顧客サービス自動化スタートアップのLangが1500万ドルを調達

顧客体験は、企業にとって最も重要な注力分野の一つです。PwCによると、全顧客の73%が、価格や製品の品質に次いで、購入決定において顧客体験を重要な要素として挙げています。しかし、パンデミックによってサポートチームの作業負荷が増加し、カスタマーサービス担当者の採用と離職率の抑制、そして高い顧客体験水準の維持が困難になっています。コンタクトセンターの平均離職率は45%と高く、他の部門の少なくとも2倍に相当します。

特効薬はありません。しかし、ホルヘ・ペナルバ氏は、顧客サービスのギャップを埋めるために自動化技術を活用することを強く支持しています。彼は、顧客との会話を自動的にタグ付けし、サービス上の問題をより迅速に解決するプラットフォームを開発するスタートアップ企業Lang.aiの共同創業者です。ペナルバ氏は、サービスインタラクションにインテリジェンスを適用することで、Lang氏のような技術が製品体験と戦略を導くための貴重な洞察を導き出すことができると主張しています。

「カスタマーサポートの自動化は目新しいものではありません。企業が成長するにつれて、セルフサービスチャットボットによる自動化を導入し、効率性を高め、顧客からの問い合わせを減らすというアプローチが一般的になっています。Langの最終的な目標は、カスタマーエクスペリエンススタックの中核レイヤーとなり、チームが自動化を構築し、定性データを構造化することでより優れたインサイトを抽出できるようにすることです」と、ペナルバ氏はTechCrunchのメールインタビューで語った。 

Langは本日、Nava Venturesが主導するシリーズAの資金調達ラウンドで1,050万ドルを調達し（累計調達額は1,500万ドル）、AIを活用してZendeskやIntercomといった既存のヘルプデスクプラットフォームにおける顧客からの問い合わせからコンセプトを抽出していると発表した。このノーコード製品は、メールやテキストメッセージなどの受信メッセージに「エージェントへの問い合わせ」「配送に関する問題」「プラットフォームに関する質問」といったラベルを付与する。Langを利用することで、企業は顧客サポートデータから特定されたコンセプトを視覚的にグループ化し、特定のラベルでトリガーされる自動化機能（例えば、荷物の配送に関する質問に定型文で回答するなど）を設定できる。

ペナルバ氏によると、共同創業者のボルハ・ゴンザレス氏とエンリケ・フエヨ・ラミレス氏と共にLangのアイデアを思いついたのは、以前勤めていたスタートアップ企業Sentisis（スペイン語向け自然言語処理プラットフォーム）で共に働いていた時だったという。ペナルバ氏はそこで、データサイエンス部門の専門知識なしには、ビジネスチームが顧客サービスデータを活用できないことに気づいたという。データサイエンス部門には、より優先度の高い業務が山積みだったのだ。 

「私たちは、この問題を全く異なる方法で考える必要があることに気づきました。既存のAIモデル（エンジニアのために、そしてエンジニアによって構築されたもの）を適用してビジネスユーザー向けに簡素化するのではなく、最初からビジネスユーザー向けに設計されたノーコードプラットフォームを構築することでした」とペナルバ氏は述べた。「重要なのはテクノロジーだけ、あるいはユーザーエクスペリエンスだけではありません。どちらも同等に重要であり、それが私たちにとって『なるほど！』という瞬間でした。」

AIを活用して顧客サービスメッセージの自動タグ付けを行っているのはLangだけではありません。Levity.aiやChatdeskといったプラットフォームも、メールやテキストメッセージを含むサービスリクエストに自動でラベルを付けています。しかしペナルバ氏は、Langは技術面と市場開拓アプローチの両方で他社と差別化されていると考えています。例えば、Langは特定の顧客分野（小売、食品サービス、ヘルスケアなど）向けにカスタマイズされたAIシステムを活用し、業界用語を認識し、新たな顧客サポートの問題などの変化に適応しています。同社は、ビジネスインテリジェンスツールなどのフロントエンドおよびバックエンドの顧客サービス自動化製品を開発するベンダーと提携し、Langを補完的なサービスとして販売しています。