La compañía de automatización de servicio al cliente Lange toma $ 15 millones – TechCrunch

La experiencia del cliente es una de las áreas de enfoque más importantes para las empresas. de acuerdo a Para PwC, de todos los clientes, el 73% cita la experiencia como un factor importante en sus decisiones de compra, detrás del precio y la calidad del producto. Pero la pandemia ha aumentado la carga de trabajo de los equipos de soporte, lo que hace que sea más difícil contratar agentes de servicio al cliente y mantener bajas las deserciones mientras se mantiene un alto nivel de experiencia del cliente. Él un promedio Volumen de negocios del centro de llamadas de hasta el 45%: al menos el doble del volumen de negocios de otros departamentos.

No hay plomo de plata. Pero Jorge Penalva es un firme defensor del uso de técnicas de automatización para ayudar a llenar los vacíos en el servicio al cliente. Lo será: es el cofundador de Lang.ai, una startup que está desarrollando una plataforma que etiqueta automáticamente las conversaciones de los clientes para aparentemente resolver los problemas de servicio más rápido. Al aplicar la inteligencia a las interacciones del servicio, Penalva afirma que la tecnología como Lang puede ofrecer información valiosa para guiar las experiencias y estrategias del producto.

“La automatización en la atención al cliente no es nueva. A medida que las empresas crecen, un enfoque común es implementar la automatización a través de chatbots de autoservicio para crecer de manera más eficiente y desviar las consultas de los clientes. En última instancia, el objetivo de Lang es ser una capa esencial del paquete de experiencia del cliente Eso permite a los equipos crear automatización y extraer mejores conocimientos mediante la estructuración de datos cualitativos.

Lang, que anunció hoy que ha recaudado 10,5 millones de dólares en una ronda de financiación de la Serie 1 dirigida por Nava Ventures (que eleva su total a 15 millones de dólares) utiliza inteligencia artificial para extraer conceptos de los pedidos de los clientes en las plataformas de soporte técnico existentes, como Zendesk e Intercom. El producto se agrega sin código a los mensajes entrantes, incluidos correos electrónicos y mensajes de texto, con etiquetas como “hablar con el agente”, “problema de entrega” y “pregunta de la plataforma”. Con Lang, las empresas pueden agregar visualmente conceptos identificados en los datos de atención al cliente y configurar la automatización que se activa con etiquetas específicas (por ejemplo, responder preguntas sobre entregas de paquetes con texto estándar).

Penalva dijo que él y sus cofundadores, Borja González y Enrique Foio Ramírez, tuvieron la idea de Lang mientras trabajaban juntos en una startup anterior, Sentisis. Plataforma de procesamiento de lenguaje natural para español. Allí, Penalva dijo que vieron equipos incapaces de aprovechar los datos de servicio al cliente sin la experiencia de los departamentos de ciencia de datos, que tienen una mayor prioridad para trabajar en sus directorios.

“Nos dimos cuenta de que teníamos que pensar en el problema de manera completamente diferente, no aplicando modelos de IA existentes (construidos para ingenieros y por ingenieros) y simplificándolos para usuarios comerciales, sino creando una plataforma sin código previsto, desde su inicio, para usuarios de la plataforma”, dijo Penalva Business.No se trata solo de la tecnología o la experiencia del usuario. Ambos son igualmente importantes y esto fue “¡Ajá!” Hoy en día.”

Lange no está solo en el uso de IA para marcar automáticamente los mensajes de servicio al cliente. Plataformas como Levity.ai y Chatdesk también nombran automáticamente las solicitudes de servicio entrantes, incluidos correos electrónicos y mensajes de texto. Pero Penalva cree que Lang se diferencia por la tecnología y el enfoque de comercialización. Por ejemplo, dijo, Lange utiliza sistemas de inteligencia artificial diseñados para áreas de clientes específicas (por ejemplo, comercio minorista, servicios de alimentos, atención médica) para reconocer la jerga de la industria y adaptarse a cambios como los problemas emergentes de atención al cliente. iniciar una sociedad con Los proveedores están desarrollando productos de automatización de servicio al cliente de front-end y back-end, como herramientas de inteligencia comercial, para vender Lang como una oferta complementaria.

“Al hacer que los datos no estructurados sean utilizables etiquetándolos, Lang se convierte en una plataforma de datos que se puede aprovechar para la automatización, los flujos de trabajo de chatbot y el aprendizaje automático. [Moreover, the platform] El sistema de puntuación para todos los conocimientos a través de los datos de la experiencia del cliente no estructurados se ha convertido en una fuente central de conocimientos a través de fuentes dispares”, dijo Penalva. “Hasta ahora, nuestra mayor competencia para compartir el presupuesto no ha sido otras plataformas, sino reemplazar el statu quo: contratar más agentes de experiencia del cliente o subcontratar”.

Es pronto para Lang, pero la empresa es importante Stitch Fix, Ramp, Hippo Insurance y Freshly se encuentran entre sus clientes. Los ingresos anuales recurrentes, que Penalva se negó a revelar, han crecido 11 veces en los últimos cinco trimestres previos a la Serie A.

Con las ganancias de la última ronda (que también contó con la participación de Oceans Ventures, Forum y Flexport Fund)Penalva dijo que Lange, de 25 empleados, invertirá en equipos de investigación y desarrollo y de lanzamiento al mercado. Sobre el primer tema, Penalva dice que Lang trabajará en formas de conectar las conversaciones de soporte con la compra de datos para determinar, por ejemplo, qué tan probable es que alguien con un problema en particular continúe comprando un producto. Las versiones futuras de la plataforma Lang proporcionarán recomendaciones de automatización a los equipos de servicio al cliente en función de las acciones que los agentes realizan comúnmente.

“Creemos que los datos son el activo más valioso para los equipos de soporte y la experiencia del cliente “, dijo Benalva. “Al estructurar los datos de una manera simple y confiable en todas las interacciones con los clientes, nuestra misión es ayudar a los equipos de soporte a sentarse en la mesa de conducción, para que ese apoyo ya no se ve en el Es un centro de costos sino como un generador de ingresos”.