Exageración de datos B2B + IA: preguntas y respuestas con el vicepresidente de datos y análisis de Seismic

Muchos de nosotros en la industria del marketing digital / martech conocemos muy bien la exageración en torno a la IA. También conocemos los desafíos de tratar con datos en el espacio B2B.

Para muchos de nosotros, vemos muchas herramientas "impulsadas por IA" en el mercado. ¿Cómo podemos destilar el ruido para resolver nuestros problemas? ¿Para qué tipo de análisis de datos deberíamos estar haciendo nosotros mismos, en lugar de utilizar una herramienta de BI?

Para aquellos que son nuevos en el análisis de datos, ¿a dónde podemos ir para aprender?

Nos sentamos con Al Bsharah, vicepresidente de datos y análisis de Seismic, para analizar exactamente esas preguntas.

Nota al margen, Seismic se convirtió en unicornio a fines de diciembre. La financiación de la Serie E megaron alrededor de $ 100 millones los empujó a superar este hito. Ahora están valorados en $ 1.050 millones.

Como dijo Al, "ha sido muy divertido".

ClickZ: ¿Cuéntanos un poco sobre tu experiencia?

Al Bsharah: Comencé como ingeniero eléctrico en la industria automotriz de Detroit, e hice una carrera con eso durante un par de años. Luego me mudé a San Diego y me involucré en nuevas empresas. Fui el segundo empleado de la primera empresa a la que me incorporé, que fue adquirida. Desde entonces, he tenido un par de empresas más.

El más reciente, Email Copilot, lo vendimos en parte a ReturnPath y en parte a Seismic.

CZ: Y ahora su puesto actual es vicepresidente de datos y análisis en Seismic. ¿Cómo es tu día a día?

AB : Entonces, mi primer año en Seismic fue muy táctico. Construyendo tecnologías de la manera correcta para que nos duren en el futuro previsible a largo plazo.

Luego, al año siguiente, nos centramos mucho en la estrategia. ¿A dónde vamos, qué estamos construyendo, qué tipo de tecnología deberíamos aprovechar dentro de nuestra plataforma y cómo llegamos allí? ¿Cómo construimos una buena búsqueda en nuestro sitio web, cómo obtenemos contenido relevante?

El próximo año estará muy centrado en la estrategia de producto. Similar al año pasado pero más centrado en el producto en sí. ¿Cómo pensamos sobre los flujos de trabajo de nuestros clientes y los problemas que intentan resolver? ¿Y cómo podemos generar inteligencia a través de ellos?

CZ: Seismic se encarga de la habilitación de ventas y el marketing. Esa es una gran cantidad de datos para cubrir.

AB : Sí, lo es. La zona es muy amplia y profunda. Cubre una serie de personas, desde habilitadores de ventas hasta comercializadores, vendedores y compradores. Pensando en los múltiples flujos de trabajo que las personas deben atravesar solo para hacer su trabajo.

Intentamos proporcionar inteligencia en torno a un flujo de trabajo específico.

¿Cómo decidir qué contenido usar para qué? ¿En qué etapa del embudo? ¿A través de qué medio? Ese contenido se está utilizando para diferentes personas.

Intentamos ofrecer un mapa de calor de tipo que muestre ese contenido a lo largo de todo su ciclo de vida y dónde funciona.

Así es como pienso sobre los datos, especialmente en el mundo B2B.

CZ: Cuando se trabaja con datos B2B frente a B2C, ¿qué desafíos específicos enfrentan los especialistas en marketing?

AB : Para empezar, hay menos datos. Pero existen pros y contras. Los datos tienen un valor más alto por artículo. Es más impactante si lo haces bien. Pero también es más impactante si se equivoca. Hay que tener mucho cuidado ahí.

Los datos B2B también tienen problemas de escasez. Si desea hacer pruebas en cualquier nivel, si intenta dividir esos datos en cualquier nivel y se reduce, puede ser un desafío construir información a partir de eso. Al menos información que sea realmente confiable, algo en lo que pueda creer.

En B2C, puede tener millones y millones de usuarios. Esto es solo una suposición, pero Spotify podría tener 100 o 1000 veces los usuarios activos diarios que tiene Salesforce.

Tienes que invertir mucho en recopilar y limpiar los datos, por lo que es una calidad mucho mayor. En comparación con el mundo B2C, donde hay muchos más datos para usar.

Por lo tanto, hay un gran esfuerzo para tratar de reducir la cantidad de datos de entrenamiento etiquetados que se necesitan. Por lo general, tiene modelos que están entrenando datos y colocando etiquetas en ellos para que una máquina pueda aprender de ellos. Con B2B, debemos esforzarnos por reducir la cantidad necesaria.

En última instancia, uno de los mayores desafíos en todo esto es mantener la confianza. Debido al mayor valor y la menor frecuencia de ventas e interacciones, hay menos margen de error.

Si hacemos grandes predicciones sobre cómo interactuar con este determinado comprador y hacemos algo mal, eso podría ser muy doloroso.

Entonces, para nosotros en Seismic, este es un gran desafío para poder tomar datos y convertirlos en algo que sea procesable y utilizable para el espacio B2B. Es divertido y emocionante. Pero es muy difícil.

Es difícil porque muy pocas personas en este mundo tienen las habilidades para hacer esa traducción. También es difícil porque cada especialista en marketing tiene necesidades diferentes. No puedes resolver todos los problemas para todos.

¿Cómo se vuelve un especialista en marketing un poco más técnico para poder responder algunas de sus propias preguntas? Porque es posible que no obtengan las respuestas que necesitan. Tal vez sea difícil traducir lo que tienen en una respuesta.

CZ: O tal vez ni siquiera saben qué preguntas hacer.

AB : Oh sí, absolutamente. Y muchas veces las personas que brindan esas soluciones tampoco conocen las preguntas, y están tratando de descubrir cómo resolverlas.

CZ: ¿Qué pueden hacer los especialistas en marketing para comenzar a conocer sus propios datos?

AB : Entonces, para los especialistas en marketing, intente obtener acceso a cualquier información que se le proporcione en un formato sin procesar.

Empiece por arrojarlo en una hoja de cálculo. Excel, hojas de Google, lo que sea. Aprenda sobre tablas dinámicas, juegue con algunos formatos. Siéntase cómodo con algunas herramientas que le informan sobre datos. Construya un cuadro o gráfico que pueda serle beneficioso en su vida diaria o en su trabajo.

Quizás jugar con eso por un tiempo. Luego, pasa a una herramienta de BI como Power BI o Tableau, algo así. El punto es que puede obtener algunos conocimientos básicos de sus datos.

Es posible que ya esté utilizando una herramienta que le informa sobre sus datos.

Pero son tus datos. Es una habilidad importante que debes tener.

Métete en ello, siéntete incómodo. Es posible que no sepa cómo usar Excel o cómo hacer una tabla dinámica. Es posible que ni siquiera sepa cómo obtener sus datos.

Averigua esas cosas. Empiece a conectar cosas. Empiece a intentar responder algunas preguntas que le han estado molestando durante los últimos 12 meses. Naturalmente, te encontrarás con algunas cosas. Vas a tener algunos momentos de ah-ha.

En unos meses, no solo serás una persona mejor informada para tu trabajo, sino un recurso más valioso para tu empresa.

CZ: Ese es un punto realmente importante sobre la propiedad de sus datos. Entonces, digamos que alguien está en el nivel de introducción al mundo de los datos y el análisis. ¿A dónde deberían ir?

AB : No tengo una respuesta definitiva, pero hay varios caminos diferentes que puede tomar.

Algunas personas dicen, "enséñame las cuerdas". A ellos, les diría que vayan en línea a lugares como Udemy u otros cursos en línea y busquen un curso que quieran aprender. Hay excelentes cursos en Excel, en Power BI.

Son relativamente económicos o, a veces, gratuitos. Si está relacionado con su trabajo, apuesto a que su empresa estaría dispuesta a pagar el bajo costo de algunos de estos cursos para que pueda ser educado por un experto en el campo.

Otras personas son más de bricolaje / descúbrelo tú mismo. Entonces, para ellos, tal vez deberían simplemente jugar con las herramientas. Tal vez se encuentren con algunos obstáculos. Entonces buscarán en Google lo que están tratando de hacer, encontrarán las respuestas y pasarán a lo siguiente.

Vivimos en un mundo en el que si no puede descubrir cómo educarse a sí mismo en varios caminos diferentes, probablemente no se esté esforzando lo suficiente. Hay mucha información disponible.

CZ: Para los especialistas en marketing digital en general, ¿es esta una habilidad que todos necesitarán aprender en lugar de depender de la herramienta para que lo haga por usted?

AB : Tienes que entender al menos qué tipo de datos existen. ¿Qué datos tienes a tu disposición? Nos estamos moviendo en una dirección de "los datos están en todas partes". Especialmente el espacio B2B se está volviendo más consciente del hecho de que, "Dios santo, hay muchos datos aquí".

Tienes que tener al menos una conciencia. Tienes que poder pensar en esas cosas.

Si está evaluando una nueva herramienta o tecnología, debe mantenerse al día con los tipos de cosas que está haciendo la industria, o los datos que están disponibles, o cómo ciertas tecnologías pueden aprender ciertos datos para hacer cosas.

Por ejemplo, si una determinada tecnología es capaz de comprender una determinada página que está viendo un cliente potencial, qué contenido y durante cuánto tiempo, si ni siquiera sabe que es posible, le resultará difícil comprender qué se puede hacer. .

Esa información es valiosa porque si sé qué página están viendo y qué hay en esa página, entonces sé qué es lo que más les importa, así que sé de qué hablar con ellos a continuación.

No puede hacer esa conexión si no está prestando atención a los datos que tiene.

CZ: Digamos que está buscando una herramienta martech impulsada por IA. ¿Cuáles son las diferentes banderas rojas o imprescindibles?

AB : Hay muchas banderas rojas. Creo que la locura de la IA ha estado fuera de control durante un tiempo. Y ha puesto el listón ridículamente alto para el tipo de tecnología que existe en este momento.

Ha establecido algunos conceptos erróneos no sobre lo que es posible, sino sobre lo que es confiable, lo que es preciso y lo que funciona bien.

Con B2B, nuevamente, si se equivoca, es un gran problema.

Mi pensamiento en este momento es que hay muchas tecnologías geniales que hacen muchas cosas geniales, pero también hay muchas tecnologías que hacen muchas cosas mundanas.

Olvidé la estadística exacta, pero los representantes de ventas dedican quizás del 35 al 40% de su tiempo a vender. El resto de ese tiempo es hacer cosas administrativas, tratar de encontrar contenido, actualizar el CRM.

Creo que lo que la gente está pensando es: "Oooh, mira esta herramienta que ayuda a mis vendedores en ese 35% de ventas". Y eso es genial, si encuentra una herramienta que hace eso y es confiable. Pero muchas veces es arriesgado.

Lo mucho menos riesgoso es encontrar una herramienta que se ocupe del otro 65% de las cosas que los vendedores no quieren hacer de todos modos.

Aproveche las herramientas que actualizan automáticamente el CRM, por ejemplo. O ayudar a organizar reuniones, cosas así. Para que sus vendedores puedan dedicar el 45% del 55% de su tiempo a vender. Para eso son buenos, para eso es lo que hacen mejor.

CZ: Si estuvieras en marketing o ventas, ¿en qué tipo de herramientas confiarías para tu trabajo?

AB : Existen muchas herramientas de automatización excelentes. Automatiza lo mundano.

Estos son muy valiosos, le dan tiempo a las personas para hacer lo que tienen en este campo en primer lugar. Escribir mejor contenido o vender a un cliente potencial. Deles tiempo para hacer ese tipo de cosas.

También quieres elegir otras cosas. No quieres ser completamente conservador, quieres tener la cabeza en el juego. Algunas cosas están realmente avanzadas. Al analizar las reuniones y el sentimiento, las personas hablan de la manera correcta cuando están vendiendo. Mucha tecnología interesante que ayuda a los gerentes de ventas a capacitar mejor a sus equipos, en función de lo que realmente está sucediendo en sus llamadas. Existen tecnologías predictivas realmente interesantes sobre qué debe hacer a continuación y a qué acuerdos debe prestar más atención.

Encuentra la feliz combinación de aquello con lo que te sientes cómodo entre cosas mundanas y menos riesgosas que te permiten hacer más de lo que eres bueno y las cosas de vanguardia que pueden o no ser 100% precisas. Tienes que aceptar el riesgo y vigilarlo de cerca.

CZ: ¿Cómo podemos filtrar algunos de los ruidos / exageraciones en torno a la IA?

AB : No deberías centrarte en "oh, ¿tienes IA?" Creo que la industria está cambiando en esta dirección en este momento. Estamos un poco más allá del pico de la locura.

Ahora nos dirigimos más en la dirección de “está bien, no estoy seguro de que me importe si tienes IA o una mejor interfaz de usuario. Lo que realmente quiero es que resuelvas mis grandes problemas peludos. Si puedes resolver mi gran problema peludo, no me importa cómo lo hagas. Solo ayúdame a hacer eso ".

Si todos nos enfocáramos en eso en lugar de en un algoritmo predictivo elegante, creo que todos estarían en un lugar mejor. Eso es lo que importa. Si no está resolviendo uno o muchos de los problemas que tienen los usuarios, el resto no importa. Hágalo más fácil o más eficiente para ellos.

Si no resolvemos problemas, estamos perdiendo el tiempo. Por eso estamos aquí. Es por eso que nuestra empresa está aquí, es por eso que todas las demás empresas del mundo están aquí. Es por eso que todos hacemos lo que hacemos, estamos tratando de resolver problemas. Ese debe ser el enfoque.