't. And the traditional challenge we'll continue to have is that customers are like, “Hey, nine CSAT, everything is great,” and if we do our own internal QA, we're going, “Oh, that's not…” And there's always going to be that imbalance and imperfection. But again, there are opportunities to learn and to build better as well. I don't think we'll eradicate that difference because what a customer wants is that experience, and what we're probably looking for internally is a combination of experience and terrifically correct answers. So yeah, I think it's going to be an ongoing battle to get that balance right.

빈 캔버스

Ruth: On the “correct answer” piece, for the bots in particular, it sounds like you have a similar process where you're feeding content to your AI bot via a knowledge base. Same as how Fin works for us. Can you tell me a bit more about the content side of things? You mentioned the reps are helping out, and you have some content managers, but are there any more challenges there? Anything you're planning for the future?

Noel: I think the plan for the future is to make that KB more and more robust and make sure that what we have there is right. And there's probably a level we get to where we continue to personalize as much as possible. We'd love to be in a place where our KB is an element of our success, like, “How deep is the knowledge in our KB? Are we improving that KB knowledge all the time? And are our customers engaging with it in a meaningful way?”

“Things are changing all the time, so it's not just about fixing what's there – it's about keeping it up to date”

The KB is clearly key to the success of AI. It's really reliant on that KB being incredibly robust. So, we'll continue to have our content managers look at that. We'll continue to get feedback from our front line on that, and also, clearly, we can tie up our customer's CSAT response with, “Hey, a one out of 10 is an incorrect answer. Let's see what happened there and fix that as well.”

But I guess it's the oldest trick in the book. If our KB content is superb, we have a much better chance of having really great answers coming through our AI. But things are changing all the time, so it's not just about fixing what's there – it's about keeping it up to date. It's about moving with new releases, it's about questions that might slowly spike up, and our answers need to be better and stronger and more accessible. 많이 있습니다. It's more than just maintaining what's there. It's a constant evolution of that KB.

Ruth: And it's a big resource strain, continuously keeping everything up to date. Is it just the support team that owns the knowledge base, or do you have any interactions with, say, the R&D teams? Do they help with that?

Noel: It's our support team. Our KB team sits within our support organization, which makes a ton of sense right now. They work cross-functionally now more than ever, as we're looking down the AI route. A lot of cross-functional work going on, because clearly, to set up anything even the more simple bots, we need that. But that KB is owned by our support team right now. We'll see which way that goes, but right now, it makes a ton of sense for it to sit there.

“I wouldn't let the size of a small support team put me off from investing and thinking about AI because it can still be done in a very straightforward and simple way”

Ruth: What about other types of businesses? We both work in tech SaaS. Even though Intercom is a bit smaller than HubSpot, the setup and structure are probably similar. What sort of industries or types of businesses do you think might not have the same resourcing we do, have to use AI in a different way, or have a really small support team compared to what we would have? What are your thoughts on that?

Noel: I think there's an opportunity for everybody. Regardless of how big or small, there's opportunity in the AI world. If I were looking at a very small support team, I'd be excited by the opportunities, but what I'd also be kind of thinking is, “Okay, let's start it small.” Even probably within Intercom and HubSpot, it's about starting and iterating. And I think small companies can do that too.

The key, and we kind of touched on this, is, first off, educating your bot on the material you have, your KB, your white docs, whatever, and then building from that. That's the starting point. Maybe educate an initial bot to answer some queries. Get that right, build, iterate, build, iterate. And no matter how small you are, I think there is opportunity there. Okay, maybe you identified a small number of tasks that can be quickly automated, great. Keep building, keep building. What you're doing all the time is creating this additional space for your support team.

“If I were to start, I would probably be like, 'What have you got there that you can start to train bots on?' You've got to have some documentation, even if it's rough. Start there and iterate after that”

Maybe there are small companies out there right now that will grow to be huge, and maybe they'll never have to go through that stage of lots of people doing lots of automated tasks. Maybe they'll get the opportunity for the support team to grow in a very different way. It's like a blank canvas. I wouldn't let the size of a small support team put me off from investing and thinking about AI because it can still be done in a very straightforward and simple way. But if I were to start, it would probably be like, “What have you got there that you can start to train bots on?” You've got to have some documentation, even if it's rough. Start there and iterate after that.

Ruth: Do you ever look back on some of the things for which you're doing massive cleanup and think, “If I went back a couple of years and just sorted that out back then…,” because back then you were like, “we don't have time.”

Noel: Like putting a sticky plaster and piecing it together with some Lego and a paper clip or something. I don't know if we'll ever get rid of that, but people should be looking and thinking deeply about that as that short-term fix now ends up becoming a process and a policy that's deeply embedded, and eventually, when we try and pull it out, things collapse. As a small support team, if you can avoid that kind of stuff, it's terrific. But sometimes, it's urgency versus a great design is the compromise you have. Right now, if I were starting off in a small support team, I'd be really excited by AI because it is probably creating space for me to build a really quick, really functioning and capable support team focusing on the right things versus focusing on those things that aren't adding real value, but still have to be done.

Ruth: And the difference between now and, say, those few years ago is that the technology and the tools that exist are bigger, better, and more impressive. They can do so much they couldn't before. So yeah, same as yourself, if I were to set up a smaller support team now, I would invest in that AI and automation strategy early, and hopefully that will save a whole world of pain.

Noel: For sure. I'm old enough to remember when mobile phones were suddenly in everyone's hand, and there was this move to mobile-first, and you went, “Great, what does it mean?” And everybody got there. But then, a bunch of companies skipped over the web browser and just went straight to mobile, and that was so impressive. They just completely missed the hurdle and went, “Okay, we're a mobile platform.” You've just cut out a load of work for yourself, and that works so well for a lot of companies. And in time, that might be where we'll get with some of this kind of AI stuff will be, “Well, all this other stuff that a lot of companies have spent years in growing pains on, we're not doing it. We're just jumping straight ahead.” So, there are great opportunities there for some companies.

Planning season

Ruth: What's next? Any big plans for the rest of this year or into the next?

노엘: 응. 개인적으로 우리는 기획 시즌에 깊이 빠져 있습니다. 우리는 내년부터 세계 지배를 계획하고 있습니다. 나는 HubSpot의 계획 시즌이기 때문에 이 시기를 좋아합니다. 우리는 깊은 생각을 많이 합니다. 우리는 많은 아이디어를 쏟아냅니다. 우리는 그들 중 일부에 눈을 굴리고 다른 것에는 일종의 걸쇠를 걸었습니다. 그리고 HubSpot에는 정말 똑똑한 사람들이 많고 멋진 아이디어가 떠오르기 때문에 일년 중 정말 흥미로운 시기입니다. 그들 중 일부는 달라붙어서 우리는 정말로 그들과 함께 달릴 것이고, 다른 것들은 주차할 것이고, 다른 것들은 '글쎄, 그건 우리를 위한 것이 아니다'라고 말할 것입니다.”

“이 과정에서 획기적인 변화가 일어나고 있습니다. 준비하자”

우리는 한 해를 힘차게 마무리하고 싶습니다. 많은 SaaS 회사에게 있어 올해는 힘든 한 해였습니다. 올해 우리는 많은 일을 겪었지만 팀은 그것을 잘 이겨냈습니다. 그래서 저는 사기적인 관점뿐만 아니라 "미래를 내다보는" 관점에서도 올해를 힘차고 좋은 곳에서 마무리하도록 노력하고 싶습니다. 실제로 거기를 바라보고 “변화하는 변화가 진행 중입니다. 그것을 준비합시다. 그것을 받아들이고 그것에 의해 흥분합시다. 긴장되지만 설렘에 기대어 빠져들어보자. 그것이 제가 기대하고 있는 것입니다.

Ruth: 마지막으로 사람들이 귀하의 작업과 HubSpot의 작업을 따라잡기 위해 어디로 갈 수 있나요?

노엘: 야, 그들은 원할 때 언제든지 나와 함께 장거리 달리기를 할 수 있어. HubSpot에서 무슨 일이 일어나고 있는지 귀를 기울일 것입니다. 무슨 일이 일어나고 있는지 보고 싶다면 저희 블로그로 이동하세요. 최신 소식과 최고의 소식이 모두 거기에 있으며, HubSpot의 모든 영역에서 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 많은 업데이트가 있습니다. 개인적으로 LinkedIn에서 저를 데리러 오세요. 그곳이 바로 제가 가장 존재하고 사람들의 이야기를 연결하고 듣는 것을 기쁘게 생각하는 곳입니다.

루트: 응. 내가 당신을 여기로 와서 우리와 함께 하도록 귀찮게 했던 곳이 바로 그 곳이었습니다. 노엘 씨, 오늘 함께해주셔서 정말 감사드립니다. 당신의 의견을 들으니 반갑습니다.

노엘: 즐거웠어요. 당신은 훌륭한 호스트였습니다. 매우 감사합니다.