La startup di automazione del servizio clienti Lang ottiene $ 15 milioni
L’esperienza del cliente è una delle aree di interesse più importanti per le aziende. Secondo PwC, tra tutti i clienti, il 73% indica l’esperienza come un fattore importante nelle proprie decisioni di acquisto, dietro al prezzo e alla qualità del prodotto. Ma la pandemia ha aumentato il carico di lavoro dei team di supporto, rendendo più difficile assumere agenti del servizio clienti e mantenere basso il logorio mantenendo un livello elevato per l’esperienza del cliente. Il tasso medio di rotazione dei contact center raggiunge il 45%, almeno il doppio di quello degli altri reparti.
Non c’è proiettile d’argento. Ma Jorge Penalva è un forte sostenitore dell’utilizzo delle tecnologie di automazione per aiutare a colmare le lacune nel servizio clienti. Sarebbe — è il co-fondatore di Lang.ai , una startup che sviluppa una piattaforma che tagga automaticamente le conversazioni dei clienti per risolvere i problemi di servizio apparentemente più rapidamente. Applicando l’intelligence alle interazioni dei servizi, Penalva afferma che una tecnologia come quella di Lang può far emergere informazioni preziose per guidare le esperienze e le strategie dei prodotti.
“L’automazione nell’assistenza clienti non è una novità. Man mano che le aziende crescono, un approccio comune è implementare l’automazione tramite chatbot self-service per crescere in modo più efficiente e deviare le richieste dei clienti. In definitiva, l’obiettivo di Lang è quello di essere uno strato fondamentale dell’esperienza del cliente stack che consente ai team di creare automazioni ed estrarre informazioni migliori strutturando dati qualitativi”, ha detto Penalva a TechCrunch in un’intervista via e-mail.
Lang, che oggi ha annunciato di aver raccolto 10,5 milioni di dollari in un round di finanziamento di serie A guidato da Nava Ventures (portando il totale raccolto a 15 milioni di dollari), utilizza l’intelligenza artificiale per estrarre concetti dalle richieste dei clienti nelle piattaforme di help desk esistenti come Zendesk e Intercom. Il prodotto senza codice aggiunge i messaggi in arrivo, inclusi e-mail e SMS, con etichette come “Parla con l’agente”, “Problema di consegna” e “Domanda sulla piattaforma”. Utilizzando Lang, le aziende possono raggruppare visivamente i concetti identificati nei dati dell’assistenza clienti e impostare automazioni che si attivano con etichette specifiche (ad es. rispondere a domande sulle consegne di pacchi con testo standard).
Penalva ha detto che lui e i suoi co-fondatori, Borja González ed Enrique Fueyo Ramírez, hanno avuto l’idea per Lang mentre lavoravano insieme a una precedente startup, Sentisis , una piattaforma di elaborazione del linguaggio naturale per lo spagnolo. Lì, Penalva ha affermato di aver visto che i team aziendali non erano in grado di sfruttare i dati del servizio clienti senza l’esperienza dei loro dipartimenti di scienza dei dati, che avevano un lavoro prioritario alle loro spalle.
“Ci siamo resi conto che dovevamo pensare al problema in un modo completamente diverso, non applicando gli attuali modelli di intelligenza artificiale (costruiti per e da ingegneri) e semplificandoli per gli utenti aziendali, ma creando invece una piattaforma senza codice destinata, sin dall’inizio, per gli utenti business”, ha affermato Penalva. ” Non è solo la tecnologia o solo l’esperienza dell’utente. Entrambi sono ugualmente importanti e questo è stato il nostro ‘aha!’ momento.”
Lang non è il solo a utilizzare l’IA per codificare automaticamente i messaggi del servizio clienti. Piattaforme come Levity.ai e Chatdesk etichettano automaticamente anche le richieste di servizio in arrivo, inclusi e-mail e SMS. Ma Penalva crede che Lang si distingua sia per la sua tecnologia che per l’approccio go-to-market. Ad esempio, ha affermato, Lang utilizza sistemi di intelligenza artificiale su misura per i domini di particolari clienti (ad es. vendita al dettaglio, servizi di ristorazione, assistenza sanitaria) per riconoscere il gergo del settore e adattarsi a cambiamenti come i problemi emergenti dell’assistenza clienti. La startup collabora con fornitori che sviluppano prodotti di automazione del servizio clienti front-end e back-end, come strumenti di business intelligence, per vendere Lang come offerta complementare.
“Rendendo i dati non strutturati utilizzabili mediante tag, Lang diventa una piattaforma di dati che può essere sfruttata per automazioni, flussi di lavoro di chatbot e apprendimento automatico. [Inoltre, la piattaforma] diventa il sistema di registrazione per tutte le informazioni dettagliate sui dati non strutturati dell’esperienza del cliente, fornendo un fonte centralizzata per approfondimenti su fonti disparate”, ha affermato Penalva. “Finora, la nostra più grande competizione per la quota di budget non è stata altre piattaforme, ma piuttosto lo spostamento dello status quo: l’assunzione o l’esternalizzazione di più agenti di customer experience”.
Sono i primi giorni per Lang, ma l’azienda annovera tra i suoi clienti Stitch Fix, Ramp, Hippo Insurance e Freshly. Le entrate ricorrenti annuali – ha rifiutato di rivelare Penalva – sono cresciute di 11 volte negli ultimi cinque trimestri precedenti la Serie A.
Con i proventi dell’ultimo round (che ha visto anche la partecipazione di Oceans Ventures, Forum e Flexport Fund) , Penalva ha affermato che Lang, 25 dipendenti, investirà in ricerca e sviluppo e nei suoi team go-to-market. A proposito del primo, Penalva afferma che Lang lavorerà per identificare i modi per collegare le conversazioni di supporto all’acquisto di dati per determinare, ad esempio, quanto è probabile che qualcuno con un determinato problema continui ad acquistare un prodotto. Le versioni future della piattaforma Lang forniranno consigli sull’automazione per i team del servizio clienti in base alle azioni comunemente eseguite dagli agenti.
” Riteniamo che i dati siano la risorsa più preziosa per i team di supporto e customer experience”, ha affermato Penalva. “Strutturando i dati in modo semplice e affidabile in tutte le interazioni con i clienti, la nostra missione è aiutare i team di supporto a ottenere il loro posto al tavolo della leadership, in modo che il supporto non sia più visto come un centro di costo ma come un fattore di guadagno”.
