8

Unified Factory – Dlaczego po obligacje firmy technologicznej ustawiają się kolejki?

Unified Factory to firma działającą w obszarze Customer Service Automation. Działają na tyle sprawnie, że w tej chwili polska spółka wyceniana jest na 60 milionów złotych i planuje przenieść się z New Connect na główny parkiet. We wrześniu zeszłego roku zdecydowali się na emisję obligacji na kwotę 10 milionów złotych. To co w tym wszystkim było naprawdę ciekawe to fakt, że na na obligacje było więcej chętnych niż samych obligacji. I o ile nikt nie będzie chwalić się tym, że wziął kredyt to jednak taka sytuacja jest niecodzienna jak na spółkę technologiczną.

Unified Factory intensywnie rozwija swój własny system w którym wspierają się takimi technologiami jak boty, smart search czy o algorytmach pamięci asocjacyjnej. Wydają na to naprawdę grube miliony, ale jak pokazują ich wyniki finansowe jest to inwestycja, która się zwraca.

Miałem przyjemność porozmawiać o Unified Factory z prezesem firmy czyli Maciejem Oknińskim. Gorąco polecam przeczytać naszą rozmowę, mam wrażenie że za chwilę o Unified Factory będzie w Polsce głośno – wypadałoby więc ich trochę lepiej poznać.

Unified Factory

Firma, która chce wziąć kredyt i ma chętnych którzy ustawiają się w kolejce to coś niespotykanego na rynku MŚP? Możesz powiedzieć czym się zajmujecie i jak doszło do takiej sytuacji?

UF: W pierwszym odruch aby nie brzmieć banalnie zacząłem pisać o dowożeniu obietnic, o dobrej współpracy z biurem maklerskim. To wszytko jest bardzo ważne, ale chyba jednak banał jest tu na miejscu. Według mnie podstawą, która wpływa na taki obrót spraw jest zespół. Zespół, który wie co robi i rozumie dla kogo to robi. To z kolei pomaga oferować produkt, który spełnia oczekiwania, a to na końcu przekłada się na wyniki i wiarę w Unified Factory – jako całość.

A czym zespół się zajmuje? W branżowym skrócie wspomagamy firmy w procesie obsługi klienta i sprzedaży dostarczając im system, który umożliwia tzw. blending kanałów komunikacji (połączenia głosowe, e-maile oraz chat online, niedługo także FB Messenger). To wszystko wspomagane zaszytymi w systemie procesami oraz pamięcią asocjacyjną. Współtworzymy kategorię zwaną “Customer Service Automation”.

Czy możemy odczarować te wszystkie trudne słowa jak “blending kanałów komunikacji” czy “Customer Service Automation” ? Jakie produkty oferujecie i kto jest waszym klientem?

 

Blending kanałów to świetna sprawa. Większość firm ciągle pracuje w systemie do obsługi call center, systemie do obsługi chatu oraz systemie do obsługi e-maili. Każdy system to dane o kliencie, jego sprawach i potrzebach. Z różną częstotliwością dane łączone są na poziomie jakiegoś systemu CRM. Czyli dużo pracy na integrację, a do tego szkoli się ludzi specjalizujących się tylko w jednym kanale.

Przy Unified Factory nie ma takiej potrzeby – system obsługuje wszystkie trzy kanały, dlatego agentów obsługujących klientów szkoli się do jednego systemu. A co więcej są oni wspomagani przez wiele “zaszytych” w kodzie procesów, a także przez pamięć asocjacyjną czyli pamięć skojarzeniową. Pamięć ta podpowiada agentowi gotową odpowiedź na pytanie klienta, którą agent poprawia lub wysyła bez poprawek. I do tego cała historia kontaktu z klientem jest w jednym miejscu od samego początku.

W tej chwili oferujemy dwa produkty i przygotowujemy się do emisji akcji aby pozyskać środki na rozwój trzeciego. Pierwszy to wersja “BOX”, która posiada kreator IVR i skryptów rozmowy, obsługę trzech, a za chwilę czterech kanałów komunikacji i oczywiście wszystko wspierane pamięcią asocjacyjną. To produkt dedykowany dla tych, którzy posiadają od kilkunastu stanowisk obsługi klienta w górę. Jeden z naszych klientów ma ponad 300 stanowisk :)

Pod koniec 2016 roku uruchomiliśmy wersję SaaS-ową, która dedykowane jest do mikro, małych i średnich przedsiębiorców. W tej wersji nie oferujemy IVR, czy pamięci asocjacyjnej, ale dajemy wiele elementów automatyzacji procesu obsługi. To według mnie świetne narzędzie dla kogoś, kto chce mieć prostą i czytelną niczym w telefonie komórkowym historię kontaktów z danym klientem.

 

A trzecim produktem, który chcemy rozwijać jest bot i smart sharing. Można powiedzieć, że nasz dział B+R dzięki algorytmom, które wypracował jest pionierem wykorzystania pamięci asocjacyjnej w taki sposób. Dostrzegamy, że na bazie tego możemy zbudować ciekawe rozwiązania, które można oferować jako rozwinięcie tematu obsługi klienta.

Opowiedz proszę jak to się stało, że zdecydowaliście się na debiut na NewConnect, nie jest ostatnio popularna ścieżka rozwoju dla firm IT. Wy jednak z sukcesem wykorzystujecie fakt obecności na giełdzie?

W pierwszych dwóch latach rozwoju projektu, finansowaliśmy go w połowie ze środków unijnych oraz z kredytów bankowych. W 2015 roku stanęliśmy przed decyzją skąd pozyskać środki, aby dalej dynamicznie się rozwijać. Zdecydowaliśmy się na pozyskiwanie środków finansowych także z rynku kapitałowego, między innymi poprzez emisję prywatną akcji oraz wprowadzenie spółki do notowań na NewConnect.

Giełda wymaga pewnego poukładania, które ja i moi wspólnicy wynieśliśmy z wcześniejszych projektów. Dlatego NewConnect, a docelowo główny parkiet był dla nas najlepszą opcją. Jako ciekawostkę dodam, że  inwestycja w rozwój platformy Customer Service Automation, w tym w rozbudowę algorytmów pamięci asocjacyjnej, zwiększające efektywność algorytmów analizy języka naturalnego o 60%, kosztowało nas tylko w okresie 8 miesięcy (od listopada 2015 do końca czerwca 2016 roku) blisko 6 mln zł. Biorąc pod uwagę, iż pracujemy nad naszymi rozwiązaniami od 2012 roku, inwestycja w system to łącznie już kilkanaście milionów złotych.

Customer Service Automation to dość trudna i konkurencyjna branża. Czy możesz opowiedzieć jak powstało Unified Factory i jak na tym rynku sobie radzi?

Pewnie słyszałeś to już wiele razy, ale “nasz produkt powstał z potrzeby”. Na początku z naszej potrzeby, bo prowadziliśmy dla klientów akcje sprzedażowe, a także obsługę zapytań od klientów. Po tym, jak przez długi czas uwierało nas coś w dostępnych systemach, zaczęliśmy budować własny :)

Nie wiem czy nas wyróżnia, ale na pewno pomaga nam podejście “go global”, stosowane w zasadzie od początku. Dlatego system Unified Factory pracuje w 12 krajach, w tym tak egzotycznych jak np. Iran. Dużym wyzwaniem jest dla nas rynek amerykański i kanadyjski, ale czynimy już ku niemu odpowiednie kroki.

Sugestie i informacje z rynków zagranicznych to świetne bodźce rozwojowe. Rynki i potrzeby klientów różnią się między sobą, ale można obserwować punkty wspólne. Te obserwacje doskonale przypieczętowała konferencja  Gartnera, na której miałem przyjemność gościć w listopadzie.

Podkreślono tam, że klienci chcą informacji jak najszybciej i jeśli tylko mogą, dążą do samoobsługi w prostych kwestiach. Dalej jest hierarchia kanałów i różne eksperymenty na nich. Czyli system musi być szybki i precyzyjny, niezależnie czy dotyczy samoobsługi czy relacji H2H (Human 2 Human). Dlatego cieszy nas, że zgodnie z planem, rok 2017 rozpoczynamy od pogłębiania tematu botów i smart search w oparciu o już istniejące technologie, a nie zaczynając od zera.   

No właśnie technologie – możesz trochę opowiedzieć o tym, do czego wykorzystujecie boty, co to jest smart search oraz o algorytmach pamięci asocjacyjnej, na które wydaliście 6 milionów złotych?

Mniej więcej rok temu przyjęliśmy założenie, że rynek dąży do prostego podziału: (1) klienci chcą proste rzeczy robić szybko, samemu, bez oczekiwania na infolinii; (2) jeśli czegoś nie mogą załatwić, korzystają z maila lub chatu (3) dopiero w dalszej kolejności mamy połączenia głosowe lub video połączenia dla premium klientów i z godnie z tym zaczęliśmy rozwijać naszą technologię.

Algorytmy pamięci asocjacyjnej pozwalają na analizę języka naturalnego, co umożliwia zastosowanie ich do smart search i chat botów. To właśnie element pierwszego punktu, określanego jako “self service”. Po co klient ma dzwonić, jeśli sam może sprawdzić status wysyłki czy dopytać o spodziewany dzień i godzinę dostawy. Idąc dalej, po co klient ma pytać, “jak wysłać zgłoszenie”, skoro może na stronie wpisać pytanie “jak wypełnić formularz GLA45” i otrzyma gotową odpowiedź razem z instrukcją, i to w ciągu kilku chwil.

Nasz algorytm potrafi rozpoznać tekst przychodzący w e-mailu lub chacie, a następnie zaproponować pracownikowi gotową odpowiedź, uzupełnioną personalizowanymi informacjami, np. kwota do zwrotu, termin dostawy czy wartość do zapłaty.  Z drugiej strony mamy boty, które są w stanie prowadzić rozmowę w oparciu o rozpoznawanie kontekstowe, a nie jedynie po frazach kluczowych, jak większość obecnie dostępnych. Boty, które nie działają w oparciu o drzewo decyzyjne i niezależnie od błędów czy literówek i tak zrozumieją naszą wypowiedź. Takie, które nie pokażą nam repertuaru Łotra 1 jako odpowiedzi na pytanie “chce iść na wszystko oprócz Łotra 1”.

Wasze rozwiązania są mocno targetowane pod konkretny rodzaj biznesu. Kto jest waszym klientem i kto w przyszłości nim będzie?

Obecnie możemy się chwalić głównie klientami z wersji “BOX”, a są to m.in. Concare IT – dostawca rozwiązań CRM i certyfikowany partner Microsoftu czy Wydawnictwo Wiedza i Praktyka, które oferuje biznesowe publikacje. Tam nasz system świetnie sprawdza się w obsłudze komunikacji głosowej – automatyzuje obsługę połączeń przychodzących oraz ułatwia realizację połączeń wychodzących. Typowym obszarem B2C jest np. marka “Whisbear”, którą wspieramy w kompleksowej obsłudze klienta. Świetnym przykładem użycia pamięci asocjacyjnej przy odpisywaniu na e-miale jest jeden z klientów ze Szwajcarii. Funkcjonuje on na wielu rynkach europejskich obsługując wiele tysięcy e-maili przychodzących miesięcznie. W ich wypadku zautomatyzowaliśmy i przyspieszyliśmy obsługę e-maili z około 15-stu na godzinę do 100 na godzinę, to bardzo znaczący przeskok. Mamy także klientów w krajach, takich jak Iran, Rumunia czy Czechy, w których obsługujemy różne branże, m.in. administrację, contact center czy e-commerce.

Wierzymy jednak, że przed wyzwaniami sprawnej obsługi klienta stoi każdy biznes czy szerzej organizacja, dlatego oferujemy wersję SaaS z uproszczonym interfejsem, darmowym numerem stacjonarnym oraz obsługą chata i e-maili. Chcemy aby firmy od pierwszych dni swojej działalności miały spójną historię kontaktu z klientami z wielu kanałów.

Co do przyszłości. Wykorzystanie pamięci asocjacyjnej w samoobsłudze klientów to najważniejszy kierunek na kolejne lata. Dzięki własnemu działowi B+R i autorskim algorytmom możemy z czasem zaoferować boty czy usługi smart search, dzięki którym klienci naszych klientów obsłużą się szybko sami, bez udziału obsługi klienta.

Które z waszych produktów cieszą się największą popularnością? Widziałem, że część z nich sprzedajcie w modelu SaaS a część w trybie “pod wymagania klienta”.

Wersja SaaS wystartowała dopiero w listopadzie, dlatego tutaj możemy póki co pochwalić się ponad 100-kilkudziesięcioma rejestracjami. Pod koniec roku testowaliśmy różne kanały i niedługo startujemy z szerszą promocją tej wersji systemu. Niekwestionowanym liderem jest obecnie wersja “BOX”. Większość klientów wybiera obsługę e-maili i połączeń głosowych, część decyduje się na opcję akcji wychodzących, regularnie też pojawiają się pytania o uruchomienie kanału chat online. Z pewnością przygotowywana obecnie obsługa Messengera pozwoli naszym klientom jeszcze wygodniej, szybciej i płynniej obsługiwać swoich odbiorców.

Czy rozwój AI zrewolucjonizuje waszą branżę? Nietrudno wyobrazić sobie, że na call -center nie będą pracowali ludzie a na maile będą odpowiadać boty z zaimplementowaną sztuczną inteligencją?

Już dzisiaj, bez użycia AI widać silny trend wśród konsumentów do “samoobsługi” czy to na przykładzie taksówek czy zamawiania jedzenia. Także z drugiej strony, rozmaite firmy testują rozwiązania optymalizujące, jeszcze bez użycia AI. Przypadkiem, o którym ostatnio słyszałem jest jeden z banków w którymś z krajów Beneluxu, który postanowił ukryć opcję kontaktu e-mailowego na rzecz chatów. Dlaczego? Postawili tezę, że w mailach klienci mają skłonność do rozwlekłości w opisywaniu sytuacji np. kontekstu zagubienia karty, opisów całej historii, dlaczego chcą zastrzec kartę itp. W małym okienku chatu stawiają jednak na konkret – “chce zastrzec kartę o numerze takim i takim”. Bankowi przyniosło to duże oszczędności, bo klienci załatwiali swoje sprawy szybciej, agenci mogli zwiększyć liczbę obsługiwanych klientów, jednocześnie mając więcej czasu dla tych z nietypowymi sprawami.

To już się dzieje, a czeka nas jeszcze więcej zmian. Na wspomnianej już konferencji Gartner szacował, że do 2020 zniknie około 1 mln miejsc pracy związanych z obsługą klienta, które zostaną zastąpione właśnie przez sztuczną inteligencję. Trend ten pogłębia fakt, że klienci wymagają szybkiej odpowiedzi a nie oczekiwania na swoją kolejkę. Dlatego też aż 85% klientów do 2020 będzie samodzielnie kontaktowało się z dostawcami, bez udziału człowieka.   

Jednocześnie obserwujemy, że firmy korzystające z naszego systemu mocno stawiają na to, aby H2H lepiej wybrzmiewał w kontakcie i agent obsługujący klienta był lepiej wyszkolony – co też jest swoistą optymalizacją.

No dobrze to jak się na tej automatyzacji obsługi klienta zarabia? Zakładam, że nie jest to produkt łatwy w sprzedaży i sam proces trwa dość długo.

Jeśli pytasz o modele rozliczeniowe, to jest ich bardzo wiele. W naszym przypadku, w SaaSie do 500 interakcji w miesiącu system jest zupełnie bezpłatny. Powyżej płaci się 97 zł za aktywnego agenta plus ewentualne koszty połączeń wychodzących, które są rozliczane minutowo. W przypadku wersji BOX wariantów jest już dużo więcej. Kwestia, jakie moduły klient potrzebuje, czy chce wspierać się pamięcią asocjacyjną i w jakim zakresie, ile stanowisk chce mieć aktywnych lub np. jakie dodatkowe integracje chciałby do naszego systemu dodać. Jednym słowem prostota dla mniejszych klientów i elastyczność w przypadku dużych.

Wydaje mi się, że w B2B nie ma łatwych sprzedaży. Są mniej trudne i trudniejsze. Faktycznie system wspierający obsługę i sprzedaż to chyba ten trudniejszy obszar. Newralgicznym punktem zawsze jest analiza przedwdrożeniowa. Możliwie pełne zebranie potrzeb, możliwości i zagrożeń jest ważne dla płynności procesu. Zdarza się, że przy dobrze przygotowanej analizie wdrożenie to niemalże kilka dni, ale czasami trzeba dłużej popracować z klientem. Lubimy takie wdrożenia, gdy zaczynamy projekt od małego zakresu i stopniowo zwiększamy ten zakres. Przy odpowiednim zaangażowaniu i dobrej woli stron całość rozwija się bardzo płynnie.

Jeśli zaś pytasz o finanse firmy, to pierwsze trzy kwartały 2016 były dla nas bardzo udane. Jako, że mamy pewne ograniczenia związane z obecnością na NewConnect, to dopiero po 14 lutego opublikujemy raport za czwarty kwartał, a w maju za cały 2016. Dlatego teraz mogę powiedzieć jedynie o wynikach pierwszych trzech kwartałów, gdzie przychody ze sprzedaży wynosiły łącznie 17,7 mln, a zysk 3,9 mln, czyli o 57% więcej niż w Q3 roku 2015 lub o nagrodach dla najbardziej dynamicznie rozwijającej się firmy, które w 2016 otrzymaliśmy zarówno od Rzeczpospolitej, jak i od Pulsu Biznesu:)

Szykujecie kolejną “zbiórkę” funduszy – możesz o tym powiedzieć coś więcej, jakie są wasze cele i na co przeznaczycie  pozyskany kapitał?

Emisja obejmuje ponad 1,3 mln akcji serii “E” z ceną emisyjną 7,8 zł. za sztukę, czyli spodziewany efekt emisji to około 10 milionów złotych. Środki przeznaczymy zarówno na rozwój nowych narzędzi opartych na algorytmie pamięci asocjacyjnej, jak i rozbudowę tych istniejących, automatyzujących sprzedaż i obsługę klienta.

Chcemy dodać między innymi obsługę Facebook Messengera jako czwartego kanału komunikacji, rozszerzyć platformę o nowe kanały takie jak Skype czy Twitter – zarówno w wersji SaaS, jak i BOX. Z uwagi na specyfikę niektórych rynków lokalnych dodamy także inne globalne komunikatory, które mogą być potrzebne naszym klientom. Dużą operacją będzie wdrożenie Customer Service Automation w wersji SaaS – co nie tylko zwiększy potencjał narzędzia, ale i poszerzy grupę potencjalnych klientów o większe podmioty.

Ponadto w planach jest rozwój i podniesienie wydajności “Menerva” czyli naszego autorskiego systemu pamięci asocjacyjnej z elementami sztucznej inteligencji. Między innymi obejmie to narzędzia klasy Speech to Text niezbędne do rozpoczęcia prac nad głosowym interfejsem, czy wdrożenie narzędzi dedykowanych do samodzielnej obsługi przez użytkownika opartych na rozwiązaniach bazujących na AI czyli smart search i boty.

Dziękuję bardzo za rozmowę i trzymam w takim razie kciuki za udaną emisję