HubSpot 的 Noel O'Reilly 谈在客户支持策略中采用人工智能

在过去一年的旋风中，客户支持发生了翻天覆地的变化，而人工智能革命是其核心。 尽管有理由感到担忧，但今天的客人看到了更多令人兴奋的事情。

突然之间，人工智能无处不在。 在短短几个月内，人工智能已经从自动执行简单的任务（例如将正确的事情发送给正确的人）发展到预先针对各种客户查询提供准确的对话式响应。 在世界各地的 SaaS 公司董事会中，企业都在竞相寻找将最新尖端技术融入其战略的方法。

在这一转型过程中，客户支持团队正在努力解决众多问题。 我们应该把精力集中在哪里？ 我们如何成功地将人工智能集成到我们的流程中？ 我们如何利用人工智能来促进而不是阻碍客户体验？

作为 HubSpot 欧洲、中东和非洲地区客户支持总监，所有这些问题最近都在 Noel Reilly 的脑海中盘旋。 凭借在客户体验和支持方面 20 年的经验，人工智能直到几年前才成为他的掌舵人。 然而，他在 HubSpot 中迅速接受了这一技术浪潮，并对未来的变化感到由衷的兴奋。 毕竟，尽管不确定性带来了不安，但我们发现自己处于一个独特的位置，可以见证、学习和塑造人工智能渗透和改变整个客户支持的方式，并从而建立更有意义的联系。

在今天的节目中，我们采访了 Noel O'Reilly，讨论了人工智能和自动化如何影响当今的客户服务以及 HubSpot 未来一年的人工智能支持战略。

以下是一些关键要点：

• 人工智能与人类的伙伴关系是关键。 随着人工智能自动执行重复性任务，它为支持代表创造了专注于解决复杂问题并与客户建立有意义的联系的空间。
• 随着角色的发展，支持代表正在获得宝贵的技能，从而开辟令人兴奋的职业机会，例如帮助客户构建和优化其自动化策略。
• 为了成功实施人工智能，需要让一线员工参与进来。 他们的见解可以帮助创建强大的知识库和更直观的自动化流程。
• 在实施人工智能策略时，确保保持高质量的客户体验并应对客户支持角色不断变化的性质非常重要。
• 我们可能需要新的方法来评估交互——虽然人类驱动的 CSAT 提供了对客户代表联系质量的洞察，但受机器人影响的 CSAT 讲述了一个更简单的故事，可能与高绩效支持团队不太相关。
• 无论支持团队有多小，人工智能都有机会。 从小规模开始，根据您的文档提供机器人，并从那里不断迭代和构建。

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重新定义支持

Ruth O'Brien：您好，欢迎来到 Inside Intercom。 我叫 Ruth O'Brien，是 Intercom 自动化和主动支持总监。 今天加入我的是来自 HubSpot 的 Noel O'Reilly，他是 EMEA 集团的客户支持总监。 欢迎，诺埃尔，很高兴你能来到这里。

诺埃尔·奥莱利：非常感谢，露丝。 我很高兴来到这里。

露丝：好的，让我们深入讨论人工智能和自动化的所有事情。 您认为人工智能和自动化如何影响当今的客户服务？您对未来有何想法？

诺埃尔：是的，让我们从大事开始吧。 显然，围绕人工智能正在发生一场巨大的运动，它目前可能占据了所有会议空间的 80% 左右。 每次会议都围绕人工智能，但我认为支持团队的未来是人工智能主导的自动化与非常深厚的人性化的结合。 现在，我知道现在很多讨论都是围绕人工智能取代我们、取代我们的工作之类的事情。 但老实说，我认为人情味是成功的关键。 人工智能可以并且将会自动化某些任务，这非常棒。 我们大多数人不喜欢做很多重复性的任务。 但我们可以获胜并专注于以人为主导的部分，比如复杂性、良好的对话以及通过以人为主导的互动来建立业务等领域。

“我们关注的焦点在哪里？ 我们的精力应该花在哪里？ 我们如何成功地将人工智能嵌入到我们的业务中？”

我对世界各地许多不同公司发生的所有对话感到非常兴奋。 我认为周围也有很多紧张。 感觉就像我们正处于一个非常大的事情的边缘。 我们最终会去哪里，谁知道呢？ 但我认为这是令人兴奋的部分。 我很高兴我们能够看到这一点，发表意见，发挥影响力，并在此过程中学到大量知识。 我不了解你，但两年前，我对人工智能了解不多，而你每天都在努力提高该技能。

露丝：是的，有趣的是，正如你所说，它是如何改变的，自动化一些任务并找出某种方法将正确的事情路由给正确的人，这对我们来说可能是两年前的自动化，而现在它是让人工智能预先回答如此多的客户问题。 令人难以置信的是，距离发生最大的变化还不到一年。

诺埃尔：连一年都没有。 感觉就像每次会议和互动中，人工智能都会发生一些新的、略有不同的事情。 也许这是挑战的一部分。 因为发生了很多事情，所以没关系，“我们应该关注哪里？ 我们的精力应该花在哪里？ 我们如何成功地将人工智能融入到我们的业务中？” 所以是的，一年内很多。 看看它在未来几年会给我们带来什么将会很有趣。

“是的，我们可以自动化那些我们不想做的任务，也可以创造空间，在其他领域进行更深入的研究，无论是复杂性、联系，还是只是对话”

露丝：是的。 你所说的人们害怕人工智能抢走工作，这很有趣。 我认为全世界可能都存在一些风险。 在开始录制之前，我们聊了它所涉及的不同行业。但是对于客户服务和客户支持团队来说，我确实可以看到它如此积极的应用。 在我们开始使用我们自己的产品 Fin 之前，我们非常忙碌。 我们仍然非常忙碌，但 Fin 使我们能够回答更多客户问题，这有助于我们的团队维持生计。 因此，我今天并没有看到团队失去许多工作岗位的想法。 可能有一些团队拥有更多基于事务的支持，这些支持将被削减，但这将为不同类型的角色带来新的机会。

诺埃尔：我就是这么看的。 顺便说一句，芬也很有幽默感，这真是太好了。 我喜欢人们与 Fin 的一些互动。 但是，是的，如果我们能够自动化某些任务，它只会为人们创造更好、更深入的工作的空间。 我们的首席执行官 Yamini Rangan 多次谈到了与客户的联系。 想象一下创造一个空间来花更多时间与客户联系。 这对我们来说是一个绝佳的机会，对我们的客户来说也是一个绝佳的机会，可以与非常非常了解这套工具的人们建立深厚的联系。 因此，我们可以自动化那些我们不想做的任务，也可以创造空间，在其他领域进行更深入的研究，无论是复杂性、联系，还是人们想要进行的对话。 这就是人工智能将为我们深入参与清理空间的地方。

露丝：是的，我确信您的团队也经历过同样的事情，那里有大量的队列，非常繁忙，支持的经典成功指标就是完成尽可能多的工作并为尽可能多的客户提供帮助他们问过的问题。 我希望人工智能能让我们的支持人员放慢脚步，变得更加主动。 他们将能够检查“哦，您还没有激活此功能”或“您实际上想做什么？” 而不是直接回答他们面前的问题。

诺埃尔：是的，我认为你说到了一个重要的点。 工具或功能的激活部分——有时间和空间进行对话真是太棒了。 偏转曾经是一个有点肮脏的词，就好像我们不想照顾那个客户一样，但现在它发生了一些变化，因为现在我们正在偏转那些可以而且应该偏转的东西。 客户非常高兴我们能够转移他们的注意力，无论是知识库还是其他帮助来源。 他们会说：“太棒了，这真的又快又高效。 我已经做好了一切准备。”

“我们的支持代表目前正在帮助客户制定整个自动化策略。 当他们在职业生涯中取得进步时能够说出这样的话，真是一件了不起的事情”

再说一遍，这为需要人类的更深入对话创造了空间。 我认为每个人都是赢家，因为客户和我们的支持人员都在从事真正有意义的工作。 如果我们考虑一下这对支持代表意味着什么，我认为他们将在未来几年中学习和增强的技能也将帮助他们建立职业生涯。 我喜欢这个方面。 我们将创造一个让增长成为机遇的一部分的环境。

露丝：是的，这对于我们的支持团队来说真的很酷，因为我们如此积极地参与人工智能的实施，并且需要使用我们自己的工具来支持我们的客户，这会带来很大的压力。 我们必须让它看起来非常好； 我们必须尽快采用它。 因此，存在一定程度的压力，但同时，这意味着我们处于相当尖端技术的前沿。 我们的支持代表目前正在帮助客户制定整个自动化策略。 当他们在职业生涯中取得进步时能够说出这样的话，真是一件了不起的事情。 他们确实帮助了客户，也帮助我们测试和实施了它。 几年前，当我还是一名客户支持代表时，我从未梦想过在参与软件支持后我能说出这样的话。 这太酷了。

诺埃尔：确实如此。 我认为未来的世界或我们在支持人员中寻找的能力可能会有所不同。 我们仍在寻找所有非常重要的软技能。 但我真的很喜欢你刚才解释的想法，人们从推出之初就深深嵌入其中，也许可以帮助某人设计故障排除或使其投入使用。 然后，当它在野外时，弄清楚什么对与客户的互动有效，什么无效。 我认为客户也确实愿意这样做。 他们希望帮助我们改进这些工具和资源。 这是带着正确意图的人们、客户支持人员以及人工智能可能扮演的角色的完美结合。

领养的困境

露丝：是的。 但它的采用有点缓慢。 我是许多公司的客户，但是，当我访问网站并打开信使时，根据信使是什么以及机器人的设置方式，我可能会说，“不，我不”我不想和这个机器人打交道。” 我的工作就是做这些事情，但如果执行得不好，那绝对是痛苦的。 一般来说，作为客户，我发现公司采用这一点的速度很慢。 你认为这是为什么？

诺埃尔：我认为有很多原因。 以我个人的经验来看，我最近在网上与一位知名门票卖家互动，跨越两个不同的地点网站，试图寻求帮助，但很难找到一个人，而这正是我想要的。 我最终发现我需要的所有答案都可以通过机器人获得。 但和你一样，我也在挑战自己，说：“为什么我不走那条路呢？”

“每个人都有很棒的想法，甚至可能是最终的样子，但中间部分，如何设计它，如何启动和运行，以及如何将它呈现在我们的客户面前，这些想法并不总是存在”

对于你的问题，我认为恐惧是其中的一部分。 许多年前，当人们开始发短信时，我不知道它会流行起来，也不知道它会如何流行。 人们为什么要这么做？ 因此，人们对这个的用户案例有点担心。 但是，当你开始看到好处时，它就会开始积聚动力。 滚雪球效应。 我认为恐惧是其中之一。 在公司内部，成本显然是其中的一部分。 这绝对是一些公司可能会说的一个原因：“我们现在还没有准备好投资。 我们没想到会这样。”

我还认为实施它所需的知识通常存在差距。 每个人都有很棒的想法，甚至可能是最终的样子，但中间部分，如何设计它，如何启动和运行，并将其呈现在我们的客户面前，这并不总是存在的。 我认为许多公司可能需要赶上并教育一群人了解可能性是什么以及如何通过试点、迭代和扩展来快速实施。

如果我们更深入地了解为什么它没有迅速流行起来，就会发现，人们对数据和错误答案有更广泛的恐惧感； 幻觉之类的事情也可能会阻碍人们。 我认为，也许它没有很快实施的最后一点是，这一切发生得太快了。 我们非常确信人工智能是未来。 但可能会有这样的想法：“如果我们把所有的鸡蛋都放在这个篮子里，而我们错了怎么办？ 所以，先停下来看看谁带头冲锋。 但老实说，现在我毫不怀疑未来是人工智能主导的自动化和人性化的结合。 我认为沿着这条路走就是一条成功之路。 有很多理由令人恐惧，但也有很多理由令人兴奋。

“你需要在团队中培养这些技能，因为没有人可以凭一己之力挥舞魔杖来实现这一目标。”

露丝：当我想到我们自己的实现、我们自己的工具时，有一个压力部件让它看起来不错。 我们必须使用它，这是正确的事情，但是我们在 Intercom 这样做的速度，因为我们构建了这些产品……一年前，我被要求采取我们的自动化战略，显然我开始采取也有更多人工智能作品。 我是头灯下的鹿。 我真的没有任何线索。 看看能走多远……我的意思是，你需要吸引很多人。 我有一个很棒的团队和我一起工作，我们一起解决了这个问题，但我们已经建立了这些一年前还不存在的新角色。 我们聘请了第一位对话设计师。 我认为这个行业是存在的，但我们这里没有。 该人负责我们为客户提供的端到端自动化之旅。 但同样，你需要在团队内培养这些技能，因为没有人可以凭一己之力挥舞魔杖来实现这一目标。

诺埃尔：没错。 我认为你的旅程就是一个很好的例子。 几年前，这不属于您的技能范围，但您不断学习和提高技能，并吸引合适的人才。 我认为这只是我们之前讨论过的一个很好的例子。 您需要周围的人（包括您自己）具备有关模糊性、变革管理和学习新技能的技能。 您也在管理它的复杂性。 这是一个未知数，但最终会非常非常令人兴奋。 这是一个做一些新的、不同的事情的绝佳机会。

露丝：是的，是的。 我的整个职业生涯都离不开一线人员的支持。 这是我从未预料到的一步。 同样，对于我团队中的人来说，这是朝着他们可能从未计划过的方向迈出的一步。

清晰的人类路径

Ruth：您能告诉我一些您在 HubSpot 所做的事情吗？ 您的支持团队如何使用人工智能和自动化？ 你看到了什么好处？ 您认为您想在哪些方面进行更多投资？

诺埃尔：是的，我不认为我在出卖任何秘密。 我们的政策可能是拥抱聊天机器人。 那里有一个非常棒的机会，我认为，有了这样的东西，你可以非常快速地进行实验和迭代，并找出有效的方法。 我们希望人工智能嵌入到客户旅程的各个方面，我们看到了很多机会。 再次，我们看到了平衡它与人性方面的多种机会，无论是更快地将人们引导到正确的资源，还是教育我们了解客户正在寻找什么，以便我们也可以不断迭代、构建和重建这些工具。

“我们不想做的是在 HubSpot 中的人类之前创建一个包含所有这些人工智能层的世界”

从真正增强客户体验的工具的角度来看，我认为我们最终将看到增强的个性化。 这绝对是未来成功的关键。 如果我是任何地方的客户，这对我来说真的很有吸引力，“这家公司知道我想要什么和我需要什么。” 人工智能可以做到这一点，然后我们也可以进行人工干预。

我们在很多不同的地方使用人工智能。 我们的客户已经习惯了它的一些老式版本。 几年前它的含义与现在的含义非常不同。 但所有这些都很好地集成到了我们的客户的一系列不同的接触点中，他们可以轻松地与我们不同版本的人工智能进行交互。 然后，在后台，我们正在努力使其变得更好并更好地理解它，以便始终将其放置在正确的位置，但最终要确保它不会成为我们客户的摩擦点。 我们不想做的是创建一个在 HubSpot 中出现人类之前就已经存在所有这些人工智能层的世界。 我们希望确保为客户提供很好的选择，但也有一个非常明确的与人类交谈的途径。

“这就是许多公司仍在弄清楚的问题——人工智能可以带来额外好处与它实际上妨碍人们帮助我们摆脱困境之间的界限”

露丝：是的，找到出路并且不陷入机器人地狱的无休止循环非常重要。

诺埃尔：是的，它确实发生了，对吧？ 这并不罕见。 真正优秀的公司不希望落入这样的境地是有原因的。 这是一次非常糟糕的经历，有时，你只需要那只手下来帮助你。 我之前谈到了联系，这才是真正非常重要的地方。 您可以保持这种联系，推动对话，并处理复杂性。 这就是许多公司仍在弄清楚的问题——人工智能可以带来额外好处和它实际上妨碍人们帮助我们摆脱困境之间的界限是什么。

露丝：是的，这就是你需要多少积极的互动才能消除消极的互动？ 我们中的许多人都访问过这些网站，陷入了可怕的机器人流中，并且无法与人类联系。 然而，如果机器人流程设置得当，我们会立即得到帮助，而不是排队等待人类。 那就是一切顺利的时候。

诺埃尔：是的。 最近，我正在与一家公司的机器人进行交互，但进展并不顺利。 机器人说：“嘿，联系方式，请立即给我们的办公室打电话。” 我当时想，“现在？” 好的，给办公室打电话。 办公室关门了，太好了。 第二天给办公室打电话，他们说：“哦，发生这种情况时你为什么不给我们打电话？” 这比机器人更糟糕。 但如果我们能消除这种体验，那就太棒了。 如果我们能取得正确的平衡，那就更好了。 在人们想要或对人工智能感到满意的地方与他们需要额外帮助的地方之间取得正确的平衡。

让一线代表参与进来

Ruth：您是否看到您在自动化方面所做的工作改善了 SLA、覆盖时间或类似的内容？

诺埃尔：我认为我们看到的最大改进可能是我们回答客户问题的能力。 因此，到目前为止，我们的 SLA 不一定如此，但我确实认为这肯定会产生影响。 我认为这确实有助于我们提供流畅的答案，更好地了解我们的客户以及他们的特定问题可能与个人层面相关。 额外一层的内部个性化。 它还帮助我们建立更好的整体知识库。 它帮助我们越来越多地了解知识库中所需的内容。

“我们实施、推出和参与人工智能的关键是我们的一线人员深度参与。 如果没有这一点，我们将面临无法取得成功的风险”

我确实认为这将有助于提高我们的服务水平。 我们之前提到过偏转。 如果我们能够转移正确的查询，那么我们显然可以更快地处理这些狭窄的查询。 因此，人工智能在这方面也绝对可以发挥作用。 我还认为它可以发挥作用的被低估的部分之一是提高我们支持人员的技能。 支持人员总是很忙。 我们知道支持人员始终承受着压力。 如果我们能够创建一个环境，让他们能够更频繁地回答这些复杂的查询，更多地接触这些查询，并且我们编写的支持文档更加强大，我认为这就是人工智能发挥关键作用的下一个领域。 我很期待它将给这个领域带来什么。

露丝：关于与人工智能和自动化以及知识库合作的团队，他们是否为该战略做出了贡献，或者您是否已安排人员负责知识库和内容创建等工作？

诺埃尔：这是两者的混合体，对吧？ 我们实施、推出和参与人工智能的关键是我们的一线人员深度参与。 如果没有这一点，我们就会面临无法取得成功的风险。 我们有专门的团队负责我们的知识库（知识库），以确保它真正稳健和强大，他们的工作非常出色。 他们与设计我们的一些偏转机器人的人们密切合作，看看我们是否偏转了正确的东西，以及我们的答案的质量是否正确。 所以，我们总是在那里变得更好。

“这是使支持角色更广泛并处理更复杂主题的一部分，这些主题与制定我们的业务发展战略有关”

而且，通过我们的一线员工，我们可以在那里做很多工作，“好吧，我们的客户在进来与人交谈之前会看什么？ 为什么他们没有得到这个答案？ 我们能否通过分享支持知识、帮助构建知识库文章以及参考哪些有效或无效的内容来增强体验？” 让这些对我们的客户来说更加直观。 对我来说，让一线员工或任何与客户互动的人来帮助我们构建这些工具绝对是成功的关键。 如果没有他们参与构思、设计、推出和实施，它就不会成功。

露丝：完全可以。 我们在这里做类似的事情。 我们的人员可能除了担任一线代表或工程师之外还拥有专业知识，他们将负责内容创建或帮助机器人流程。 这是使支持角色更广泛并处理更复杂主题的一部分，这些主题不仅仅是面向客户的主题，而且还与我们作为一个企业的发展方向制定战略有关。

“即使您可能不是绝对的专家，您也可以依赖所有这些材料，并希望有真正出色的工具可以帮助您进行精彩的对话”

诺埃尔：很多公司都在不断变化。 专业化、通用化、专业化、通用化，未来会更好吗？ 我认为有了人工智能，我们也许能够第一次两全其美，对吗？ 我认为有一定程度的概括是非常棒的，然后在某些特定区域在你的肩膀上有条纹也很棒。 我认为人工智能将真正帮助我们实现这一目标，因为您触手可及的内容和帮助将非常丰富。 因此，即使您是人与人互动中的代表，您身边也会有所有这些帮助，您的副驾驶，或者无论您如何称呼它。 即使您可能不是绝对的专家，您也可以依赖所有这些材料，并且希望有真正出色的工具可以帮助您进行精彩的对话。 无论这是一条职业道路还是不断提高技能，我对此感到非常兴奋。 这将对我们进行泛化/专业对话有很大帮助。

露丝：是的，还有支持代表的未来，他们的工作会轻松得多。 这不仅仅是让客户获得人工智能生成的答案，还让团队能够为客户做正确的事情。 而且，在某些时候，希望他们每次需要做任何事情时都不会使用 10,000 个工具。

诺埃尔：是的，是的。 我们有一些工具可以帮助我们创建一些内容，例如建议需要编辑的答案。 现在，我们有点想，“嘿，这是它的粗略版本。” 到目前为止，我们可能不需要的一项技能是能够动态管理内容并对其进行编辑。 我们永远不会在招聘或类似的事情上真正深入研究这一点。 然而，现在我们认为这是我们需要的技能。 我们需要深入了解当您与客户交谈时，即时阅读、改编和编辑内容有多容易。 但是，是的，我们发现内容变得更加可用。 速度快多了。 使用我们习惯的所有这些选项卡和界面要容易得多。 然后，我们可以减少这些并说：“你知道吗？ 你的答案就在这里。” 也许技巧在于你提出问题的方式。 也许技能在于如何编辑内容，而不是知道要浏览 10 个选项卡中的哪一个。 这是我们将继续关注和迭代的事情。

直面风险

露丝：那风险呢？ 在使用人工智能时，您对自己的团队和客户的风险有何看法？ 您会如何建议其他团队尝试缓解这种情况？

诺埃尔：只要有类似的事情令人兴奋，显然就会存在风险。 很多人担心数据和隐私以及这个领域。 我们需要确保我们能够做到这一点。 人们显然担心完全错误的答案。 那么，如果客户与 AI 交互，首先，我们的 CSAT 分数体验如何？ 是不是很享受呢？ 或者它会很快变得具有交易性吗？ 因为我们希望我们的支持能够成为差异化因素。 我们为此感到自豪。

“目前，人工智能是一个完全开放的领域。 如果公司在人工智能方面的尝试走错了方向，会发生什么？”

当涉及到团队本身时，这与我们几分钟前谈论的内容有关。 存在所有这些新技能，我们必须帮助人们成长并适应这些技能。 我们是否会在此过程中失去一些优秀的人，因为这不是他们想做的事或他们签约的目的？ 或者工作变化太大，不再是支持角色，而是非常非常不同的角色？ 或者，如果我是新员工，所有简易门票在哪里？ 当人工智能承担了我过去所做的所有这些自动化和死记硬背的任务来建立对系统、客户交互和类似事情的信心时，我该在哪里继续学习呢？ 所有这些都是一个令人担忧的问题。 我不认为这些横向问题是不可克服的，但我们必须重新设计一些方法。 无论是我们的培训还是招聘，我们都必须对此进行调查。

另外，人工智能目前是一个完全开放的领域。 如果我们走土路而不是走主路，会发生什么？ 如果公司在人工智能方面的尝试走错了方向，会发生什么？ 就是这样一个未知数。 这是一个真正的风险。 再说一遍，这很令人兴奋，但我们必须保持谨慎，确保我们在正确的时间做出正确的决定。 当我们尝试以一定程度的兴奋和步伐奋力前进时，有很多事情可以让我们脚踏实地。

露丝：是的，其中很多都是新的挑战。 关于如何解决这些问题，您可以收听的播客或阅读的书籍并不多，因为我们正在讨论它，所以我们现在正在解决这个问题。

诺埃尔：当然。 有时我认为 Intercom 中的解决方案非常棒，如果我实施相同的解决方案，它可能会起作用，对吗？ 它可能很棒并且工作完美。 但也许这不是我们可以继续做下去的事情。 公司内部还存在其他挑战，因此这是不可持续的。 我认为这是一个全新的领域，这绝对是我们都担心的事情。 您提到几年前，您现在所扮演的角色并不存在。 几年后会发生什么？ 那看起来像什么？ 所以是的，这很可怕，也很令人兴奋。 这是一个绝佳的机会，我们必须谨慎对待。

“我们的支持是一个与众不同的因素。 我们真的为此感到自豪。 如果随着时间的推移，人们对支持的印象只是一个聊天机器人，就像那样呢？”

露丝：是的，绝对是。 您之前提到的另一个关于偏转的风险——当我想到这个词时，这意味着什么？ 我们已经开始尝试在 Intercom 上尝试讨论解决方案，例如自动解决方案。 我们仍然可以看到偏转，但实际上我们衡量这两件事的方式之间存在差距。 偏转和分辨率的区别往往被抛弃，抛弃也不好。 一位顾客已经厌倦了，然后就走了。 如果你转移了某些东西，顾客是不是就走了？ 你真的失去了那笔生意吗？ 比您无需处理支持请求所节省的费用还要多。 除了你已经谈到的内容之外，我认为这是一个风险。

诺埃尔：是的，从客户的角度来看，这是真的。 对于 HubSpot 来说，我们的支持是一个与众不同的因素。 我们真的为此感到自豪。 如果随着时间的推移，人们对支持的印象只是一个聊天机器人，就像那样呢？ 我们希望确保我们在客户聊天机器人面前提供的任何内容都是一流的。 正如我多次提到的，当有人工支持时，它也是游戏中的佼佼者和差异化因素。 因为我认为这种联系在未来几年将继续成为关键。 这似乎才是人们真正想要的。 与他们正在从事的业务、与他们合作的公司、也许还有与他们合作的支持人员建立联系。

露丝：这是关于端到端的客户旅程，从他们需要帮助并寻求帮助那一刻起的体验。 他们在哪里搜索？ 他们必须问问题吗？ 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.

线条模糊

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. 正确的？ 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? 这里发生了什么事？” 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.

一块空白的画布

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. 有很多。 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? 您对此有何看法？

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?

诺埃尔：是的。 就我个人而言，我们正在深入规划赛季。 我们正在密谋从明年开始统治世界。 我喜欢每年的这个时候，因为这是我们在 HubSpot 进行规划的季节。 我们做了很多深入的思考。 我们抛弃了很多想法。 我们对其中一些人翻白眼，而另一些人则紧紧抓住。 这是一年中非常激动人心的时刻，因为 HubSpot 中有很多非常聪明的人，并且出现了一些很棒的想法。 有些人会坚持下去，我们会和他们一起跑步，有些人我们会停车，还有一些人我们会说，好吧，那不适合我们。”

“一场变革即将发生。 让我们做好准备”

我们希望以强劲的势头结束这一年。 对于许多 SaaS 公司来说，这是充满挑战的一年。 今年我们遇到了很多困难，但球队已经度过了难关。 因此，我想努力确保我们以强劲的势头结束这一年，从士气的角度以及“展望未来”的角度来看，取得一个好的成绩。 真正地观察并思考，“一场变革即将发生。 让我们做好准备吧。 让我们拥抱它并为它感到兴奋。 虽然很紧张，但让我们带着兴奋的心情投入其中。 这正是我所期待的。

Ruth：最后，人们可以在哪里了解您和 HubSpot 的工作？

诺埃尔：嘿，他们可以随时和我一起进行长跑。 我会倾听他们关于 HubSpot 的动态。 如果您想了解正在发生的事情，请访问我们的博客。 我们所有的最新和最精彩的内容都在那里，并且有关于 HubSpot 各个领域正在发生的事情的大量更新。 就个人而言，请在 LinkedIn 上接我。 这就是我最在场的地方，也很高兴能够与人们交流并聆听他们的故事。

露丝：是的。 这就是我催促你来加入我们的地方。 诺埃尔，非常感谢您今天加入我们。 很高兴收到你的来信。

诺埃尔：很高兴。 你是一位很棒的主人。 非常感谢。