הבינה המלאכותית של Chorus A.I מפצחת את הסוד למכירה מוצלחת

אילו נתונים ניתן לאסוף משיחת טלפון פשוטה? כיצד ניתן לתרגם את הנתונים הללו לכסף? אלו השאלות שהסטארטאפ הישראל Chorus A.I מתמודד עימן בכל יום. החברה הצעירה פתחה טכנולוגיה המאפשרת לחברות למטב שיחות עבודה ולתרגם את המידע הזה לנהלי עבודה שיתרמו להצלחת העסק. "אם נניח יש לך 100 אנשי מכירות" אומר מיכה בריקסטון,  אחד משלושת מייסדי החברה, "אזי אנחנו מסוגלים להעניק לך את היכולת לבדוק מה עושים שונה חמשת אנשי המכירות הכי טובים שלך, שהשאר לא עושים. ברגע שיש לך את הנתון הזה, אתה לא תפטר את יתר ה-95 אלא תלמד אותם לעשות את מה שהחמישה עושים נכון" הוא מסביר. התיישבנו לשיחה עם ד"ר בריקסטון בנסיון להבין מה הופך איש מכירות בינוני לאיש מכירות טוב ואיזה תפקיד ממלא הטכנולוגיה של החברה בהגדלת אחוזי מכירות וייעול כח האדם בחברות ענק.

Chorous A.I הוקמה בשת 2015 על ידי שלושה: רועי רענני, המכהן כמנכ"ל החברה; ד"ר מיכה בריקסטון, נשיא ומנהל המחקר; וראסל לוי סמנכ"ל הפיתוח במטרה למצוא פתרון טכנולוגי העושה שימוש בבינה מלאכותית ולמידת מכונות בדמות מערכת לניתוח ושיפור שיחות מכירה. "הבינה המלאכותית יודעת לנתח מה מבחין בין אנשי מכירות טובים לפחות טובים, ולכמת את ההבדלים ביניהם" אומר ד"ר מיכה בריקסטון. "בפעם הראשונה אי-פעם ניתן לזהות מה המאפיינים שמאפשרים לאנשים למכור טוב יותר וכך לאפשר לאנשי מכירות להשתפר באופן מדעי" הוא אומר, " בשורה התחתונה בינה מלאכותית מעצימה את אנשי המכירות ומאפשרת להם להגיע למלוא הפוטנציאל שלהם."

מה היה הרעיון בבסיס הקמת החברה? איך הכל התחיל?

"ב-2014 מכרנו לאינטל חטיבה עסקית שהקמתי וניהלתי. לאחר שכבר שימשתי בתפקיד מרכזי בהצלחה של שני סטארטאפים (קודם לכן עזרתי לבנות את המנוע מאחורי חברת summly שהוקמה ע"י ילד בן 16 ונמכרה ליאהו בכשלושים מליון דולר) החלטתי לא להישאר באינטל, ולהקים הפעם חברה משלי, עם הערכים והחזון שלי. היה ברור לי שהפעם אני הולך על משהו גדול באמת. נפלה בידי הזכות להכיר את השותפים הנוכחיים שלי, רוי רענני וראסל לוי, וזו היתה אהבה ממבט ראשון. פגישה של חצי שעה ביום שישי אחה"צ התארכה לכמה שעות, וביום ראשון ושני כבר ישבנו יחד כל היום לסשנים של עבודה. ביום שלישי רוי חזר לביתו בשוויץ ובחמישי אני נחתתי בבאזל, וביליתי אצלו ומשפחתו עשרה ימים, עד שהיה ברור לנו בדיוק איך מתקדמים. החזון היה להבין את הממדים הסמויים שקובעים את מסלולה של שיחה קולית בין אנשים. החלטנו להתמקד בשיחות מכירה בשלב ראשון, בגלל ההזדמנות העסקית. שלושה שבועות לאחר מכן כבר היה לנו אבטיפוס ראשון, ובתוך כחודשיים גייסנו את סבב הסיד של 6.3 מליון דולר. והקצב רק הולך ונעשה מהיר יותר".

"הרעיון בבסיס הקמת החברה היה חשיפת ממדים או רבדים חבויים האחרים על הליך קבלת ההחלטות בשיחות קוליות כשהחזון הרחב יותר הוא להבין ולהעשיר תקשורת בין אנשים" אומר ד"ר מיכה בריקסטון. "הנושא הזה קשור מאוד לתחום ההתמחות שלי – הדוקטורט שלי הוא במדעי הקוגניציה וסמנטיקה פורמלית, והתשוקה היתה לנסות להבין תקשורת אנושית בצורה טובה יותר. נכון להיום כמעט 80 אחוז מהשיחות הולכות לאיבוד, מדובר על שיחות שבהן העסקאות לא נסגרות ופשוט מגיעות למבוא סתום ובו הלקוח מפסיק את התהליך ומיידע את החברה כי החליט  ללכת עם מוצר אחר. המערכת שלנו מאפשרת לאתר, בחלק ניכר מהמקרים, את הרגע ובו העסקה למעשה אבדה – באמצעות מדדים יחודיים מהם ניתן לקבוע כי הלקוח איבד עניין".

איך לוקחים רעיון שבסיסו מכיל אלמנטים פסיכולוגים ומתרגמים אותו הלכה למעשה לחברת סטארטאפ טכנולוגית?

"בדיוק ברווח הזה נכנס עניין ה A.I ולמידת המכונות" אומר ד"ר בריקסטון. "אלו מעניקים לנו את היכולת לקחת שיחה בין דוברים ולפרקה לרכיבים הבסיסיים ביותר שלה – הן מבחינת הסמנטיקה והן מבחינת הפונטיקה ולמעשה להבין בכל רגע ורגע מה קורה בשיחה: איזה נושא מדובר? איזו שאלה עלתה? האם נתקבלה תגובה או לא? האם עלו נקודות כאב או מכשולים? האם העסקה בסיכון והאם זה התגבר או נחלש? ואפילו ניתוח קצב הדיבור והאופן בו הדוברים משוחחים זה עם זה. היכולת הזו לא נעצרת, כאן אלא אפילו הולך לעולמות הוידאו, לדוגמא – האם הדובר נראה מפוקס או משועמם? וכן הלאה.

" למעשה הבינה המלאכותית מאפשרת לקחת שיחה ולפרק אותה לגורמים הבסיסיים ביותר וברגע שיש לנו את הרכיבים האלו, את אבני הבניין – אתה יכול להפוך שיחה שהיא רצף,  לחלקים שניתן לעבד כדאטה. זה הופך פשוט לסוג לביטוי המורכב מאחדות ואפסים, לביג דאטה של מיליוני שיחות ואז אתה יכול לראות כיצד השיחה נראתה מבחינת הרכיבים שלה מה התוצאה של השיחה ולראות טרנדים או מה בעצם מוביל בתוך שיחות או איזה מאפייני שיחה גורמים להצלחת שיחה או אי הצלחת שיחה".

בעצם למי מיועד הפתרון שלכם? מי ירוויח ממנו בצורה הכי טובה?

"נקודת החזקה שלנו היא לקוחות שיש להם sales force משלהם. אנחנו פחות מתמקדים במוקדי שירות גדולים מאחר ושם רוב השיחות הן מעט אותו הדבר, בעיקר בשל סקריפטים ונהלי שיחה קבועים. בנוסף בכל הקשור למוקדי ענק הרי שרובן בתחום השירות ואם הן מתמקדים במכירות אזי מדובר בשיחות שהן באופן יחסי קצרות ולא מורכבות ושהתגמול עליהן הוא במרבית המקרים מאות שקלים. השיחות שאנו מתמחים בהן הן בדרך כלל עסקאות שנמשכות שבועות וחודשים של עשרות אלפי דולרים ומעלה שמעורבים בהן בין 3 -7 משתתפים. לא מדובר כאן בשיחות בודדות כי אם המון שיחות לאורך פרק זמן ארוך יחסית המכילות שלל רבדים ודקויות" .

"היום , כדי שאיש מכירות סטנדרטי יהפוך לאיש מכירות טוב או לפחות לכזה העומד בציפיות הנדרשות ממנו הרי שנדרש פרק זמן ממוצע שבין שלושה לשישה חודשים.  ולא בכדי – איש מכירות טוב צריך לשחות בחומר, להכיר את הלקוחות, את ההתנגדויות שלהם, את המוצרים וכל אלו לוקחים זמן רב. חלק מהסיבות לכך היא שלמערך ההכשרה של החברה לוקח המון זמן להקשיב לכל השיחות של העובדים ולנתח אותן. המערכת שלנו יודעת לזהות את כל השיחות של העובד ואפילו לקבוע באיזה מכל אלו בהן הוא היה מעורב – הרי שהוא שימש בתפקיד דומיננטי יותר ובכך לעזור למערך ההדרכה וההכשרה לבחור את השיחות המתאימות ביותר לניתוח  ובמקביל לידע את העובד לאילו שיחות כדאי לו להקשיב כדאי להחכים ולהסיק מסקנות לגבי ההמשך". בריקסטון אומר כי מהפידבק שהחברה מקבלת מהלקוחות הרי שהמוצר שלהם עוזר להוריד את משך החניכה בעד חצי מהזמן בחלק מהמקרים.

אילו תובנות ניתן לקבל בעצם מניתוח שיחות כאלו?

"לדוגמא מניתוח שיחות הנעות סביב חוזים הרי שניתן להבדיל בברור בין איש מכירות טוב יותר מזה שהוא קצת פחות מהוקצע. איש המכירות הטוב יותר יעשה שימו שבמילים יותר שיתופיות כמו: אנחנו, יחדיו וביחד. לעומת זאת איש מכירות פחות מיומן ידבר יותר בשפה שדווקא מפרידה בין הצדדים  ועושה שימוש במילים כמו אני ואתם".

עד כמה זה באמת משפיע על התוצאה?

"קשה לי לומר עד כמה זה ישפיע" עונה ד"ר בריקסטון, " אנחנו לא מתעסקים בקוזציה (סיבתיות) אלא יותר בקורולוציה (מתאמיות). אבל במקרה הזה אני כן יכול לומר שבאופן סטטיסטי מובהק לגמרי – אנשי מכירות טובים יותר ידברו באופן הזה. ומדובר ברמת הצלחה המתקרבת לפי 10 מבחינה סטטיסטית. אז האם זה מה שישנה את תוצאות השיחה? התשובה הכנה היא שלא, אבל מדובר בסממן של איש מכירות טוב שמתווסף לעוד שלל מזהים ומאפיינים אחרים שעולים מניתוח המידע. כשכל המידע הזה נמצא ברשות העסק, הרי שאז ביכולתו להוביל לתוצאות עסקיות טובות יותר".

עוד תובנה מרתקת שד"ר בריקסטון משתף עימנו היא כי מסתבר שאין ממש הבדל בקביעת מספר ה "אקשיין אייטמס" של איש מכירות טוב לבין איש מכירות פחות טוב - מה שכן מתברר הוא שיש הבדל גדול בעיתוי קביעת נקודות ההמשך – איש מכירות מעולה יקבע נקודות המשך בשלב מוקדם מאוד בשיחה – כבר לקראת מחצית השיחה, כך שאם קיימת דחייה מסויימת מהצד השני, הוא יוכל גם להתמודד עימה גם מוקדם יחסית. אגב ההגדרה של איש מכירות טוב או איש מכירות פחות טוב נובעת כך שהמערכת של קורוס מתממשקת למעשה עם ה -CRM של העסק וכך ביכולתה לדעת גם את הנתונים הסופיים של כל משא ומתן שכזה, כמו גם את קצב ההתקדמות – כך שבסופו של יום המונח טוב או פחות טוב מתנקזים לנתון פשוט והוא מספר העסקאות שנסגרו, גודלן ומה פרק הזמן שלקח לאלו להסגר. תובנה מרתקת אחרת היא מספר השאלות שאיש מכירות טוב ישאל ביחס לאיש מכירות פחות טוב – מסתבר ששני אנשי המכירות הללו ישאלו פחות או יותר את אותה כמות השאלות בממוצע. ההבדל הגדול טמון בסוג השאלות - איש מכירות טוב ישאל יותר שאלות פתוחות .

מה הטעויות הכי נפוצות שעושים אנשי מכירות?

"הטעות הנפוצה ביותר של אנשי מכירות היא אי קביעת אקשן אייטמס. שאלות שיירות של כן ולא מובילות חסמים. טעות נוספת היא ניהול שיחה מול אדם אחד בארגון ולא מול כמה. הנתונים שלנו מראים שככול שהעסקה גדולה יותר הרי שכשעולים ממושא שיחה יחיד לפחות שניים הרי שסיכויי סגירת העסקה חוצים את רף 50 האחוזים".

רק לפני כחצי שנה הכרזתם על סבב גיוס של כ-33 מליון דולרים בהובלת קרן Georgian Partners והמשקיעים הקיימים: Redpoint Ventures ו-Emergence Capital. מה בעצם היתה מטרת סבב הגיוס הזה?

"המיקוד היה בכל הקשור לשיווק ומכירות" עונה ד"ר בריקסטון, " לגייס אנשי  מכירות ומהלי מכירות ולהשקיע יותר משאבים בשיווק. במהלך השנים הראשונות שלנו התמקדנו בטכנולוגיה שלנו ובחרנו לעבוד מתחת לראדר, הגיוס האחרון שלנו נועד לענות לצרכי ההתפתחות הטבעיים שלנו במטרה לשרת את הצמיחה ואת הצורך במשאבים" הוא אומר. "אנחנו מעט מעל 80 עובדים המפוזרים על פני שלושה משרדים מרכז הפיתוח שלנו ממוקם כאן בתל אביב ומונה 25 עובדים, 15 עובדים נוספים יושבים במשרדים שלנו בבוסטון ומתמקדים בפיתוח העיסקי כשקרוב למחצית מכלל העובדים מועסקים  במטה השיווק והמכירות שלנו בסן פרנסיסקו".

באופן לא ממש מפתיע אחת המתחרות הגדולות של Chorous A.I היא דווקא חברה ישראלית אחרת, סטארטאפ בשם GONG.IO אשר גייס עד היום 68 מיליון דולרים. שתי החברות הללו הוקמו ממש במקביל במקביל, כשהגיוס האחרון של GONG.IO על סה"כ של 40 מיליון דולרים  התרחש ממש בצמוד לזה של Chorous A.I.

גם אתם וגם GONG.IO  גייסתם סכומים נאים בהפרשים ממש קטנים  - האם הדבר מעיד על סוג של התעוררות בתחום?

"זה לאו דווקא מעיד על התעוררות, אלא יותר על צמיחה וגדילה. גם אנחנו וגם המתחרים שלנו התחלנו באותה התקופה – לפני כארבע שנים, מבלי שממש הכרנו אחד את השני. המוצרים שלנו די דומים, אבל ההבדל בינינו הוא שאנחנו בנינו את כל הטכנולוגיה שלנו Inhouse. הרקע שלי הוא מתחום זיהוי שפה ועיבוד שפה טבעי כך  שלא מיקרנו החוצה שום טכנולוגיית בסיס –הכל  בנינו לבד. העובדה הזו מעניקה לנו כמה יתרונות עיקריים, ראשית, את כל הטכנולוגיה שלנו פיתחנו בעצמנו. החל ממנועי התמלול, דרך האלגוריתמים לעיבוד שפה טבעית, וכלה בלימוד המכונה העמוק (Deep Learning) הממדל את השיחות. טכנולוגיה זו עוזרת לנו לחסוך עלויות רבות, לכוונן ולדייק את המודלים, ולתת משוב בזמן אמת וללא שיהוי מורגש. ברגע שמשתמשים בשירותים חיצוניים, העלויות כמובן עולות, הדיוק יורד, ומהירות התגובה יורדת באופן משמעותי.  ומאחר והפתרון שלנו לא מצריך שליחת מידע לשרת חיצוני שיעבד את המידע אלא הכל נעשה על השרתים של הלקוח הרי שיש לנו יתרון גם בנושא הפרטיות,  מה שמשפיע גם על תחומים אחרים כמו למשל כל מה שקשור לקומפלייאנס".

"שנית, אלגוריתמי השפה הטבעית שלנו הם ייחודים, ומאפשרים לנו הבנה עמוקה של השיחה. אנו יודעים לזהות נושאים שונים שעולם בשיחה, מתי נשאלו שאלות, אלו שאלות גרמו למעורבות גבוהה של הלקוח, היכן עלו נקודות כאב, ומתי העסקה בסיכון (גם אם לא נאמר שום דבר מפורש בשיחה שיעיד על סיכון). האלגוריתמים שלנו ממזגים ניתוח סינטקטי, סמנטי, ואקוסטי, כדי באמת להבין את השיחה. הדיוק הזה מאפשר לנו לייצר חתימה של כל דובר ולמעשה לעקוב אחר כל צד בשיחה בנפרד. שלישית, איכות האנשים שלנו היא ראשונה במעלה החל מהמפתחים ומהחוקרים שהם בין הטובים בעולם (לדוגמה אחד החוקרים שלנו סיים בגיל 19 דוקטורט במתמטיקה), וכלה במנהלים ואנשי המוצר שהגיעו עם ניסיון עמוק והצלחה עסקית מוכחת בעבר".

אגב, מה האתגר הכי גדול שנתקלתם בדרך לפיתוח המוצר שלכם?

"האתגר הכי גדול הוא לגייס אנשים מעולים ולבנות איתם תרבות ארגונית מעולה. ערכית. בה אנשים ערבים זה לזה ומעצימים זה את זה. צוות כזה יכול לקחת את הרוח של המייסדים ולהרחיב אותה כדי לבנות מוצר שלם ובשל. אני חושב שכל סטארט-אפ שמצליח לעשות זאת יידע להתגבר על מכשולים רבים, כיוון שאז חברי הצוות מרגישים שליחות ובעלות אמיתית. אנו משקיעים המון כדי לבנות תרבות כזו, וגאים מאוד בהישגים שלנו עד היום".

עם כל הדיבור על מהפכת הסייעות הקוליות , האם נראה אתכם בעתיד נכנסים עם המוצר שלכם גם לשוק הצרכני?

"התחום שבו אנחנו פועלים בו כיום הוא אדיר עם פוטנציאל של מיליארדים. למרות שאנחנו עובדים על מגוון יישומים ופיתוחים חדשים הרי שאני לא רואה עצמנו זזים מעצמנו מהמרחב העסקי" אומר ד"ר בריקסטון. " אם אתה לא אמזון או גוגל –אתה לא יכול לכבוש את כל העולם. אגב, רשמנו עד היום 16 פטנטים שישה מהם אושרו כשאחד מאותם הפטנטים מדבר על סוג של אלכסה למכירה שאמורה לסייע בזמן אמת" הוא חושף. "בכל הקשור לצד העסקי הרי שהמקום הכי טוב להתמקד בו הוא כל מה שקשור לתחום המכירות - מהסיבה הפשוטה ששם נמצא יותר כסף על השולחן".

איפה אתם רואה את התחום בו אתם פועלים בעשור הקרוב? לאן הוא הולך?

תוך עשר שנים אני לא רואה סיטואציה שאתה נכנס לפגישה עסקית ללא נווט שקרב שיוצא יחד איתך, מעיין קו-פיילוט. אגב, לא רק לשיחות מכירה, אלא גם לפגישות, בעיקר במטרה לנהל את הזמן נכון ולמקסם את התוכן בצורה הטובה ביותר ולוודא שהאג'נדה נשמרת. לא מאמין  שתהיה שיחה עסקית שתצא לפועל ללא עוזר AI צמוד שיסייע לנווט ויאמן אותך לביצועים טובים יותר. עוזר שיעיר לך במהלך השיחה "מיכה, תאט קצת את הדיבור" או מיכה, אלא הדברים החשובים שכדאי שתעלה במהלך השיחה – תוודא שאתה מגיע אליהם"