Preguntas y respuestas con el director ejecutivo de Absolutdata sobre la toma de decisiones impulsada por la inteligencia artificial

Comprender cómo utilizar los datos y el análisis para una toma de decisiones eficaz requiere evolucionar como lo hace la tecnología, y esto no se pierde en Absolutdata, con sede en California. Desde hace 17 años para crear impactos escalables basados ​​en datos, Absolutdata ha adoptado el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático como parte de su solución.

Nos sentamos con Anil Kaul, CEO de Absolutdata, para aprender más sobre cómo están usando la IA para brindar lo mejor a sus clientes.

ClickZ: ¿De dónde surgió la idea de Absolutdata?

Anil Kaul: Desde principios de 2001, nuestro objetivo siempre ha sido utilizar datos y análisis para crear un impacto escalable para las organizaciones a través de recomendaciones. Nuestro enfoque solía estar más en el uso de datos y análisis como un servicio que proporcionaría información para que las empresas tomen las decisiones correctas.

Todavía estamos haciendo eso, pero ahora hemos agregado inteligencia artificial y aprendizaje automático a la mezcla. Combinamos IA con una plataforma tecnológica para brindar recomendaciones y soluciones basadas en datos para los equipos de ventas y marketing.

Piense en ello como un GPS para la toma de decisiones. Un GPS puede indicarle dónde se encuentra, adónde debe ir y qué caminos debe tomar para llegar allí. Eso es exactamente lo que estamos haciendo para los equipos de ventas y marketing, y hacer las recomendaciones correctas es la parte más crítica de eso.

CZ: ¿Qué diferencia a Absolutdata de las otras soluciones de software de recomendación basadas en datos que existen?

AK: Hoy hay mucha publicidad en torno a la IA. Ya sea que las personas y las empresas lo utilicen o no, están hablando de ello.

Lo que nos distingue es que realmente lo estamos usando. Dimos un paso en esa dirección hace cinco años, antes de que todos hablaran de ello. Tuvimos un problema y vimos la IA como la solución. Lo que nos diferencia es nuestra experiencia y conocimientos y, de hecho, tenemos una solución de inteligencia artificial sofisticada que brinda a los propietarios de negocios resultados reales.

Hay una gran cantidad de aprendizaje que se obtiene junto con la formulación de recomendaciones que realmente pueden generar un impacto en una empresa. Tenemos algunas empresas donde el equipo de ventas necesita recomendaciones cada semana, por lo que nuestro sistema crea para ellos planes semanales.

Tenemos otras empresas que necesitan saber qué tipo de campañas de marketing deberían realizar. Por ejemplo, podríamos tener un cliente que realiza promociones pagas frecuentes. Tenemos modelos de inteligencia artificial sofisticados que pueden usar datos reales para brindarle a ese cliente un calendario optimizado de promociones pagas. El cliente puede utilizar ese calendario como base para planificar promociones, sumando y restando cosas donde lo considere oportuno, pero tiene un punto de partida sólido.

Donde normalmente un equipo de marketing tardaría semanas en llegar a ese punto manualmente, nuestra plataforma tarda 10 minutos. Los datos están ahí, los modelos están ahí y la respuesta está ahí. Podemos darle al cliente la solución completa, haciéndolo más eficiente y ágil en su conjunto.

CZ: ¿Cómo se ve esto exactamente en el extremo del cliente?

AK: El cliente obtiene acceso a una herramienta que se adapta perfectamente a sus navegadores. Pueden iniciar sesión y ver las recomendaciones que ha realizado el sistema en función de las preferencias y requisitos que identifiquen. Nuestro objetivo es brindar una recomendación en el lugar correcto y en el momento adecuado y hacer que sea sencillo para el cliente seguir adelante con ella.

Con ese espíritu, nos integramos con muchas de las herramientas que nuestros clientes ya utilizan, ya sea una plataforma CRM o un sistema de software de gestión de promoción comercial, etc. Con un clic de un botón, se toma una decisión y se ejecuta una recomendación con las herramientas. ya lo tienen, lo que hace que todo el proceso sea fluido y eficiente.

Por parte del cliente, parte del proceso es su aceptación o rechazo de las recomendaciones. Si piensa en un gran sitio de comercio electrónico que hace recomendaciones sobre cosas que podría querer comprar, es posible que un consumidor solo considere que el 30% de las recomendaciones es algo que realmente compraría.

En ese escenario, el 30% está bien. En una situación empresarial, el listón es mucho más alto. Nuestros clientes no pueden permitirse que el 70% de sus recomendaciones comerciales sean malas. En un esfuerzo por acercarnos lo más posible al 100%, nos aseguramos de que el sistema en sí esté aprendiendo.

Por ejemplo, si un cliente rechaza una recomendación, el sistema aprende de eso. La próxima vez que hace una recomendación, considera las recomendaciones rechazadas junto con el éxito de las aceptadas, afinando y mejorando por sí solo.

CZ: ¿Qué es lo que realmente te emociona de Absolutdata?

AK: La respuesta emocional que recibimos de nuestros clientes es particularmente emocionante para mí. Vengo del mundo de la analítica, que es bastante sencillo, muy sencillo.

Al brindarles a los clientes estas recomendaciones para una mejor toma de decisiones, podemos generar entusiasmo. Somos capaces de brindarles cosas tangibles que pueden hacer para mejorar sus negocios y, como resultado, la emoción que escuchamos de ellos es una experiencia muy buena. Nuestra herramienta les da a nuestros clientes un sentido de propiedad sobre su negocio que muchos sentían que les faltaba antes.

Como dije antes, también estamos muy emocionados de implementar tecnologías con las que otras empresas solo sueñan en este momento. Hemos podido cortar el ruido y la exageración y, de hecho, usar la tecnología de inteligencia artificial.

Al final del día, realmente me encanta escuchar cuánto disfrutan nuestros clientes trabajando con nuestra herramienta. Eso me trae una inmensa satisfacción.

CZ: ¡ Me lo puedo imaginar!

AK: Por supuesto. Estamos creando una nueva categoría de sistemas de recomendación con inteligencia artificial y aprendizaje automático que realmente brinda resultados y beneficios tangibles para nuestros clientes.

Esa es la pieza emocionante, y esto es lo que podemos decir en nuestras llamadas de ventas. De hecho, podemos señalar nuestro sistema y señalar recomendaciones exitosas y demostrar que no lo estamos inventando. De aquí es de donde proviene mucha confianza inicial del cliente.

Una vez que lo implementan en sí mismos, pueden ver que funciona por sí mismos, y eso es muy bueno para nosotros.

Datos breves sobre Absolutdata

• Empleados: 400
• Año de fundación: 2001
• Sede: Alameda, California
• Los clientes incluyen: Adidas, Uber, Godiva, Sprint, Kellogg's, Levi's, Autodesk, Kia
• Categoría de paisaje de Martech: Business / Customer Intelligence y Data Science