Listen Labs تجمع 69 مليون دولار بعد حملة لوحات إعلانية مبتكرة لتعزيز مقابلات العملاء بالذكاء الاصطناعي

الولايات المتحدة - وكالة أنباء إخباري

Listen Labs تجمع 69 مليون دولار بعد حملة لوحات إعلانية مبتكرة لتعزيز مقابلات العملاء بالذكاء الاصطناعي

في خطوة جريئة ومبتكرة، نجحت شركة Listen Labs الناشئة في تأمين تمويل بقيمة 69 مليون دولار في جولة تمويل من السلسلة ب، بقيادة Ribbit Capital، مع مشاركة من Evantic والمستثمرين الحاليين مثل Sequoia Capital. تأتي هذه الجولة بعد استراتيجية توظيف غير تقليدية للشركة، حيث استخدمت لوحة إعلانية في سان فرانسيسكو تحمل ما بدا وكأنه رموز عشوائية، لكنها في الواقع كانت تحديًا برمجيًا متقدمًا أدى إلى جذب آلاف المشاركين.

كان ألفريد فوهلفورس، الرئيس التنفيذي لشركة Listen Labs، يواجه صعوبات جمة في توظيف أكثر من 100 مهندس، خاصة في ظل المنافسة الشرسة من عروض الرواتب الضخمة التي تقدمها شركات التكنولوجيا الكبرى. لمواجهة هذا التحدي، خصص فوهلفورس 5000 دولار، أي خُمس ميزانية التسويق، للوحة إعلانية تحمل خمس سلاسل من الأرقام العشوائية. لم تكن هذه الأرقام مجرد رموز، بل كانت رموزًا للذكاء الاصطناعي (AI tokens) تم فك تشفيرها للكشف عن تحدٍ برمجي يتطلب بناء خوارزمية تعمل كحارس بوابة رقمي لنادي "بيرغين" الشهير في برلين، المعروف بصعوبة الدخول إليه. خلال أيام قليلة، حاول آلاف الأشخاص حل اللغز، ونجح 430 منهم في فك شفرته، مما أدى إلى توظيف بعضهم، بينما سافر الفائز إلى برلين بتكاليف مدفوعة بالكامل.

هذه الاستراتيجية غير التقليدية لم تكن مجرد حيلة لجذب الانتباه، بل أدت إلى جذب استثمار كبير. تبلغ قيمة Listen Labs الآن 500 مليون دولار، ليصل إجمالي رأس مالها إلى 100 مليون دولار. في غضون تسعة أشهر فقط منذ إطلاقها، حققت الشركة نموًا في الإيرادات السنوية بمقدار 15 مرة لتصل إلى ثمانية أرقام، وأجرت أكثر من مليون مقابلة مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

قال فوهلفورس في مقابلة مع VentureBeat: "عندما تركز بشكل كبير على العملاء، فإن كل شيء آخر يتبع". وأضاف: "الفرق التي تستخدم Listen تجلب العميل إلى كل قرار، من التسويق إلى المنتج، وعندما يكون العميل سعيدًا، يكون الجميع كذلك".

تكمن ثورة Listen Labs في معالجتها لمشكلة عويصة في صناعة أبحاث السوق التقليدية، التي تقدر قيمتها بـ 140 مليار دولار. غالبًا ما تكون الاستطلاعات الكمية دقيقة إحصائيًا لكنها تفتقر إلى العمق والفهم الدقيق للسياق، بينما توفر المقابلات النوعية البشرية العمق المطلوب لكنها لا يمكن توسيع نطاقها بكفاءة. يشرح فوهلفورس هذا القصور بقوله: "الاستطلاعات تمنحك دقة زائفة لأن الناس ينتهي بهم الأمر بالإجابة على نفس السؤال... لا يمكنك الحصول على المعلومات من الفئات الهامشية. الناس في الواقع ليسوا صادقين في الاستطلاعات". ويضيف: "البديل، وهو المقابلات البشرية الفردية، يمنحك الكثير من العمق. يمكنك طرح أسئلة متابعة. يمكنك التحقق مما إذا كانوا يعرفون بالفعل ما يتحدثون عنه. والمشكلة هي أنه لا يمكنك توسيع نطاق ذلك".

تتغلب منصة Listen على هذه التحديات من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي. تعمل المنصة في أربع خطوات: يقوم المستخدمون بإنشاء دراسة بمساعدة الذكاء الاصطناعي، ثم تقوم Listen بتجنيد المشاركين من شبكتها العالمية التي تضم 30 مليون شخص، ويتولى وسيط ذكاء اصطناعي إجراء مقابلات معمقة مع أسئلة متابعة، وأخيرًا، يتم تجميع النتائج في تقارير جاهزة للمديرين التنفيذيين، تتضمن الموضوعات الرئيسية، ومقاطع الفيديو المميزة، والعروض التقديمية.

ما يميز نهج Listen هو استخدامها للمحادثات الفيديو المفتوحة بدلاً من نماذج الاختيار من متعدد. "في الاستطلاع، يمكنك تخمين ما يجب عليك الإجابة عليه، ولديك أربعة خيارات،" قال فوهلفورس. "ربما يريدون مني شراء منتج عالي الدخل. دعني أنقر على هذا الزر بدلاً من إجابة مفتوحة. هذا يولد صدقًا أكبر بكثير."

تكشف Listen Labs عن مشكلة الاحتيال المتفشي في صناعة أبحاث السوق. تعمل الشركة على تحديد وتأهيل المشاركين المناسبين من شبكتها العالمية. لكن بناء هذه الشبكة تطلب مواجهة ما وصفه فوهلفورس بأنه "أحد أكثر الأشياء صدمة التي تعلمناها عندما دخلنا هذه الصناعة" - وهو الاحتيال المنتشر. "بشكل أساسي، هناك معاملة مالية متضمنة، مما يعني وجود لاعبين سيئين،" أوضح. "لقد أرسلت لنا بعض أكبر الشركات، وبعضها لديه مليارات في الإيرادات، أشخاصًا يدعون أنهم مشترون مؤسسيون لمنصتنا، ونظامنا اكتشف على الفور، احتيال، احتيال، احتيال، احتيال، احتيال."

لمواجهة هذه المشكلة، طورت الشركة ما تسميه "حارس الجودة" الذي يتقاطع بين ملفات LinkedIn والاستجابات الفيديو للتحقق من الهوية، ويتحقق من الاتساق في كيفية إجابة المشاركين على الأسئلة، ويضع علامة على الأنماط المشبوهة. والنتيجة، وفقًا لفوهلفورس: "يتحدث الناس ثلاثة أضعاف أكثر. إنهم أكثر صدقًا عندما يتحدثون عن مواضيع حساسة مثل السياسة والصحة العقلية." وقد أبلغت شركة Emeritus، وهي شركة تعليم عبر الإنترنت تستخدم Listen، عن أن حوالي 20٪ من استجابات الاستطلاع السابقة كانت تقع في فئة الاحتيال أو الجودة المنخفضة. مع Listen، انخفض هذا الرقم إلى ما يقرب من الصفر. قال غابرييلي تيبوري، مساعد مدير رؤى العملاء في Emeritus: "لم نضطر إلى استبدال أي استجابات بسبب الاحتيال أو المعلومات غير المفهومة".

تستخدم شركات كبرى مثل Microsoft و Sweetgreen و Chubbies الآن مقابلات الذكاء الاصطناعي لبناء منتجات أفضل. لقد أثبتت ميزة السرعة أنها مركزية في عرض Listen. الأبحاث التقليدية للعملاء في Microsoft قد تستغرق من أربعة إلى ستة أسابيع لتوليد رؤى. "بحلول الوقت الذي نصل إليه، إما أن يكون القرار قد تم اتخاذه أو نفقد فرصة التأثير عليه فعليًا،" قال روماني باتيل، مدير أبحاث أول في Microsoft. مع Listen، يمكن لـ Microsoft الآن الحصول على رؤى في غضون أيام، وفي كثير من الحالات، في غضون ساعات. دعمت المنصة بالفعل العديد من المبادرات البارزة. استخدمت Microsoft Listen Labs لجمع قصص العملاء العالمية احتفالًا بالذكرى الخمسين لتأسيسها. "أردنا من المستخدمين مشاركة كيف يمكّنهم Copilot من تقديم أفضل ما لديهم،" قال باتيل، "وتمكنا من جمع قصص الفيديو هذه للمستخدمين في غضون يوم واحد." تقليديًا، كان هذا النوع من العمل سيستغرق من ستة إلى ثمانية أسابيع.

قامت شركة Simple Modern، وهي شركة مقرها أوكلاهوما للمشروبات، باستخدام Listen لاختبار مفهوم منتج جديد. استغرقت العملية حوالي ساعة لكتابة الأسئلة، وساعة لإطلاق الدراسة، و 2.5 ساعة لتلقي التعليقات من 120 شخصًا من جميع أنحاء البلاد. "انتقلنا من 'هل يجب أن يكون لدينا هذا المنتج؟' إلى 'كيف يجب أن نطلقه؟'" قال كريس هول، كبير مسؤولي التسويق في الشركة.

حققت Chubbies، العلامة التجارية للملابس القصيرة، زيادة بمقدار 24 مرة في مشاركة أبحاث الشباب - من 5 إلى 120 مشاركًا - باستخدام Listen للتغلب على تحديات الجدولة لمجموعات التركيز التقليدية مع الأطفال. "هناك المدرسة، والرياضة، والعشاء، والواجبات المنزلية،" أوضحت لورين نيفيل، مديرة الرؤى والابتكار. "كان عليّ أن أجد طريقة لسماعهم تناسب جداولهم الزمنية." اكتشفت الشركة أيضًا مشكلات في المنتج من خلال مقابلات الذكاء الاصطناعي التي ربما لم يتم اكتشافها لولا ذلك. وصف فوهلفورس كيف أن الذكاء الاصطناعي "من خلال المحادثات، أدرك وجود مشكلات في المنتج لم تكن واضحة في الاستطلاعات".

وكالة أنباء إخباري