Dane B2B + szum o sztucznej inteligencji: pytania i odpowiedzi z wiceprezesem Seismic ds. danych i analityki

Wielu z nas w branży marketingu cyfrowego / martech zna zbyt dobrze szum wokół AI. Znamy również wyzwania radzenia sobie z danymi w przestrzeni B2B.

Wielu z nas widzi na rynku wiele narzędzi opartych na sztucznej inteligencji. Jak możemy destylować hałas, aby rozwiązać nasze problemy? Jaką analizę danych powinniśmy robić sami, a do czego używać narzędzia BI?

Dla tych, którzy są nowicjuszami w analizie danych, gdzie możemy się uczyć?

Usiedliśmy z Alem Bsharahem, wiceprezesem ds. danych i analityki w firmie Seismic, aby odpowiedzieć na dokładnie te pytania.

Na marginesie, Seismic stał się jednorożcem pod koniec grudnia. Megarunda w wysokości 100 milionów dolarów finansowania serii E zepchnęła ich na ten kamień milowy. Obecnie są wyceniane na 1,05 miliarda dolarów.

Jak powiedział Al: „To była świetna zabawa”.

ClickZ: Opowiedz nam trochę o swoim pochodzeniu?

Al Bsharah: Zaczynałem jako inżynier elektryk w przemyśle samochodowym w Detroit i przez kilka lat zrobiłem dzięki temu karierę. Potem przeprowadziłem się do San Diego i zaangażowałem się w startupy. Byłem drugim pracownikiem w pierwszej firmie, do której dołączyłem, która została przejęta. Od tego czasu miałem kilka innych firm.

Ostatni, Email Copilot, sprzedaliśmy częściowo firmie ReturnPath, a częściowo firmie Seismic.

CZ: A teraz twoja obecna rola to wiceprezes ds. danych i analityki w firmie Seismic. Jak wygląda Twój dzień po dniu?

AB : Więc mój pierwszy rok w Seismic był bardzo taktyczny. Budowanie technologii we właściwy sposób, aby służyły nam w przewidywalnej, długoterminowej przyszłości.

W następnym roku byliśmy bardzo skoncentrowani na strategii. Dokąd zmierzamy, co budujemy, jakiego rodzaju technologię powinniśmy wykorzystywać na naszej platformie i jak się tam dostać? Jak budujemy dobre wyszukiwanie w naszej witrynie, w jaki sposób uzyskujemy odpowiednią treść?

Nadchodzący rok będzie bardzo mocno skoncentrowany na strategii produktowej. Podobny do zeszłego roku, ale bardziej skoncentrowany na samym produkcie. Jak myślimy o przepływach pracy naszych klientów i problemach, które starają się rozwiązać? A jak możemy zbudować na nich inteligencję?

CZ: Seismic zajmuje się sprzedażą i marketingiem. To dużo danych do omówienia.

AB : Tak, jest. Teren jest bardzo szeroki i głęboki. Obejmuje wiele postaci, od osób ułatwiających sprzedaż, przez marketerów, po sprzedawców i kupujących. Myśląc o wielu przepływach pracy, przez które muszą przejść ludzie, aby wykonać swoją pracę.

Staramy się dostarczać informacje na temat konkretnego przepływu pracy.

Jak zdecydować, jakich treści użyć do czego? Na jakim etapie lejka? Przez jakie medium? Ta treść jest używana dla różnych osób.

Staramy się dostarczać swego rodzaju mapę cieplną pokazującą te treści przez cały cykl ich życia i miejsca, w których działa.

Tak właśnie myślę o danych, zwłaszcza w świecie B2B.

CZ: Jakie konkretne wyzwania stoją przed marketerami podczas pracy z danymi B2B vs B2C?

AB : Na początek jest po prostu mniej danych. Ale są plusy i minusy. Dane mają wyższą wartość w przeliczeniu na przedmiot. Jeśli zrobisz to dobrze, będzie to miało większy wpływ. Ale ma to również większy wpływ, jeśli się pomylisz. Tam trzeba być bardzo ostrożnym.

Dane B2B mają również problemy z rzadkością. Jeśli chcesz przeprowadzać testy na dowolnym poziomie, jeśli spróbujesz podzielić te dane na dowolny poziom, a stanie się to cieńsze, może to być trudne do zbudowania spostrzeżeń. Przynajmniej spostrzeżenia, które są rzeczywiście wiarygodne, coś, w co możesz uwierzyć.

W B2C możesz mieć miliony użytkowników. To tylko przypuszczenie, ale Spotify może mieć 100 lub 1000 razy więcej aktywnych użytkowników dziennie niż Salesforce.

Musisz naprawdę dużo zainwestować w zbieranie i czyszczenie danych, więc jest to znacznie wyższa jakość. W przeciwieństwie do świata B2C, w którym jest o wiele więcej danych do wykorzystania.

Więc jest dużo wysiłku, aby zmniejszyć ilość potrzebnych danych treningowych oznaczonych etykietami. Zwykle masz modele, które uczą danych i umieszczają na nich etykiety, aby maszyna mogła się z nich uczyć. W przypadku B2B musimy włożyć wysiłek w zmniejszenie potrzebnej kwoty.

Ostatecznie jednym z największych wyzwań w tym wszystkim jest utrzymanie zaufania. Ze względu na wyższą wartość i niższą częstotliwość sprzedaży i interakcji jest mniej miejsca na błędy.

Jeśli robimy duże prognozy dotyczące tego, w jaki sposób nawiążemy kontakt z tym konkretnym kupującym i zrobimy coś złego, może to być bardzo bolesne.

Tak więc dla nas w Seismic jest to ogromne wyzwanie, aby móc zebrać dane i przekształcić je w coś, co jest wykonalne i użyteczne w przestrzeni B2B. To zabawne i ekscytujące. Ale to bardzo trudne.

To trudne, ponieważ bardzo niewiele osób na tym świecie ma umiejętności, aby dokonać tego tłumaczenia. Jest to również trudne, ponieważ każdy marketer ma inne potrzeby. Nie możesz rozwiązać każdego problemu za wszystkich.

W jaki sposób marketer może stać się trochę bardziej biegły technicznie, aby mógł odpowiedzieć na niektóre z własnych pytań? Ponieważ mogą nie otrzymywać odpowiedzi, których potrzebują. Może trudno przełożyć to, co mają na odpowiedź.

CZ: A może nawet nie wiedzą, jakie pytania zadać

AB : O tak, absolutnie. I często ludzie dostarczający te rozwiązania również nie znają pytań — i próbują wymyślić, jak je rozwiązać.

CZ: Co mogą zrobić marketerzy, aby zacząć poznawać własne dane?

AB : Więc dla marketerów postaraj się uzyskać dostęp do wszelkich danych, które są Ci dostarczane w surowym formacie.

Zacznij od wrzucenia go do arkusza kalkulacyjnego. Excel, arkusze google, cokolwiek. Dowiedz się więcej o tabelach przestawnych, pobaw się niektórymi formatami. Zadbaj o wygodę korzystania z niektórych narzędzi informujących o danych. Zbuduj wykres lub wykres, który może być dla Ciebie korzystny w codziennym życiu lub pracy.

Może pobaw się tym przez chwilę. Następnie przechodzisz do narzędzia BI, takiego jak Power BI lub Tableau, coś w tym stylu. Chodzi o to, że jesteś w stanie wydobyć podstawowe spostrzeżenia ze swoich danych.

Być może korzystasz już z narzędzia, które poinformuje Cię o Twoich danych.

Ale to twoje dane. To bardzo ważna umiejętność.

Wejdź w to, poczuj się niekomfortowo. Możesz nie wiedzieć, jak korzystać z programu Excel lub jak zrobić tabelę przestawną. Możesz nawet nie wiedzieć, jak zdobyć swoje dane.

Rozwiąż te rzeczy. Zacznij podłączać różne rzeczy. Zacznij próbować odpowiedzieć na kilka pytań, które dręczyły Cię przez ostatnie 12 miesięcy. Oczywiście natkniesz się na kilka rzeczy. Będziesz miał kilka chwil ach-ha.

Za kilka miesięcy będziesz nie tylko lepiej poinformowaną osobą w swojej pracy, ale staniesz się bardziej wartościowym zasobem dla swojej firmy.

CZ: To naprawdę ważna kwestia dotycząca posiadania danych. Powiedzmy, że ktoś jest na poziomie wprowadzenia do świata danych i analiz. Gdzie powinni się udać?

AB : Nie mam ostatecznej odpowiedzi, ale jest kilka różnych ścieżek, którymi możesz się wybrać.

Niektórzy mówią: „pokaż mi liny”. Powiedziałbym im, że udaj się online do miejsc takich jak Udemy lub inne kursy online i znajdź kurs, którego chcesz się uczyć. Są świetne kursy dotyczące programu Excel, Power BI.

Są stosunkowo niedrogie, a czasem darmowe. Jeśli jest to związane z twoją pracą, założę się, że twoja firma byłaby skłonna pokryć niski koszt niektórych z tych kursów, abyś mógł kształcić się przez eksperta w tej dziedzinie.

Inni ludzie są bardziej „zrób to sam” / sam to wymyśl. Więc dla nich, może powinni po prostu bawić się narzędziami. Może natrafią na jakieś przeszkody. Więc wygooglują, co próbują zrobić, znajdą odpowiedzi i przejdą do następnej rzeczy.

Żyjemy w świecie, w którym jeśli nie wiesz, jak kształcić się na wiele różnych sposobów, prawdopodobnie nie starasz się wystarczająco mocno. Jest tyle dostępnych informacji.

CZ: Ogólnie rzecz biorąc, dla marketerów cyfrowych jest to umiejętność, której wszyscy będą musieli się nauczyć, czy polegać na narzędziu, które zrobi to za Ciebie?

AB : Musisz przynajmniej zrozumieć, jakie dane tam są. Jakie dane są dla Ciebie dostępne? Zmierzamy w kierunku „dane są wszędzie”. Szczególnie przestrzeń B2B staje się coraz bardziej świadoma faktu, że „święta krowa, jest tu dużo danych”.

Musisz mieć przynajmniej świadomość. Musisz umieć myśleć o tych rzeczach.

Jeśli oceniasz nowe narzędzie lub technologię, musisz być na bieżąco z rodzajami czynności wykonywanych w branży, dostępnymi danymi lub sposobem, w jaki określone technologie mogą uczyć się określonych danych, aby robić różne rzeczy.

Na przykład, jeśli określona technologia jest w stanie zrozumieć konkretną stronę, którą przegląda potencjalny klient, jaką treść i jak długo — jeśli nawet nie wiesz, że jest to możliwe, trudno jest ci zrozumieć, co można zrobić .

Te informacje są cenne, ponieważ jeśli wiem, na którą stronę przeglądają i co jest na tej stronie, wiem, na czym im najbardziej zależy, więc wiem, o czym z nimi dalej rozmawiać.

Nie możesz nawiązać tego połączenia, jeśli nie zwracasz uwagi na dane, które posiadasz.

CZ: Załóżmy, że jesteś na rynku narzędzia martech opartego na sztucznej inteligencji. Jakie są różne czerwone flagi lub must-have?

AB : Jest dużo czerwonych flag. Myślę, że szaleństwo AI przez jakiś czas wymknęło się spod kontroli. Ustawia poprzeczkę śmiesznie wysoko dla tego, jaki rodzaj technologii w ogóle istnieje.

Zawiera pewne błędne przekonania dotyczące nie tego, co jest możliwe, ale tego, co jest niezawodne, a co dokładne i co działa dobrze.

W przypadku B2B, znowu, jeśli się mylisz, to duży problem.

W tej chwili myślę, że jest wiele fajnych technologii, które robią wiele fajnych rzeczy, ale jest też wiele technologii robiących wiele przyziemnych rzeczy.

Nie pamiętam dokładnych statystyk, ale przedstawiciele handlowi spędzają może 35-40% swojego czasu na faktycznej sprzedaży. Reszta tego czasu to czynności administracyjne, szukanie treści, aktualizowanie CRM.

Myślę, że ludzie myślą o tym: „Och, spójrz na to narzędzie, które pomaga moim sprzedawcom w 35% sprzedaży”. I to świetnie, jeśli znalazłeś narzędzie, które to robi i jest niezawodne. Ale często jest to ryzykowne.

Znacznie mniej ryzykowną rzeczą jest znalezienie narzędzia, które zajmie się pozostałymi 65% rzeczami, których sprzedawcy i tak nie chcą robić.

Wykorzystaj na przykład narzędzia, które automatycznie aktualizują CRM. Lub pomagać w organizacji spotkań i tego typu rzeczach. Aby Twoi sprzedawcy mogli spędzać 45% z 55% swojego czasu na faktycznej sprzedaży. W tym są dobrzy, w tym robią się najlepiej.

CZ: Gdybyś zajmował się marketingiem lub sprzedażą, na jakich narzędziach byś polegał w swojej pracy?

AB : Istnieje wiele wspaniałych narzędzi do automatyzacji. Zautomatyzuj codzienność.

Są one niezwykle cenne, dają ludziom czas na zrobienie tego, co mają w tej dziedzinie w pierwszej kolejności. Pisanie lepszych treści lub sprzedawanie potencjalnemu klientowi. Daj im czas na takie rzeczy.

Chcesz też wybrać inne rzeczy. Nie chcesz być całkowicie konserwatywny, chcesz mieć głowę w grze. Niektóre rzeczy są naprawdę zaawansowane. Dokonując analizy spotkań i sentymentu, ludzie mówią we właściwy sposób, kiedy sprzedają. Mnóstwo fajnych technologii, które pomagają menedżerom sprzedaży lepiej szkolić zespoły w oparciu o to, co faktycznie dzieje się w ich rozmowach telefonicznych. Istnieją naprawdę fajne technologie predykcyjne dotyczące tego, co należy zrobić dalej i na jakie transakcje należy zwrócić największą uwagę.

Znajdź szczęśliwą kombinację tego, z czym czujesz się komfortowo, między przyziemnymi, mniej ryzykownymi rzeczami, które pozwalają robić więcej tego, w czym jesteś dobry, a nowatorskimi rozwiązaniami, które mogą być w 100% dokładne lub nie. Musisz pogodzić się z ryzykiem i uważnie to obserwować.

CZ: Jak możemy przesiać się przez szum / szum wokół AI?

AB : Nie powinieneś skupiać się na „och, masz AI?” Myślę, że branża zmierza teraz w tym kierunku. Jesteśmy już trochę za szczytem szaleństwa.

Teraz zmierzamy bardziej w kierunku „OK, nie jestem pewien, czy obchodzi mnie, czy masz sztuczną inteligencję, czy lepszy interfejs użytkownika. To, czego naprawdę chcę, to rozwiązanie moich dużych, włochatych problemów. Jeśli potrafisz rozwiązać mój wielki włochaty problem, nie obchodzi mnie, jak to zrobisz. Po prostu pomóż mi to zrobić.

Gdybyśmy wszyscy skupili się na tym, zamiast na jakimś wymyślnym algorytmie predykcyjnym, myślę, że wszyscy byliby w lepszym miejscu. To się liczy. Jeśli nie rozwiązujesz jednego lub wielu problemów użytkowników, reszta nie ma znaczenia. Po prostu spraw, aby było to dla nich łatwiejsze lub bardziej efektywne.

Jeśli nie rozwiązujemy problemów, marnujemy czas. Dlatego tu jesteśmy. Dlatego nasza firma jest tutaj, dlatego każda inna firma na świecie jest tutaj. Dlatego wszyscy robimy to, co robimy, staramy się rozwiązywać problemy. To musi być główny cel.