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Mavenoid recauda $8M Serie A para aplicar IA al soporte técnico de productos

Mar 6, 2020 12:55 AM ET

Mavenoid drone

Mavenoid,una startup fundada en Estocolmo que ayuda a las empresas a escalar el soporte de productos centrados en la tecnología a través de un chatbot impulsado por IA, ha recaudado $8 millones en fondos de la serie A. La ronda está liderada por Mosaic Ventures,junto a Creandum y Point Nine Capital.

La compañía dice que el nuevo capital se utilizará para invertir más en el desarrollo de productos y para impulsar la expansión internacional, incluyendo triplicar el tamaño del tamaño del equipo durante los próximos 12 meses. Recientemente se inscribió en varias empresas de Fortune 500, entre ellas HP y ABB.

Fundada en 2017 por dos antiguos empleados de Palantir , CEO Shahan Lilja y CTO Gintautas Miliauskas — Mavenoid se ha puesto en cuenta para hacer que el soporte de productos sea escalable y mejorar su calidad general. Para ello, se trata de aplicar el aprendizaje automático y una interfaz de usuario de estilo de bot de chat a los clientes a bordo después de que hayan realizado una compra y para ofrecer soporte técnico automatizado en proceso. La idea es capacitar a los clientes para resolver problemas por sí mismos de modo que solo los casos más extremos deban ser redirigidos a los equipos de atención al cliente humanos.

 

En términos más generales, Mavenoid nació de la darse cuenta de que “el 65% del tiempo de los equipos de soporte técnico se dedica a una sola actividad: la solución de problemas repetitiva”, me dice el cofundador Lilja. Puede parecer complejo en la superficie, pero es en gran medida los mismos problemas técnicos que se resuelven una y otra vez. Sin embargo, la mayoría de las empresas tecnológicas escalan todas las solicitudes de clientes, excepto las más triviales, a un agente de soporte humano o a un técnico de servicio de campo”.

También es un problema de tamaño decente. Citando datos de IBM, Lilja dice que se gastan 1,3 billones de dólares cada año en 256 mil millones de llamadas de soporte. Sin embargo, el 50% no se resuelve. Mientras tanto, un informe de Accenture dice que las empresas pierden 1,6 billones de dólares cada año debido a la mala atención al cliente.

“Automatizar la solución de problemas repetitiva (un problema de IA duro y pasado por alto) es importante porque eso es lo que se gasta la mayor parte del tiempo y el dinero en el servicio de atención al cliente”, añade Lilja.

A diferencia de los chatbots genéricos, Mavenoid afirma ser capaz de manejar todo el intervalo de solicitudes de soporte técnico: “desde la instalación y el uso hasta la solución de problemas complicada”. Actualmente se utiliza para electrónica de consumo y electrodomésticos, así como maquinaria industrial.

“Nuestra solución automatiza todo tipo de soporte técnico para cualquier producto con un chatbot”, explica Lilja. “No solo solucionar problemas, sino también configurar, configurar, usar, mantener y otras instrucciones que le ayudan a sacar más provecho del producto. Las empresas obtienen volúmenes de soporte más bajos, menor costo por contacto y clientes más felices. Los clientes reemplazan las largas esperas por un autoservicio instantáneo que no apesta”.

Para incorporar a un nuevo cliente es necesario crear y capacitar al chatbot, incluida la especificación de los flujos básicos de lo que puede hacer un usuario final y la adición de compatibilidad para solucionar problemas de diferentes productos. Mavenoid se integra con los canales de soporte existentes de una empresa (como su sitio web, aplicación, correo electrónico, texto, etc.) y el sistema CRM (por ejemplo, Zendesk o Salesforce).

“[Entonces] se sienten y ven que los tickets resueltos aparecen en el sistema CRM, o los tickets escalados se enrutan a la persona adecuada… con hechos muy relevantes recopilados por adelantado”, dice el CEO de Mavenoid.

Mientras tanto, el modelo de ingresos es bastante sencillo. El inicio cobra una cuota mensual o anual (“soporte técnico como servicio, si se quiere”, y una suscripción por niveles significa que se incluyen diferentes características y varias cantidades de usuarios de diálogo y administradores dentro de cada nivel.

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Steve O'Hear
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