Вопросы и ответы с генеральным директором Absolutdata о принятии решений на основе искусственного интеллекта

Понимание того, как использовать данные и аналитику для эффективного принятия решений, требует развития по мере развития технологий - и это не потеряно для калифорнийской компании Absolutdata. Начиная 17 лет назад для создания масштабируемых воздействий на основе данных, Absolutdata приняла использование искусственного интеллекта и машинного обучения как часть своего решения.

Мы поговорили с Анилом Каулом, генеральным директором Absolutdata, чтобы узнать больше о том, как они используют ИИ, чтобы предоставить своим клиентам самое лучшее.

ClickZ: Откуда возникла идея Absolutdata?

Анил Каул: С начала 2001 года нашей целью всегда было использование данных и аналитики для создания масштабируемого воздействия на организации с помощью рекомендаций. Раньше мы больше фокусировались на использовании данных и аналитики как услуги, которая могла бы дать компаниям понимание для принятия правильных решений.

Мы все еще этим занимаемся, но теперь добавили ИИ и машинное обучение. Мы объединяем ИИ с технологической платформой, чтобы предоставлять основанные на данных рекомендации и решения для отделов продаж и маркетинга.

Думайте об этом как о GPS для принятия решений. GPS может сказать вам, где вы находитесь, куда вам нужно идти и по каким путям вам следует туда добраться. Именно это мы делаем для отделов продаж и маркетинга, и наиболее важной частью этого является предоставление правильных рекомендаций.

CZ: Что отличает Absolutdata от других программных решений для рекомендаций, основанных на данных?

АК: Сегодня вокруг ИИ столько ажиотажа. Независимо от того, используют ли это люди и компании, они об этом говорят.

Что нас отличает, так это то, что мы на самом деле его используем. Мы сделали шаг в этом направлении пять лет назад, еще до того, как об этом заговорили. У нас была проблема, и мы рассматривали ИИ как решение. Нас отличает наш опыт и знания, а также наличие сложного решения на основе искусственного интеллекта, которое дает владельцам бизнеса реальные результаты.

Вместе с рекомендациями, которые действительно могут оказать влияние на бизнес, нужно много учиться. У нас есть компании, где отдел продаж нуждается в рекомендациях каждую неделю, поэтому наша система создает для них еженедельные планы.

У нас есть другие компании, которым необходимо знать, какие маркетинговые кампании им следует проводить. Например, у нас может быть клиент, который часто проводит платные рекламные акции. У нас есть сложные модели искусственного интеллекта, которые могут использовать реальные данные, чтобы предоставить клиенту оптимизированный календарь платных рекламных акций. Клиент может использовать этот календарь в качестве основы для планирования рекламных акций, добавления и вычитания вещей там, где он считает нужным, но у них есть прочная отправная точка.

Если маркетологам обычно требуются недели, чтобы добраться до этой точки вручную, то у нашей платформы уходит всего 10 минут. Есть данные, есть модели и есть ответ. Мы можем предоставить клиенту полное решение, сделав его в целом более эффективным и гибким.

CZ: Как это выглядит со стороны клиента?

АК: Клиент получает доступ к инструменту, который подходит прямо в его браузеры. Они могут войти в систему и увидеть рекомендации, сделанные системой на основе определенных ими предпочтений и требований. Наша цель - предоставить рекомендацию в нужном месте и в нужное время, а также упростить для клиента работу с ней.

В этом духе мы интегрируемся со многими инструментами, которые уже используют наши клиенты, будь то платформа CRM или система программного обеспечения для управления торговлей и т. Д. Одним нажатием кнопки принятие решения и выполнение рекомендации происходит с помощью инструментов. они уже есть, что делает весь процесс беспроблемным и эффективным.

Со стороны клиента частью процесса является принятие или отклонение рекомендаций. Если вы думаете о большом сайте электронной коммерции, который дает рекомендации относительно вещей, которые вы, возможно, захотите купить, потребитель может рассматривать только 30% рекомендаций как то, что он действительно купил бы.

В этом случае 30% нормально. В деловой ситуации планка намного выше. Наши клиенты не могут позволить себе, чтобы 70% их бизнес-рекомендаций были плохими. Стремясь максимально приблизиться к 100%, мы обеспечиваем обучаемость самой системы.

Например, если клиент отклоняет рекомендацию, система учится на этом. В следующий раз, когда он дает рекомендацию, он рассматривает отклоненные рекомендации наряду с успехом тех, которые были приняты, настраивая и улучшая все самостоятельно.

CZ: Что вас больше всего волнует в Absolutdata?

АК: Меня особенно волнует эмоциональный отклик, который мы получаем от наших клиентов. Я пришел из мира аналитики, который довольно прост, очень резок.

Предоставляя клиентам эти рекомендации для лучшего принятия решений, мы можем вызвать ажиотаж. Мы можем дать им осязаемые вещи, которые они могут сделать для улучшения своего бизнеса, и волнение, которое мы слышим от них в результате, - это очень крутой опыт. Наш инструмент дает нашим клиентам чувство собственности над своим бизнесом, которого многие раньше не чувствовали.

Как я уже сказал ранее, мы также очень рады внедрять технологии, о которых другие компании сейчас только мечтают. Нам удалось преодолеть шум и ажиотаж и фактически использовать технологию искусственного интеллекта.

В конце концов, мне очень нравится слышать, насколько нашим клиентам нравится работать с нашим инструментом. Это приносит мне огромное удовлетворение.

CZ: Представляю!

АК: Совершенно верно. Мы создаем новую категорию рекомендательных систем с искусственным интеллектом и машинным обучением, которые действительно обеспечивают ощутимые результаты и преимущества для наших клиентов.

Это захватывающая вещь, и это то, что мы можем сказать в наших телефонных звонках. Мы действительно можем указать на нашу систему, указать на успешные рекомендации и доказать, что мы не выдумываем. Отсюда и первоначальная уверенность клиента.

Как только они внедряются в себя, они могут увидеть, как это работает, и для нас это очень круто.

Факты об Absolutdata

• Сотрудники: 400
• Год основания: 2001 г.
• Штаб-квартира: Аламеда, Калифорния
• Среди клиентов: Adidas, Uber, Godiva, Sprint, Kellogg's, Levi's, Autodesk, Kia.
• Martech Landscape Категория: Бизнес / Анализ клиентов и наука о данных