Verint Systems Inc. ( NASDAQ:VRNT ) 2025년 1분기 실적 컨퍼런스 콜 2024년 6월 4일 오후 4시 30분(ET)
기업 참가자
Matthew Frankel - IR 및 기업 개발 이사
Dan Bodner - CEO
Grant Highlander - CFO
회의 통화 참가자
Shaul Eyal - TD Cowen
Joshua Reilly - Needham
Steven Wahrhaftig - Wedbush Securities
Billy Fitzsimmons - Jefferies
운영자
기다려 주셔서 감사드리며 Verint의 2025 회계연도 1분기 수익 컨퍼런스 콜에 오신 것을 환영합니다. 현재 모든 참가자는 듣기 전용 모드입니다. 발표자 발표 후에는 질의응답 시간이 진행됩니다. [운영자 지침]
이제 투자자 관계 및 기업 개발 이사인 Matthew Frankel에게 전화를 맡기고 싶습니다. 진행하시기 바랍니다.
매튜 프랭클
고마워요, 교환원님. 안녕하세요. 오늘 전화 회의에 참여해 주셔서 감사합니다. 저는 Verint의 CEO인 Dan Bodner와 함께 왔습니다. Verint의 CFO인 Grant Highlander; Verint의 최고 기업 개발 책임자인 Alan Roden도 있습니다.
시작하기 전에 오늘 통화에 슬라이드 프레젠테이션이 포함되어 있다는 점을 말씀드리고 싶습니다. 통화 중에 실시간으로 이러한 슬라이드를 보려면 verint.com 웹사이트의 IR 섹션을 방문하세요. 투자자 관계 탭을 클릭한 후 웹캐스트 링크를 클릭하고 오늘의 전화 회의를 선택하세요.
또한, 이번 통화에서 논의된 특정 사안에는 1995년 증권민사소송개혁법 및 기타 연방 증권법 조항의 의미 내에서 미래 예측 진술이 포함될 수 있다는 사실에 주목하고 싶습니다. 이러한 미래 예측 진술은 경영진의 현재 기대에 기초한 것이며 미래 성과를 보장하지 않습니다.
실제 결과는 이러한 미래 예측 진술에 표현되거나 암시된 내용과 실질적으로 다를 수 있습니다. 미래 예측 진술은 이번 통화 날짜를 기준으로 작성되었으며 법률에서 요구하는 경우를 제외하고 Verint는 이를 업데이트하거나 수정할 의무가 없습니다. 투자자들은 이러한 미래 예측 진술에 지나치게 의존하지 않도록 주의를 기울여야 합니다.
이러한 위험과 불확실성으로 인해 Verint의 실제 결과가 미래 예측 진술에 표시된 것과 실질적으로 달라질 수 있는 방법에 대한 자세한 내용은 2024년 1월 31일에 종료된 회계연도에 대한 양식 10-K인 양식 10을 참조하세요. - 제출 당시 2024년 4월 30일에 종료된 분기 및 SEC에 제출한 기타 서류에 대한 Q입니다.
오늘 논의된 재무 측정값에는 비GAAP 측정값이 포함됩니다. 이는 투자자들이 이러한 측정값에 초점을 맞추고 기간 간 및 동종 회사 간 결과를 비교하는 것이라고 믿기 때문입니다. 비GAAP 재무 측정과 GAAP 측정의 조정에 대해서는 오늘 슬라이드 프레젠테이션인 verint.com 웹사이트의 투자자 관계 섹션에 있는 수익 발표를 참조하십시오.
비GAAP 재무 정보는 GAAP 재무 정보와 별개로, 대체하거나 우월한 것으로 간주되어서는 안 되지만, 경영진은 사업을 평가할 때 운영 결과에 관한 의미 있는 추가 정보를 제공하고 투자자에게 정보 제공에 유용하다고 믿기 때문에 포함되었습니다. 그리고 비교 목적. 회사가 사용하는 비GAAP 재무 측정에는 제한이 있으며 다른 회사에서 사용하는 것과 다를 수 있습니다.
이제 전화를 Dan에게 넘기고 싶습니다. 단?
댄 보드너
고마워요, 매트. 우리의 개방형 플랫폼이 고객에게 제공하는 강력한 AI 비즈니스 성과에 힘입어 1분기에도 강력한 모멘텀이 지속되었음을 보고하게 되어 기쁩니다. 작년에 우리가 도입한 Verint 개방형 플랫폼은 모든 벤더의 최신 AI 기술을 다른 컨택 센터 플랫폼보다 더 나은 실질적인 AI 비즈니스 성과로 전환합니다. 그리고 우리 플랫폼은 완전히 개방되어 있기 때문에 AI 기반 봇을 고객의 기존 워크플로에 신속하게 배포하여 가치 실현 시간을 단축할 수 있습니다.
1분기에는 수익과 비GAAP 희석 EPS가 우리 기대보다 앞서 나갔고 우리는 연간 지침을 높이고 있습니다. 우리는 컨택센터 시장에서 AI 기회가 매우 크다고 믿습니다. 브랜드에서는 CX 자동화를 늘리는 데 도움이 되는 AI 기반 봇을 찾고 있습니다. 시장은 전화 중심에서 AI 및 데이터 중심 플랫폼으로 전환하기 시작했으며 Verint는 차별화된 개방형 플랫폼을 통해 새로운 CX 자동화 카테고리를 선도할 수 있는 매우 좋은 위치에 있습니다.
컨택 센터는 수년 동안 더 많은 인력을 고용하고 더 높은 품질의 고객 경험을 제공해야 하는 과제를 안고 있었습니다. 오늘날 컨택 센터에서는 직원 수를 늘리고 인건비를 낮추는 동시에 인력 추가 없이 고객 경험을 향상시키기 위해 행동 데이터와 AI를 중심으로 하는 CX 자동화 플랫폼을 찾고 있습니다. 점점 더 많은 브랜드가 실질적인 AI 비즈니스 성과를 제공할 수 있는 CX 자동화 플랫폼을 찾고 있습니다.
작년 투자자 데이에서 우리는 Verint 봇이 어떻게 고객의 비용 절감을 돕고 Verint의 더 빠른 성장을 촉진하는지에 대한 몇 가지 예를 논의했습니다. 브랜드의 경우 AI 비즈니스 결과의 경제적 이점은 인력 비용을 낮추고 고객 충성도를 높이는 데서 비롯됩니다.
동시에 Verint의 경우 브랜드가 Verint의 AI 기반 봇 채택을 늘림에 따라 대응 가능한 시장이 늘어나면서 경제적 이점이 발생합니다. 우리의 추진력은 1분기에도 계속되었으며, 나중에는 AI 기반 봇을 통해 얻은 1분기의 큰 성공과 우리가 고객에게 제공하는 강력한 AI 비즈니스 성과를 보여주는 고객 사례 연구를 검토할 것입니다.
다음으로 당사의 1분기 실적 및 동향을 검토해 보고자 합니다. 1분기 매출은 2억 2,100만 달러로 우리의 지침보다 700만 달러 앞섰습니다. 우리의 강력한 혁신은 매출보다 더 빠른 총 이익 성장을 계속해서 주도하고 있습니다. 그리고 비GAAP 총마진은 전년도 같은 분기에 비해 260bps 증가했습니다. 비GAAP 희석 EPS는 0.59달러로 우리 지침보다 0.05달러 앞서며 전년 대비 11% 증가했습니다. 우리의 SaaS 지표도 강세를 보였으며 Grant는 나중에 1분기 결과에 대해 더 자세히 논의할 것입니다.
앞서 언급했듯이 Verint는 최신 AI 기술을 다른 컨택 센터 공급업체보다 더 나은 실질적인 AI 비즈니스 성과로 신속하게 전환합니다. 우리의 개방형 플랫폼은 행동 데이터와 Verint Da Vinci AI를 플랫폼 핵심으로 하는 독특한 디자인으로 인해 전화 중심 플랫폼과 크게 차별화됩니다. Verint Da Vinci는 우리 로봇의 공장 역할을 합니다. 최신 상업용, 오픈 소스 및 독점 AI 모델을 활용하여 새로운 봇을 신속하게 배포하고 기존 봇을 업데이트합니다.
Verint 봇은 봇 공장에서 등장하면서 Verint 플랫폼 데이터 허브에서 사용할 수 있는 관련 행동 데이터에 대해 봇 체육관에서 지속적으로 훈련합니다. 마지막으로 Verint 봇은 고객이 매일 사용하는 것과 동일한 워크플로를 활용하도록 설계되어 이제 브랜드가 봇을 신속하게 배포하고 AI 비즈니스 결과의 혜택을 누릴 수 있습니다. 강력한 AI 비즈니스 결과를 제공하는 우리의 능력은 전 세계 여러 주요 브랜드의 경쟁적 승리를 포함하여 1분기 모멘텀에 반영됩니다.
1분기에는 AI 기반 봇의 고객 채택으로 인해 SaaS 예약이 활발하게 이루어졌습니다. 다시 한번 말씀드리지만, 당사의 봇은 Verint Cloud에서 실행되는 번들 SaaS로만 제공되며, 1분기의 새로운 번들 SaaS ACV 예약은 전년 대비 25% 성장을 기록하며 강세를 보였습니다. 우리가 최근 발표한 대규모 승리 중에는 세계 최대 소매업체 중 하나에 대한 1,400만 달러의 승리도 포함되어 있습니다. 이에 대해서는 곧 자세히 설명하겠습니다.
4개의 Verint 봇을 채택한 선도적인 의료 회사인 Fortune 500대 브랜드가 700만 달러를 획득했습니다. 보험 회사는 700만 달러, 주요 의료 서비스 제공업체는 400만 달러를 얻었으며 둘 다 Verint 봇을 채택했습니다. 그리고 마지막으로 미국 상위 5개 은행이 400만 달러를 획득했습니다. 이는 볼륨 확장을 위한 완전한 협상 옵션과 함께 컨택 센터 운영의 약 12%를 다루는 초기 주문입니다.
1분기 8자릿수 승리를 자세히 살펴보겠습니다. 이 대규모 소매업체는 컨택 센터의 CX 자동화를 높이기 위해 클라우드에 Verint 개방형 플랫폼을 배포하고 있습니다. Verint는 현재 AI 비즈니스 성과를 제공하는 차별화된 능력으로 인해 1,400만 달러 규모의 계약을 체결했습니다. 계약에는 Verint AI 기반 봇 4개 배포가 포함됩니다.
Data Insights Bot은 여러 AI 모델을 활용하여 자연어 질문에 답하고 고객 데이터의 이상치와 추세를 자동으로 식별함으로써 사용자가 데이터와 AI 지원 대화에 참여할 수 있도록 해줍니다. 시장 최고의 전사 정확도를 제공하여 분석을 개선하고 비즈니스 통찰력의 영향력을 높이는 구독 봇입니다. 고객 상호 작용을 자동으로 평가하여 감독자 비용을 줄이고 상담원 코칭을 개선하는 Quality Bot.
그리고 데이터 규정 준수를 자동화하고 민감한 개인 데이터를 보호하는 데이터 감소 봇(Data Reduction Bots)도 있습니다. 이러한 4개의 봇을 배포하는 것 외에도 우리는 두 경쟁업체의 여러 레거시 솔루션을 교체하고 고객이 수십 개의 데이터 사일로를 단일 통합 데이터 허브로 통합할 수 있도록 지원합니다. 이는 지속적인 봇 교육에 중요합니다. Verint 봇은 특정 AI 비즈니스 결과를 제공하도록 설계되었습니다. 고객이 Verint 봇 채택을 늘리면서 중요한 AI 비즈니스 성과를 보고하고 있습니다.
최근 발표된 세 가지 사례 연구를 살펴보겠습니다. 첫 번째 사례 연구는 Verint 봇을 배포하여 연간 1,400만 건의 상호 작용에서 셀프 서비스 억제를 늘리는 금융 서비스 회사입니다. 고객은 Verint IVA를 배포하고 인간 에이전트 없이 Verint 봇을 통해 80%의 성공적인 격리율을 달성했습니다. 시장을 선도하는 이러한 인상적인 억제율은 상당한 상담원 수용 능력을 창출했으며, 추가 수용력은 서비스 시간을 연장하여 고객 경험을 향상시키고 인건비를 낮추는 데 사용되고 있습니다.
두 번째 사례 연구는 상담원에게 무제한의 일정 유연성을 제공함으로써 상담원의 일과 삶의 균형을 높이기 위해 Verint 봇을 배포하는 보험 회사입니다. 보험 회사는 Verint TimeFlex 봇을 배포한 후 상담원 감소율이 30% 감소했습니다.
세 번째 사례 연구는 에이전트가 상향 판매 기술을 개선하고 수익을 늘릴 수 있도록 Verint 봇을 배포하는 은행입니다. Verint가 AI를 통해 에이전트 용량 증가의 이점을 누리기 시작하면서 이제 많은 사람들이 상향 판매 및 수익 증대와 같은 추가 작업에 에이전트를 활용하려고 합니다.
Verint Coaching Bots가 연락 센터 상담원에게 고객에게 효과적으로 판매하는 방법을 실시간으로 안내함으로써 은행은 상향 판매 성사율이 48% 증가했습니다. 이는 브랜드가 증가된 상담원 역량을 활용하여 더 높은 수익을 창출할 수 있는 방법의 예입니다.
요약하자면, 우리는 Verint의 개방형 플랫폼을 선택한 세계 최고의 브랜드를 포함하여 1분기에 큰 승리를 거둔 것을 기쁘게 생각합니다. 또한 Verint의 AI 기반 봇을 사용하는 고객들이 보고한 중요한 AI 비즈니스 성과에 대해서도 기쁘게 생각합니다. 우리의 추진력을 뒷받침하는 주요 동인은 현재 AI 비즈니스 결과를 제공할 수 있는 능력이며, 이것이 독특하고 지속 가능한 차별화 요소라고 믿습니다.
우리는 선도적인 AI 공급업체의 GenAI 개선이 빈번히 이루어지듯이 AI 기술이 훨씬 더 빠른 속도로 계속해서 발전할 것으로 기대합니다. 하지만 GenAI 모델만으로는 컨택센터에서 AI 비즈니스 성과를 창출할 수 없습니다. 이를 위해서는 봇 팩토리에서 AI 모델을 결합하고 연중무휴 24시간 내내 새로운 관련 데이터로 이러한 모델을 교육한 다음 AI를 기존 연락 중심 워크플로우에 내장할 수 있는 우리와 같은 CX 자동화 플랫폼이 필요합니다.
Verint는 AI 혁신과 업계 채택의 빠른 속도로 이익을 얻고 있습니다. Verint의 개방형 플랫폼은 작년 중반에 출시되었으며 최근 추진력을 얻고 있으며 새로운 CX 자동화 카테고리를 선도할 수 있는 입지를 다지고 있습니다. 오늘 우리는 올해 매출 및 비GAAP 희석 EPS 지침을 상향 조정했습니다. 투자자의 날에서 논의한 바와 같이, 우리는 40의 법칙 목표에 따라 2027 회계연도에 매출 성장률을 10%로 가속화하는 것을 목표로 하고 있습니다.
그것으로 나는 그랜트에게 우리 재정에 대해 더 자세히 논의하도록 맡길 것입니다.
그랜트 하이랜더
고마워요, 댄. 여러분 좋은 오후입니다. 오늘 우리의 논의에는 비GAAP 재무 측정이 포함됩니다. Matt가 수익 발표 및 웹사이트 IR 섹션에서 언급했듯이 GAAP와 비GAAP 재무 측정 간의 조정이 가능합니다.
GAAP와 비GAAP 재무 측정 간의 차이점에는 공정 가치 수익 조정, 인수 관련 무형 자산 상각, 특정 기타 인수 및 매각 관련 비용, 주식 기준 보상 비용, 가속 임대 비용 등 인수 및 매각과 관련된 조정이 포함됩니다. IT 시설, 인프라 재편성 및 기간별로 금액과 빈도가 크게 달라질 수 있는 기타 특정 항목입니다.
강력한 Q1 결과에 대한 개요부터 시작하겠습니다. 조정 수익은 전년 동기 대비 5% 증가한 2억 2,100만 달러로 우리의 지침보다 700만 달러 앞섰습니다. 다시 한번 말씀드리지만, 조정된 매출 증가율 5%는 지난 회계연도 말에 완료한 품질 관리 서비스 매각을 반영합니다. 700만 달러의 초과 달성을 살펴보면 약 절반은 예상보다 높은 계약 가치로 인해 발생했고 나머지 절반은 계약이 계획보다 일찍 마감되었기 때문입니다.
비GAAP 총마진은 72.4%로 전년 대비 260bp 상승했습니다. 우리는 총 마진에 만족하며, 총 마진을 늘리는 능력이 AI 혁신의 강점과 우리가 고객에게 제공한 AI 비즈니스 성과를 반영한다고 믿습니다. 우리의 수익 초과 달성과 강력한 총 마진의 조합으로 인해 비GAAP 희석 EPS는 0.59달러, 지침보다 0.05달러 앞서고 전년 대비 11% 증가했습니다.
우리의 강력한 1분기 실적은 지속적인 SaaS 모멘텀에 힘입은 것입니다. 1분기 SaaS 매출은 전년 동기 대비 20% 증가했습니다. AI 모멘텀의 주요 지표인 번들 SaaS 신규 ACV 예약은 번들 SaaS 예약의 80%가 AI 기반 봇을 포함하는 계약이었기 때문에 전년 대비 25% 증가했습니다.
많은 고객이 처음에 잠재적인 AI 볼륨의 일부를 위해 봇을 구매했다는 점과 브랜드가 봇 소비를 늘리면 Verint가 자연스러운 수익 성장 경로를 제공하는 유연한 소비 가격 책정 모델을 제공한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
AI 채택과 관련된 또 다른 SaaS 지표는 용어 링크입니다. 1분기에 평균 SaaS 계약 기간이 1년 전보다 약 30% 길어졌다는 사실을 보고하게 되어 기쁩니다. 우리는 이러한 장기적인 기간이 개방형 플랫폼 방향에 대한 고객의 신뢰 증가와 Verint의 CX 자동화 전략에 대한 헌신을 반영한다고 믿습니다.
AI 모멘텀과 관련된 세 번째 SaaS 지표는 번들형 SaaS 파이프라인입니다. 1분기 말 현재, 올해 남은 기간 동안 우리의 고급 단계 파이프라인은 전년 대비 20% 이상 증가했으며, 파이프라인의 80% 이상이 봇을 포함하여 AI 혁신이 다음에서만 가능하다는 사실을 반영합니다. 베린트 클라우드. 우리의 다른 SaaS 지표도 전반적으로 강력했으며 IR 대시보드에서 확인할 수 있습니다.
대규모 고객 기반을 갖춘 AI 비즈니스 성과 전략에 대해 더 자세히 이야기하고 싶습니다. 현재 Verint는 약 400만 명의 연락 센터 상담원에게 워크플로를 제공하고 있습니다. Investor Day에서 논의한 바와 같이 우리는 Verint 수익 기회를 크게 확대하는 AI 기반 봇을 통해 이러한 워크플로를 개선하고 있습니다. 이 기회를 수익화하기 위해 우리는 고객 기반에 하이브리드 클라우드 아키텍처를 제공하여 고객이 기존 시스템에 대해 크고 파괴적이며 위험한 전면 교체 프로그램 없이도 Verint의 최신 AI 혁신을 클라우드에 신속하게 배포할 수 있도록 합니다.
또한 당사의 유연한 AI 소비 가격 모델을 통해 고객 기반은 처음에는 적은 양으로 봇을 배포한 다음 우리가 제공하는 AI 비즈니스 결과의 가치를 입증하면서 쉽게 확장할 수 있습니다. 또한 고객이 에이전트 기반 애플리케이션에서 AI 기반 봇에 대한 투자로 투자를 전환할 수 있는 미래 보장형 가격 전략을 제공합니다.
우리는 고객이 AI 기반 봇을 통해 에이전트 용량을 늘리고 추가 용량을 다양한 방법으로 사용하여 고객 경험을 향상하고 고용을 없애고 에이전트에게 상향 판매 제안을 제공하고 인건비를 절감하는 것을 봅니다.
우리는 유연한 소비 모델로 봇을 배포하는 능력을 통해 강력한 AI 비즈니스 성과로 인해 봇 채택이 늘어나고 고객의 소비량이 늘어나면서 매출 성장을 가속화할 수 있다고 믿습니다.
올해의 강력한 시작을 바탕으로 25 회계연도에 대한 지침을 살펴보면, 우리는 전체 연도에 대한 매출 및 EPS 지침을 높이고 있습니다. 비GAAP 기준으로 회계연도 25년의 매출 전망은 현재 9억 3,300만 달러로, 이는 회계연도 24 조정 매출에 비해 5%가 조금 넘는 성장을 반영합니다.
우리는 올해 총 마진이 다시 증가할 것으로 예상하며 총 마진 확장 지침을 전년 대비 100 베이시스 포인트에서 약 150 베이시스 포인트로 높이고 있습니다. 매출 성장과 지속적인 마진 확대로 인해 당사의 매출 성장보다 더 빠르게 영업이익이 한 자릿수 증가할 것으로 예상됩니다. 그리고 희석된 EPS의 경우 이제 수익 지침의 중간 지점에서 2.90달러를 예상합니다.
아래 가정과 관련하여 우리는 이자 및 기타 순비용이 분기당 평균 약 $500,000가 될 것으로 예상합니다. 비지배지분으로 인한 순이익은 분기당 약 $250,000입니다. 그리고 1년 내내 우리는 약 12%의 현금 세율과 약 7,250만 개의 완전 희석 주식을 예상합니다.
또한 올해의 진행 상황을 어떻게 보는지에 대해서도 논의하겠습니다. 번들 및 비번들 SaaS 역학은 작년과 유사할 것으로 예상됩니다. 번들 SaaS의 경우 매출은 일년 내내 순차적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 실제로 우리는 번들 SaaS 수익 성장률이 전년 대비 각 분기에 가속화될 것으로 예상합니다. 번들로 제공되지 않는 SaaS의 경우 번들로 제공되지 않는 갱신 시기로 인해 분기별 매출 흐름이 작년과 유사할 것으로 예상됩니다.
2분기 총 수익의 경우 AI 채택으로 인해 번들 수익이 7천만 달러 이상으로 순차적으로 증가하고 2분기 볼륨으로 인해 1분기에 비해 번들되지 않은 SaaS 수익이 낮아진 것을 반영하여 2억 1천만 달러에서 2억 1,400만 달러 범위를 예상합니다. 갱신 가능한 계약, 예상대로 비경상 수익 및 지원의 순차적 감소.
2분기 수익 범위의 중간 지점에 있는 EPS의 경우 비GAAP 희석 EPS는 0.52달러가 될 것으로 예상됩니다. 하반기를 살펴보면, 3분기 매출은 2분기와 유사할 것으로 예상되며, 강력한 번들 SaaS 성장과 작년과 유사한 대규모 비번들 갱신에 힘입어 강력한 4분기로 올해를 마무리할 것으로 예상됩니다.
대차대조표를 살펴보면, 우리는 계속해서 매우 좋은 재무 상태를 유지하고 있습니다. 우리의 순부채는 지난 12개월 EBITDA의 1배 미만으로 유지되었으며 강력한 현금 흐름으로 인해 더욱 뒷받침됩니다. 현금 흐름과 관련하여 우리는 연간 잉여 현금 흐름을 40% 이상 증가시켜 약 1억 8천만 달러로 늘리는 것을 목표로 하고 있습니다.
이전에 논의한 바와 같이, 현금 창출의 가장 큰 용도는 자사주 매입일 것으로 예상됩니다. 1분기에 우리는 약 3,700만 달러 규모의 보통주를 매입했으며, 2분기에는 이전에 발표한 2억 달러 규모의 자사주 매입 프로그램의 일환으로 계속 자사주 매입을 진행할 예정입니다.
요약하자면, 우리는 1분기에 수익과 비GAAP 희석 EPS 지침을 모두 초과한 것을 기쁘게 생각합니다. 우리는 강력한 번들 SaaS 예약 성장, 세계 최고의 브랜드 중 일부와의 대규모 승리, 고객이 보고한 중요한 AI 비즈니스 성과에 만족합니다.
오늘 논의한 것처럼 Verint의 AI 기반 봇은 고객과 Verint에게 경제적 이익을 제공합니다. 우리는 대규모 고객 기반에 AI 기반 봇 배포를 가속화하는 데 중점을 두고 있습니다. 마지막으로, 2027 회계연도에 Rule of 40 회사가 되기 위해 노력하면서 수익 가속화와 마진 확대를 통해 올해 수익과 EPS 지침을 모두 높이게 된 것을 기쁘게 생각합니다.
그럼 교환원님, 질문이 있는 줄을 열어주세요.
질의응답 세션
운영자
[운영자 지침] 첫 번째 질문은 TD Cowen의 Shaul Eyal 라인에서 나왔습니다. 진행하시기 바랍니다.
샤울 에얄
감사합니다. 안녕하세요, 여러분. 우승한 경주를 축하합니다. Dan 씨, 최근 일련의 대규모 계약 발표에 대해 묻고 싶습니다. 보세요, 저는 수십 년 동안 이 이름을 다루어 왔으며 지난 몇 주 동안 발표된 상당한 거래의 속도나 금액, 수를 기억할 수 없습니다.
그 이유는 무엇입니까? 그게 순수한 수요인가요? GenAI가 고객의 공감을 얻고 있나요? 그리고 아마도 거시적인 수준의 질문을 짤 수도 있을 것입니다. 우리는 소프트웨어 분야 내에서 매크로에 대해 엇갈린 견해를 갖고 있었습니다. 현재 매크로 환경을 어떻게 보시나요? 감사합니다.
댄 보드너
고마워요, 샤울. 먼저 첫 번째 질문에 답하겠습니다. 그렇습니다. 우리에게는 추진력이 있으며, 이러한 대규모 거래는 우리가 고객으로부터 본 전략에 대한 자신감과 헌신을 나타낸다고 믿습니다. 첫째, 우리가 세계 최고의 브랜드와 대규모 계약을 발표했다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 따라서 그들은 해당 분야의 리더이며 기본적으로 우리의 개방형 플랫폼을 지지하고 있습니다.
단순히 계약 규모만이 아니라 컨택센터의 핵심 플랫폼으로 Verint를 선택하는 주요 고객들입니다. 그리고 핵심 플랫폼이기 때문에 분명히 초점을 맞추고 있는 봇 구매 외에도 다른 공급업체의 솔루션을 Verint 플랫폼에 통합하고 있습니다. 따라서 이번 발표의 일부는 이동이고 일부는 봇 확장입니다.
이번 발표에서 두 번째로 중요한 점은 이들 고객이 규모가 크고 복잡하며 봇을 채택하고 싶어하지만 AI 기술에는 그다지 관심이 없다는 것입니다. 이들은 컨택센터에서 전달되는 AI 비즈니스 성과에 관심이 있습니다. 따라서 발표에서 알 수 있듯이 서로 다른 봇을 배포합니다. 각 봇은 현재 시점에서 자신에게 적합한 봇을 선택하고 있으며 플랫폼은 개방형 모듈식이므로 비즈니스 우선순위에 따라 적합한 봇을 선택할 수 있습니다. .
하지만 처음에는 상대적으로 낮은 소비량을 사용하고 있다고 언급한 것 같습니다. 그리고 그들이 원하는 것은 기본적으로 AI 비즈니스 성과를 입증하고 시간이 지남에 따라 소비를 늘려 모든 예산을 미리 마련할 필요가 없도록 하는 것입니다. 우리는 개방형 플랫폼이므로 유연합니다.
그들은 매우 큰 규모의 전면 교체 프로젝트에 전념할 필요가 없습니다. 그들은 원하는 속도로 더 많은 일을 할 수 있습니다. 그리고 결과를 제공하면 스스로 비용을 지불하게 됩니다. 따라서 이러한 고객으로부터 우리가 듣는 것은 더 많은 예산을 확보하고 소비를 계속 늘릴 수 있다는 것입니다. 인건비와 추가 상담원 수용 능력에 대한 비용을 절약할 수 있다는 것입니다.
두 번째 질문은 1분기의 매크로(ph)에 관한 것이었습니다. 따라서 우리에게 1분기는 기본적으로 선행 지표를 포함한 모든 주요 지표에서 강력한 분기였습니다. 따라서 이러한 번들 SaaS에 대한 예약은 25% 증가했습니다. 이는 기간 길이가 30% 증가했다는 점에서 매우 중요합니다. 이는 고객이 단순히 제품을 구매하는 것이 아니라 Verint 전략을 구매하면서 장기적으로 약속하고 있음을 의미합니다. 또한 올해 남은 기간 동안 번들로 제공되는 SaaS 파이프라인도 최대 20%입니다. 이것이 바로 우리의 AI 혁신이 번들 SaaS에 있는 곳입니다. 물론 이것이 바로 우리가 고객이 원하는 AI 비즈니스 성과를 창출하는 곳입니다.
따라서 1분기에 고객 정서를 평가해야 한다면 고객은 AI 비즈니스 결과에 초점을 맞추고 있으며 이러한 결과는 상당한 ROI를 창출한다고 말할 수 있습니다. 그래서 그들은 이익을 보고 투자보다 더 큰 경제적 이익을 볼 때 투자할 의향이 있습니다.
고객은 소프트웨어에 대한 투자에 대해 좀 더 신중해지겠지만 지금은 확실한 비즈니스 성과에 투자하고 싶어하는 것이 분명합니다. 따라서 Verint는 두 가지 모두를 수행할 수 있는 좋은 위치에 있습니다. 첫째, 우리는 강력한 AI 비즈니스 성과를 제공할 수 있는 좋은 위치에 있지만 개방형 플랫폼의 설계를 기반으로 빠른 시간 내에 가치를 실현할 수 있다고 믿습니다.
샤울 에얄
매우 감사합니다.
운영자
감사합니다. 다음 질문은 Needham의 Joshua Reilly의 대사에서 나왔습니다.
조슈아 라일리
괜찮은. 제 질문에 응해 주셔서 감사드리며 이번 분기에 좋은 성과를 거두었습니다. AI가 점점 더 발전함에 따라 컨택 센터 채택 측면에서 가속화가 올바른 단어인지, 컨택 센터 좌석 증가를 늦추려는 계획 또는 궁극적으로 고객의 계획과 관련하여 고객으로부터 듣고 있는 내용을 이해하는 데 도움을 주실 수 있나요? 좌석을 줄여? 그리고 가치 실현 시간에 대한 의견이 실제로 여기에서 가속화되고 있다는 것을 알고 계십니까? 실제로 고객이 이전에 예상했던 것보다 더 빨리 돌아와서 구매하도록 유도하고 있습니까?
댄 보드너
예. 먼저 상담원 수를 살펴보세요. 그래서 우리가 볼 때 고객 기반에서 분기말을 분명히 보았지만 상담원 수가 감소하지 않았습니다. 그러나 고객이 봇 소비를 늘리고 있어 에이전트 용량이 창출되는 것도 확인됩니다. 그리고 이 시점에서 이 추가 용량은 주로 채용을 피하기 위해 사용됩니다. 많은 고객들이 고용을 염두에 두고 있었는데, 이는 쉽지 않고 예산도 부족하여 이제는 채용을 피하기 위해 역량을 활용하고 있습니다. 또한 경우에 따라 상담원에게 더 많은 시간을 제공하여 고객 감정을 높이고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
그리고 우리는 에이전트에게 수익 증대와 같이 이전에는 없었던 새로운 작업을 제공하는 상당히 새로운 것을 보기 시작했습니다. 따라서 긍정적인 경험을 제공한 후 고객에게 제안을 상향 판매합니다. 그리고 제가 매우 관심이 있다고 생각했던 가장 큰 결과 중 하나는 이전에 에이전트가 판매할 추가 용량 작업을 실제로 수행한 은행이었는데 에이전트가 판매에 그다지 능숙하지 않다는 것을 발견했습니다. 그래서 그들은 실제로 Verint 코칭 봇을 사용하여 판매 성과를 향상시켰고 해당 에이전트의 판매가 48% 증가하는 성과를 거두었습니다.
그리고 이는 기본적으로 AI가 상담원에게 통화 중 무언가를 제공하기에 가장 좋은 시간을 알려주고 고객에게 제안을 연결함으로써 수행되었습니다. 따라서 고객 이력과 선호도에 대해 더 구체적입니다. 또한 매우 흥미로운 점은 코칭 봇이 판매에 대한 반대 의견을 극복하기 위해 어떤 언어를 사용할 수 있는지 상담원에게 제안했다는 것입니다. 물론, 고객이 실제로 처음 전화를 걸었을 때, 물건을 구매하기 위해서가 아니라 문제를 해결하기 위해 전화를 걸었을 때 고객에게 접근하고 관심을 갖도록 유도하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
따라서 업계에서는 추가 용량에 대한 다양한 용도를 보게 될 것이라고 생각합니다. 그런데 말씀하신 것처럼 AI 비즈니스 성과 창출에 대한 관심이 높아지고 있는 것 같아요. 그리고 고객은 AI를 소비하고 토큰 비용을 지불하는 것을 실제로 원하지 않지만 투자 수익을 봇 소비와 직접 연결할 수 있다는 측정 단위를 기반으로 판매하면 매우 기뻐하며 이로 인해 상당한 비용 절감이 가능합니다.
TimeFlex 봇은 에이전트 감소를 30% 감소시킵니다. 대규모 컨택 센터의 경우 수백만 달러에 달하는 금액입니다. 에이전트를 고용하고 교육하는 데는 비용이 매우 많이 듭니다. 물론 인력 감소를 줄이는 것뿐만 아니라 직원의 참여도와 사기도 향상시킵니다. 따라서 다양한 이점이 있으며 업계에서는 이러한 이점을 어떻게 활용할 것인지 이제 막 깨닫기 시작했다고 생각합니다. 그리고 모든 고객이 상담원 수를 줄이기 위해 운영되는 것은 아닙니다. 그들은 인간 에이전트를 보다 효과적으로 사용하고 점점 더 많은 봇으로 사용자 에이전트를 강화할 수 있는 방법을 주로 찾고 있습니다.
조슈아 라일리
알았어요. 정말 도움이 됩니다. 그리고 번들되지 않은 SaaS 성장에 있어서는 이번 분기에 예상했던 것보다 분명히 높았습니다. 파트너와 함께 예상보다 더 많은 활동을 촉진하는 요인이 무엇인지 이해하도록 도와주실 수 있나요? 몇 가지 큰 거래가 들어왔고, 번들로 제공되지 않은 수익을 위해 여기에서 추진된 거래의 규모를 이해하는 데 도움이 될까요? 감사합니다.
댄 보드너
응. 그래서 우리가 플랫폼을 출시했을 때 하이브리드 클라우드 플랫폼과 하이브리드 클라우드에 대해 이야기했는데, 이는 실제로 플랫폼 솔루션의 일부가 번들로 실행되지 않고 다른 것이 번들로 실행될 수 있음을 의미합니다. 따라서 우리의 모든 AI 혁신은 클라우드에 있습니다. 따라서 고객은 번들로 구매해야 합니다. 그러나 이러한 대형 제품 중 상당수는 이제 번들 해제 및 동일한 순서로 번들로 제공됩니다. 그리고 현재 수많은 고객이 이러한 유형의 하이브리드 플랫폼을 보유하고 있습니다.
일반적으로 Connex 공급업체는 고객에게 접근하고 모두 하나의 메시지를 갖고 있기 때문에 이는 고객 반응 측면에서 제 기대를 초과 달성했습니다. 모든 것을 찢고 교체하고 클라우드에서 처음부터 다시 시작해야 합니다. Verint는 반대 메시지를 가지고 왔습니다. 가지고 있는 것을 유지하고, 마음에 들고, 효과가 있다면 그대로 유지하고 지금 바로 AI를 추가하세요. 전면 교체의 문제는 그것이 길고 위험한 프로젝트일 뿐만 아니라 혁신, 즉 AI 혁신을 지연시킨다는 것입니다.
따라서 이제 AI에 대한 아이디어는 이를 소규모로 배포하고 기존 생태계와 함께 작동하도록 해야 합니다. 그리고 이것이 Verint가 하는 일입니다. 이들 고객 중 상당수는 실제로 Telephony on Prem을 유지했습니다. Verint 애플리케이션과 다른 공급업체의 기타 애플리케이션을 Prem에 유지했습니다. 의존성이 없습니다. 이제 클라우드에 봇을 배치하여 AI 혁신으로 전환할 수 있습니다. 그리고 작동 방식은 우리가 그들에게 유연성을 주었기 때문에 Prem에서 확장하는 것이 더 편안하다고 느꼈습니다.
이것이 바로 번들 해제가 증가한 이유이며, 번들을 버릴 필요가 없다는 점이 편안하기 때문에 번들 해제에 대해 더 일찍 거래를 마감하고 실제로 더 큰 거래를 얻을 수 있었던 이유입니다. 원하는 기간 동안 보관할 수 있으며, 적절한 시기라고 생각되면 레거시를 번들 SaaS로 변환할 수 있습니다. 그러나 이미 Verint의 SaaS와 AI 생성 비즈니스 성과를 번들로 제공하고 있기 때문에 속도가 느려지지 않습니다.
조슈아 라일리
알았어요. 도움이 됩니다. 감사합니다.
운영자
감사합니다. 다음 질문은 Wedbush Securities의 Steven Wahrhaftig 라인에서 나왔습니다.
스티븐 워하프티그
안녕. 저는 Dan Ives의 Steven Wahrhaftig입니다. 질문에 응해 주셔서 감사드리며 좋은 분기를 축하드립니다. 여러분이 보고 있는 경쟁 환경에 대해 조금 이야기하고 싶었습니다. 이번 분기에 여러 레거시 공급업체를 AI 채팅 상자로 대체하는 방법에 대해 조금 이야기했기 때문입니다. 그러나 현재 보고 있는 경쟁 환경을 어떻게 설명하고 향후 6~12개월 동안의 기대치는 무엇입니까?
댄 보드너
오늘날 우리는 CX 자동화 시장에서 이를 볼 수 있으며 이것이 우리가 시장을 지칭하는 방식입니다. 그러나 기본적으로 두 세트의 경쟁자가 있습니다. 그들은 전화 중심 플랫폼을 갖춘 전화 중심 경쟁자이며 AI 및 데이터 중심 플랫폼이 있습니다. 따라서 고객이 실제로 원하는 것은 AI 비즈니스 성과를 제공할 수 있는 공급업체로 전환하는 데 중점을 둡니다. 고객은 기술보다는 현재 실제로 제공할 수 있는 비즈니스 결과가 무엇인지에 훨씬 더 관심이 있습니다.
그래서 클라우드상의 전화통신이 AI 비즈니스 성과를 창출하지 못한다는 인식이 점점 더 커지고 있다고 생각합니다. 그러나 우리는 분명히 전화 통신 공급업체가 자신들의 플랫폼에서 데이터와 AI를 따라잡으려고 노력하고 있는 것을 봅니다. 그리고 물론 Verint가 있습니다. 우리는 처음부터 데이터와 Da Vinci AI를 플랫폼의 핵심에 두었습니다. 이제 우리는 아주 아주 빠르게 혁신을 이룰 수 있게 되었습니다. 그리고 우리는 또한 플랫폼이 개방적이기 때문만이 아니라 대규모 업체로부터 혁신을 가져오고 있습니다.
따라서 그들이 새로운 GenAI 모델을 생성하면 며칠 내에 우리 플랫폼에 도착하여 테스트하고, 비용 성능을 조사하고, 플랫폼에 있는 데이터를 기반으로 해당 모델을 훈련하고, 우리가 사용하는 기존 워크플로에 포함시킵니다. 고객에게 전달합니다. 따라서 우리는 최신의 최고의 AI 모델을 더욱 강력한 봇으로 매우 신속하게 전환할 수 있습니다.
그래서 저는 이것이 고객들에게 정말 인상적인 것이라고 생각합니다. PowerPoint가 아니라 오늘날 시장의 거의 모든 공급업체가 AI에 대해 이야기하고 있지만 실제로는 디자인입니다. AI가 부착된 전화 통신 중심인가요, 아니면 데이터 및 AI 중심이며 실제로 인프라 전체를 살펴볼 필요 없이 전면 교체 없이 AI 결과를 신속하게 제공하는 데 중점을 두고 있나요? AI가 당신을 위해 일하도록 하세요.
그래서 문제는 이 시장이 어디로 가는지입니다. AI 혁신의 속도는 매우 빠릅니다. 그래서 분명히 시장은 플랫폼을 개방할 것이라고 생각합니다. Open은 우리 고객에게 매우 좋은 반응을 보이고 있으며 우리는 매우 큰 고객을 보유하고 있습니다. 그래서 개방성은 매우 중요합니다. 오늘날 SMB 분야에서는 덜 중요할 수도 있지만, 최고 경영진의 개방적인 리더십을 통해 미래에 대한 투자를 보장할 수 있다고 생각합니다. 그들은 실제로 단순히 특징과 기능을 구매하는 것이 아니라 AI 기술의 혁신을 신속하게 가져올 수 있는 플랫폼을 구매하고 있습니다.
그리고 다시 말하지만, 데이터는 매우 중요합니다. 그래서 제가 1,400만 달러 규모의 거래에 대해 이야기했을 때 그들이 가장 중점을 둔 것 중 하나는 수십 개의 데이터 사일로가 있다는 것이었습니다. 데이터 사일로가 너무 많아서 봇을 훈련할 수 없습니다. 따라서 IT가 이러한 모든 데이터 사일로를 통합하기 시작했다는 매우 큰 이니셔티브가 있었고 이는 매우 긴 데이터 아키텍처 프로젝트가 되었습니다. 우리는 모든 데이터 센터를 통합 데이터 허브로 신속하게 가져올 수 있는 플랫폼과 어댑터를 가지고 있습니다. 그리고 물론 지원 봇을 확보하여 계속해서 훈련하고 더욱 정확하고 효과적이 되도록 하세요.
그래서 업계가 가고 있는 곳이 바로 여기죠? 개방적이며 미래 지향적인 AI 투자가 가능하므로 6개월 안에 진부해질 수 있는 AI 모델에 얽매이지 않습니다. 이는 오늘날뿐만 아니라 모든 AI 혁신이 올바른 데이터를 사용할 수 있도록 하는 데 중요한 데이터를 하나로 모으는 것입니다. 물론 필요한 것을 선택할 수 있는 개방형 플랫폼이기도 합니다. 따라서 생태계를 변화시키기 위해 큰 프로젝트를 수행하는 것은 아니지만 실제로는 모듈 기반으로 한 번에 하나의 문제를 해결할 수 있습니다.
스티븐 워하프티그
엄청난. 감사합니다.
운영자
감사합니다. [운영자 지침] 다음 질문은 Jefferies의 Samad Samana 라인에서 나왔습니다.
빌리 피츠시몬스
얘들 아. 저는 Samad의 Billy Fitzsimmons입니다. 지난 몇 주 동안의 헤드라인을 살펴보면 분명히 우리가 이야기한 것처럼 많은 큰 승리를 거두었습니다. 하지만 아마도 이것을 두 번 클릭하기만 하면 Dan씨, 이러한 거래 중 일부를 높은 수준에서 살펴볼 수 있습니까? 누구를 옮겼나요? 확장팩의 첫 순 신규 승리의 혼합은 무엇이었나요? 결승선을 넘어 무엇이 이 거래를 성사시켰나요?
분명히 봇이 큰 역할을 했지만 엄청난 영향을 미쳤다고 생각하는 특정 봇이나 제품이 있으면 더 명확하게 설명하겠습니다. Dan, 당신은 꽤 명확합니다. 당신은 본 적도 없고 경험한 적도 없습니다. 보이지 않는 좌석 거절. 어쩌면 다른 방식으로, 좌석 확장과 ARPU 상승의 혼합이 몇 년 전의 대규모 거래와 비교하여 최근의 대규모 거래에서 실질적으로 변경되었습니까? 감사합니다.
댄 보드너
응. 따라서 이러한 모든 거래의 공통점을 살펴보면 AI 비즈니스 성과에 초점을 맞추고 있습니다. 이제 어떤 경우에는 RFP 내에서 경쟁이 치열한 거래 중 일부를 살펴보면 모든 플레이어, 즉 논의된 모든 플레이어가 거기에 있었다고 가정할 것입니다. 그리고 일반적으로 오늘날 고객은 다양한 공급업체로부터 5~10개의 서로 다른 응답을 얻을 수 있습니다. 왜냐하면 많은 공급업체가 이 시장에서 활동하려고 하기 때문입니다.
따라서 대부분의 경우 고객이 Verint에 대한 전통적인 [식별할 수 없는] 접근 방식에서 벗어나게 만든 것은 현재 AI 비즈니스 성과에 대한 우리의 메시지였습니다. 이것이 바로 우리가 시작하는 방법이고 고객의 관심을 끄는 곳입니다. 이제 그에 따른 큰 논의는 그들이 지금 실제로 원하는 비즈니스 결과가 무엇인지입니다. 그리고 다양한 고객이 다양한 불만 사항에 집중하고 있음을 알 수 있습니다. 플랫폼이 완전히 개방적이고 모듈식이기 때문에 우리는 고객과 협의적인 접근 방식을 취하고 있습니다.
우리는 Y 전에 X를 수행한 다음 Z를 수행해야 한다고 지시하려는 것이 아니라 그들이 해결하려는 것이 무엇인지 이해하려고 노력하고 있으며 이를 해결하기 위한 봇이 있습니다. 그래서 우리는 일반적으로 1개, 2개, 3개, 4개의 봇으로 시작한 다음 처음에 소비하려는 볼륨이 무엇인지 논의합니다. 그리고 그것은 예산 문제입니다. 따라서 예산이 크다면 모든 소비량을 미리 구매할 것입니다.
하지만 대부분의 경우 예산이 제한되어 있기 때문에 잠재 소비량의 50%, 25%를 구매합니다. 그리고 그들은 결과를 제공하면서 비용 절감을 볼 수 있기 때문에 더 많은 예산을 확보하게 될 것이며 제품이 그 자체로 비용을 지불할 때 새로운 예산을 확보하는 것이 쉬울 것이라는 것을 알고 있습니다.
그리고 우리 봇은 귀하가 먹는 양만큼 지불하는 방식으로 판매하며 API 호출이나 토큰을 기반으로 하는 것이 아니라 연결된 사람들이 측정할 수 있는 측정 단위를 기반으로 한다는 점을 기억하십시오. 따라서 어떤 봇이 필요한지, 어느 수준의 소비가 필요한지에 대해 동의하면 대화는 괜찮을 것입니다. 하지만 필요한 모든 데이터가 없기 때문에 플랫폼에서도 확장하여 더 많은 데이터 센터를 통합할 수 있습니다. 그들을 위해. Verint 플랫폼에 더 많은 데이터가 있을수록 비즈니스 성과가 더욱 강력해지기 때문입니다. 봇은 훨씬 더 정확해집니다.
어떤 경우에는 앞서 언급한 것처럼 우리가 이 작업을 수행하는 동안 우리가 좋아하지 않는 경쟁업체의 솔루션이 한두 가지 있을 것입니다. 그렇다면 통합하면 어떨까요? 반드시 고객에게 통합을 요청하는 것은 아닙니다. 새로운 AI 비즈니스 성과를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.
그러나 이러한 대규모 프로젝트에서는 공급업체가 마음에 들지 않는다고 결정하는 경우가 매우 많으며 이것이 거래의 일부가 될 수 있습니다. 이것이 일반적으로 고객이 좋아하는 것입니다. 그들은 그렇게 할 필요가 없습니다. 레거시 항목을 클라우드로 강제로 전환할 필요가 없습니다. 그들은 모두 클라우드를 좋아하며 인프라 점검 프로젝트를 수행하지 않고 새로운 항목을 얻는 데 예산과 에너지를 집중할 수 있습니다.
귀하의 질문의 두 번째 부분은 상담원과 관련된 내용이었습니다. 대부분의 고객은 채용 측면에서 뒤처져 있다고 느끼고 직원에게 유연성을 제공하지 않는다는 것을 알고 있다고 말하고 싶습니다. 그들은 고객에게 경험을 제공하지 않습니다. 따라서 현재 업계는 상담원을 늘리려고 노력하지만 상담원 수를 줄이려는 노력은 하지 않는 초기 단계에 있다고 생각합니다. 우리 기반을 살펴보면 고객이 에이전트와 실제로 무엇을 하고 있는지 알 수 없습니다.
우리는 단지 에이전트 수를 가지고 있습니다. 하지만 플랫폼의 유연성으로 인해 진행되고 있는 몇 가지 흥미로운 일을 알려드리겠습니다. 그래서 우리는 게이트에 직원이 있는 항공사가 있는데, 비행기가 연착되면 게이트에 추가 인력이 있기 때문에 이 직원들을 연락 센터에 파견하고 있습니다. 그리고 왜 안돼? 고객의 질문에 응답하는 데만 2시간 정도 소요될 수 있습니다. 그리고 반드시 음성 통화일 필요는 없습니다. 그렇죠? 채팅이나 소셜 미디어 통화일 수도 있습니다.
따라서 우리 플랫폼은 커넥터 지점과 백오피스 전반에 걸쳐 인력을 활용할 수 있는 유연성을 갖추고 있습니다. 동시에 우리 고객은 인력을 사람과 봇으로 구성된 대규모 인력으로 보기 때문에 봇 일정을 예약하고 있습니다. 그리고 봇이 많아질수록 사람과 봇 사이에 어떤 종류의 용량이 있는지, 그리고 기대하는 핵심 볼륨에 용량을 할당하는 방법을 결정하는 것이 작업의 자연스러운 부분이 됩니다.
그래서 이것은 완전히 새로운 생각입니다. AI가 창출한 역량으로 고객이 무엇을 할 것인지에 대한 매우 명확한 추세를 지금 당장 보고할 수는 없을 것 같습니다. 하지만 우리가 고객에게 AI 비즈니스 성과에 대해 이야기할 때 고객은 모두 '그래, 그러면 나에게 추가 용량이 제공될 것'에 집중하고 내가 할 일은 다음과 같다는 점을 분명히 말할 수 있습니다. 왜냐하면 그것이 실제로 ROI 모델을 구축하는 방식이기 때문입니다. .
빌리 피츠시몬스
엄청난. 매우 유용한 색상. 매우 감사합니다.
운영자
감사합니다. 이제 저는 회의의 마지막 발언을 Matthew Frankel에게 맡기고 싶습니다. 선생님? 프랭클 씨, 귀하의 전화는 음소거되었습니다.
댄 보드너
내 생각엔 우리는 끝난 것 같아.
매튜 프랭클
매튜, 내 말 들려요?
운영자
알겠습니다. 응. 어서 가세요, 프랭클 씨.
매튜 프랭클
괜찮은. 미안합니다. 참여해 주셔서 감사합니다. 궁금한 점이 있으면 언제든지 문의해 주세요. 곧 다시 연락드리겠습니다. 좋은 밤 되세요.
운영자
신사숙녀 여러분, 이것으로 오늘 회의를 마치겠습니다. 참여해 주셔서 감사합니다. 이제 연결을 끊을 수 있습니다.