Bij Freshworks zijn ze net als veel andere SaaS-leveranciers bezig om AI in hun oplossingen te verwerken. Waar veel andere vendoren ervoor kiezen om de AI zo open mogelijk te houden zodat klanten er zelf mee aan de slag kunnen, timmert Freshworks AI juist zover mogelijk dicht. Freshworks zegt hiermee te kiezen voor de beste gebruikservaring en consistente resultaten.
Tijdens het lokale Freshworks Refresh event in Vijfhuizen spraken we met senior vice president global engineering Mukesh Mirchandani en Chief Customer and Marketing Officer Mika Yamamoto. Mirchandani stelt dat Freshworks nu een jaar of zes actief bezig is met de ontwikkeling van AI in zijn oplossingen. Wat bij Freshworks voorop staat is dat AI niet een uit de hand gelopen wetenschappelijk project moet worden. AI moet vooral bruikbare functionaliteit opleveren, die je kan inschakelen en direct kan gebruiken. Hierop vult Yamamoto aan dat er goed gekeken wordt naar business cases van klanten en hoe daar AI op toegepast kan worden, in tegenstelling tot het ontwikkelen van generieke AI-functies.
Freshworks heeft een groot partnership met AWS. In de basis is deze samenwerking vooral bedoeld voor het hosten van de SaaS-oplossingen. Voor AI leunt Freshworks nu nog vooral op Azure, wat een enterprise-versie van OpenAI biedt. Freshworks stelt dat de ontwikkelingen echter razendsnel gaan en ze ook al de nodige proof of concepts hebben ontwikkeld met de LLM’s van Amazon. Verder lopen er ook projecten met LLM’s van andere leveranciers zoals Anthropic, Meta en Google.
De toekomst zijn domain en industry AI-modellen
Volgens Mirchandani houdt Freshworks zijn opties op dit moment nog open. Freddy, zoals de AI van Freshworks heet, presteert op dit moment naar wens. Voor het genereren van teksten heeft Freshworks een LLM nodig, dat doet Azure op dit moment prima. Denk aan het genereren van antwoorden op support tickets, het schrijven van knowledge base artikelen op basis van support tickets en dergelijke.
Mirchandani stelt dat het voor andere doeleinden werkt aan domain en industry modellen. Zoals bepalen wat de volgende stap in een proces kan zijn en het snappen van specifieke klantvragen zodat het die kan koppelen aan functies.
Een goed voorbeeld van een domain model is een refund policy. Een klant die bij een retail organisatie zijn geld terug wil en een product wil retourneren, is vaak aan regels verbonden. Voor het ene product mag het wel, het andere niet. De ene organisatie hanteert 30 dagen, de andere 90 dagen. Dan zijn er nog stappen die doorlopen moeten worden. Volgens Mirchandani kan je dit het beste vastleggen in een domain specific model. Op die manier kan een chatbot op de website er veel beter mee overweg. Volgens hem werkt dit beter dan het grounden van een bestaand model met bijvoorbeeld een knowledge base artikel.
De klant begrijpen en de juiste processen starten
Het doel is dat zo’n chatbot snapt wat de klant wil en op basis daarvan automatisch een process start dat volledig geautomatiseerd de klantvraag oplost. Bij een refund is zo’n process al grotendeels van te voren vastgelegd, maar er blijven altijd situaties die af en toe voorkomen. Stel dat iemand een kapot product geleverd heeft gekregen en daarover klaagt. Op basis van eerdere support tickets met vergelijkbare klachten heeft het bedrijf steeds de klant zijn geld teruggegeven. Een domain model kan dan beslissen om die lijn te volgen den klant automatisch zijn geld terug te geven.
Verkeerde kleur jurk geleverd?
Een AI-chatbot zorgt ervoor dat organisaties een veel efficiëntere klantenservice hebben met een hogere klanttevredenheid. Niet elke klant is echter goed in het onder woorden brengen van zijn probleem. Een chatbot kan dan vaak wel om opheldering vragen als het probleem niet helemaal duidelijk is. Feit is dat een foto soms veel meer zegt dan woorden. Freshworks werkt dus ook aan fotoherkenning. Ze toonden een demo van een fictieve kledingwinkel waar iemand een rode jurk had besteld, maar uiteindelijk een blauwe geleverd kreeg. Toen de foto van de blauwe jurk naar de chatbot werd gestuurd, wist die direct dat er een fout in de levering was. Het bood aan de juiste kleur alsnog op te sturen.
Daar ligt duidelijk de toekomst, zeker in de retail. Niet alleen kan je sneller problemen detecteren en oplossen. Het is ook veel minder fraude gevoelig. Als klanten hun problemen met foto’s indienen heb je als leverancier ook direct bewijs, waardoor je sneller en meer oplossingsgericht kan handelen.
Freshworks staat voor AI powered software
Bij Freshworks hebben ze hun mission statement inmiddels aangepast. Het doel is nu om AI powered software te leveren. Oftewel, AI zal voortaan altijd deel uitmaken van een oplossing. Volgens Mirchandani heeft Freshworks de afgelopen jaren de juiste technische stappen gezet om hiervoor klaar te zijn.
Alle Freshworks-oplossingen zijn deels opnieuw ontwikkeld bovenop het nieuwe Neo-platform. Dit cloud native platform bestaat uit allerlei microservices en die bieden Freshworks de mogelijkheid om snel te innoveren. Ook zorgt het ervoor dat alle Freshworks oplossingen naadloos met elkaar zijn geïntegreerd en data is gecentraliseerd in één customer data platform. Er is één customer record met alle data waar alle Freshworks-oplossingen toegang tot hebben.
Dit stelt Freshworks in staat om sneller te innoveren dan sommige concurrenten die nog met verschillende IT-stacks werken.
AI ontwikkelen voor uitdagingen bij klanten
Yamamoto is vooral bezig met de klantbeleving bij Freshworks. Zij hamert erop dat innovatie binnen Freshworks vooral tot stand komt door te kijken naar uitdagingen bij klanten en hoe bestaande processen kunnen worden verbeterd of verder geautomatiseerd.
Innovatie toevoegen aan business problematiek, met of zonder AI, zorgt voor een hoge klanttevredenheid. Bij Freshworks zelf kijkt ze ook hoe dingen beter op elkaar kunnen worden afgestemd. Zo heeft ze de sales- en marketingteams dichter bij elkaar gebracht. Voorheen hadden beide teams hun eigen rapportages die in dienst stonden van specifieke sales of marketing functies. Nu zijn rapportages meer klant gebaseerd en staan ze in dienst van beide teams. Hierdoor werken sales en marketing ook beter samen.
Volgens Yamamoto heeft Freshworks al enkele grote stappen gezet, maar valt er tegelijk ook nog genoeg te verbeteren. Self service heeft duidelijk de toekomst in veel industrieën. Daar kan AI een grote rol in spelen. De klantervaring kan hierdoor fors worden verbeterd wat resulteert in trouwere klanten. De lat komt hierdoor echter ook steeds hoger te liggen. Organisaties kunnen daardoor niet meer om AI heen, zonder AI ga je de concurrentie verliezen van partijen die wel AI gebruiken.
Yamamoto: “Freshworks-oplossingen zijn geschikt voor het mkb en kleine enterprise organisaties”
Freshworks heeft volgens Yamamoto een sterke positie in de markt. De oplossingen van Freshworks zijn gericht op organisaties van 10 tot 5000 medewerkers en daardoor voor alle mkb’ers en kleine enterprise organisaties bereikbaar. Organisaties kunnen er direct mee aan de slag zonder dat ze een heel team aan data- en AI-analisten nodig hebben.