Domande e risposte con il CEO di Absolutdata sul processo decisionale basato sull'intelligenza artificiale

Capire come utilizzare i dati e l'analisi per un processo decisionale efficace richiede un'evoluzione come fa la tecnologia, e questo non va perso con Absolutdata, con sede in California. Iniziando 17 anni fa per creare impatti scalabili e basati sui dati, Absolutdata ha adottato l'uso dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico come parte della propria soluzione.

Abbiamo incontrato Anil Kaul, CEO di Absolutdata, per saperne di più su come utilizzano l'IA per fornire il meglio ai propri clienti.

ClickZ: Da dove nasce l'idea di Absolutdata?

Anil Kaul: Dall'inizio del 2001, il nostro obiettivo è sempre stato quello di utilizzare dati e analisi per creare un impatto scalabile per le organizzazioni attraverso raccomandazioni. Il nostro focus era più sull'utilizzo di dati e analisi come un servizio che avrebbe fornito informazioni alle aziende per prendere le decisioni giuste.

Lo stiamo ancora facendo, ma ora abbiamo aggiunto l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico al mix. Stiamo combinando l'intelligenza artificiale con una piattaforma tecnologica per fornire consigli e soluzioni basati sui dati per i team di vendita e marketing.

Pensalo come un GPS per prendere decisioni. Un GPS può dirti dove sei, dove devi andare e quali percorsi dovresti prendere per arrivarci. Questo è esattamente ciò che stiamo facendo per i team di vendita e marketing, e dare i giusti consigli è la parte più critica di questo.

CZ: Cosa distingue Absolutdata dalle altre soluzioni software di raccomandazione basate sui dati?

AK: C'è così tanto clamore intorno all'IA oggi. Che le persone e le aziende lo usino o meno, ne stanno parlando.

Ciò che ci distingue è che lo stiamo effettivamente usando. Abbiamo fatto un passo in quella direzione cinque anni fa, prima che tutti ne parlassero. Abbiamo avuto un problema e abbiamo visto l'intelligenza artificiale come la soluzione. Ciò che ci differenzia è la nostra esperienza e competenza e l'effettiva disponibilità di una sofisticata soluzione di intelligenza artificiale che offre agli imprenditori risultati reali.

C'è un'enorme quantità di apprendimento che accompagna la formulazione di raccomandazioni che possono effettivamente creare un impatto per un'azienda. Abbiamo alcune aziende in cui il team di vendita ha bisogno di consigli ogni settimana, quindi il nostro sistema crea per loro piani settimanali.

Abbiamo altre aziende che hanno bisogno di sapere che tipo di campagne di marketing dovrebbero eseguire. Ad esempio, potremmo avere un cliente che fa frequenti promozioni a pagamento. Disponiamo di sofisticati modelli di intelligenza artificiale che possono utilizzare dati reali per offrire a quel cliente un calendario di promozioni a pagamento ottimizzato. Il cliente può utilizzare quel calendario come base per pianificare le promozioni, aggiungere e sottrarre cose dove ritiene opportuno, ma ha un solido punto di partenza.

Laddove in genere un team di marketing impiegherebbe settimane per arrivare a quel punto manualmente, la nostra piattaforma impiega 10 minuti in tutto. I dati ci sono, i modelli ci sono e la risposta è lì. Possiamo fornire al cliente la soluzione completa, rendendolo più efficiente e agile nel suo insieme.

CZ: Come sembra esattamente questo alla fine del cliente?

AK: Il cliente ha accesso a uno strumento che si adatta perfettamente ai suoi browser. Possono accedere e vedere i consigli che il sistema ha fatto in base alle preferenze e ai requisiti che identificano. Il nostro obiettivo è fornire una raccomandazione al posto giusto e al momento giusto e rendere semplice per il cliente andare avanti con essa.

In questo spirito, ci integriamo con molti degli strumenti già utilizzati dai nostri clienti, che si tratti di una piattaforma CRM o di un sistema software di gestione delle promozioni commerciali, ecc. Con un clic di un pulsante, la decisione e l'esecuzione di una raccomandazione avvengono con gli strumenti hanno già in atto, rendendo l'intero processo senza soluzione di continuità ed efficiente.

Dal lato del cliente, parte del processo è la loro accettazione o rifiuto delle raccomandazioni. Se pensi a un grande sito di e-commerce che fornisce consigli su cose che potresti voler acquistare, un consumatore potrebbe considerare solo il 30% dei consigli come qualcosa che acquisterebbe effettivamente.

In quello scenario, il 30% va bene. In una situazione aziendale, l'asticella è molto più alta. I nostri clienti non possono permettersi che il 70% delle loro raccomandazioni commerciali sia negativo. Nel tentativo di avvicinarci il più possibile al 100%, ci assicuriamo che il sistema stesso stia imparando.

Ad esempio, se un cliente rifiuta una raccomandazione, il sistema ne apprende. La volta successiva che formula una raccomandazione, considera le raccomandazioni respinte insieme al successo di quelle accettate, perfezionandole e migliorandole da sole.

CZ: Qual è la cosa che ti entusiasma davvero di Absolutdata?

AK: La risposta emotiva che riceviamo dai nostri clienti è particolarmente eccitante per me. Vengo dal mondo dell'analisi, che è piuttosto semplice, molto preciso e asciutto.

Fornendo ai clienti questi consigli per un migliore processo decisionale, siamo in grado di suscitare entusiasmo. Siamo in grado di dare loro cose tangibili che possono fare per migliorare le loro attività e l'entusiasmo che sentiamo da loro come risultato è un'esperienza molto interessante. Il nostro strumento offre ai nostri clienti un senso di proprietà sulla loro attività che molti sentivano di non avere prima.

Come ho detto prima, siamo anche molto entusiasti di implementare tecnologie che altre aziende sognano solo in questo momento. Siamo stati in grado di tagliare il rumore e l'hype e utilizzare effettivamente la tecnologia AI.

Alla fine della giornata, mi piace davvero sentire quanto i nostri clienti si divertano a lavorare con il nostro strumento. Questo mi dà immensa soddisfazione.

CZ: Posso immaginare!

AK: Assolutamente. Stiamo creando una nuova categoria di sistemi di raccomandazione con intelligenza artificiale e apprendimento automatico che fornisce effettivamente risultati e vantaggi tangibili per i nostri clienti.

Questo è il pezzo eccitante, e questo è ciò che siamo in grado di dire nelle nostre chiamate di vendita. Possiamo effettivamente indicare il nostro sistema e indicare raccomandazioni efficaci e dimostrare che non lo stiamo inventando. Da qui deriva molta fiducia iniziale da parte del cliente.

Una volta che si implementano da soli, possono vederlo funzionare da soli, e questo è molto bello per noi.

Informazioni rapide su Absolutdata

• Dipendenti: 400
• Anno di fondazione: 2001
• Sede centrale: Alameda, California
• I clienti includono: Adidas, Uber, Godiva, Sprint, Kellogg's, Levi's, Autodesk, Kia
• Martech Landscape Categoria: Business/Customer Intelligence e Data Science