Данные B2B + ажиотаж в области искусственного интеллекта: вопросы и ответы с вице-президентом Seismic по данным и аналитике

Многие из нас, работающих в индустрии цифрового маркетинга / martech, слишком хорошо знают шумиху вокруг ИИ. Мы также знаем проблемы работы с данными в сфере B2B.

Многие из нас видят на рынке множество инструментов на базе искусственного интеллекта. Как мы можем избавиться от шума, чтобы решить наши проблемы? Какой анализ данных мы должны проводить сами, а не использовать инструмент бизнес-аналитики?

Где можно поучиться тем, кто плохо знаком с анализом данных?

Мы сели с Аль Бшара, вице-президентом по данным и аналитике в Seismic, чтобы поразмыслить над этими вопросами.

Примечание: в конце декабря Seismic стал единорогом. Мегараунд финансирования серии E в размере 100 миллионов долларов подтолкнул их к этому рубежу. Сейчас они оцениваются в 1,05 миллиарда долларов.

Как сказал Ал, «это было очень весело».

ClickZ: Расскажите немного о своем прошлом?

Аль-Бшара: Я начал работать инженером-электриком в автомобильной промышленности Детройта и на пару лет сделал карьеру. Затем я переехал в Сан-Диего и занялся стартапами. Я был вторым сотрудником в первой компании, к которой я присоединился, которая была приобретена. С тех пор у меня было еще пара компаний.

Самый последний, Email Copilot, мы частично продали ReturnPath, а частично - Seismic.

CZ: И теперь ваша текущая должность - вице-президент по данным и аналитике в Seismic. Как ты выглядишь изо дня в день?

АБ : Итак, мой первый год в Seismic был очень тактическим. Строим технологии в правильном направлении, чтобы прослужить нам в обозримом будущем.

Затем в следующем году мы были очень сосредоточены на стратегии. Куда мы идем, что мы создаем, какие технологии мы должны использовать на нашей платформе и как мы этого добьемся? Как создать хороший поиск на нашем веб-сайте, как получить релевантный контент?

В наступающем году основное внимание будет уделено продуктовой стратегии. Как и в прошлом году, но больше внимания уделяется самому продукту. Что мы думаем о рабочих процессах наших клиентов и проблемах, которые они пытаются решить? И как мы можем построить на них интеллект?

Ч.З .: Seismic способствует продажам и маркетингу. Это очень много данных.

АБ : Да, это так. Район очень широкий и глубокий. Он охватывает множество лиц, от продавцов до маркетологов и покупателей. Думая о множестве рабочих процессов, через которые люди должны выполнять свою работу.

Мы стараемся предоставить информацию о конкретном рабочем процессе.

Как решить, какой контент для чего использовать? На каком этапе воронки? Через какую среду? Этот контент используется для разных персонажей.

Мы стараемся предоставить своего рода тепловую карту, показывающую этот контент на протяжении всего его жизненного цикла и где он работает.

Вот как я думаю о данных, особенно в мире B2B.

CZ: С какими конкретными проблемами сталкиваются маркетологи при работе с данными B2B или B2C?

АБ : Начнем с того, что данных просто меньше. Но есть плюсы и минусы. Данные имеют более высокое значение для каждого элемента. Это более эффективно, если вы все сделаете правильно. Но это также более эффективно, если вы ошибаетесь. Здесь нужно быть очень осторожным.

Данные B2B также имеют проблемы с разреженностью. Если вы хотите провести тестирование на любом уровне, если вы попытаетесь разрезать эти данные на любой уровень, и они станут тонкими, это может быть сложной задачей для получения информации. По крайней мере, действительно надежные идеи, в которые можно верить.

В B2C у вас могут быть миллионы и миллионы пользователей. Это всего лишь предположение, но у Spotify может быть в 100 или 1000 раз больше ежедневных активных пользователей, чем у Salesforce.

Вы должны действительно вложить большие средства в сбор и очистку данных, так что они будут намного более качественными. По сравнению с миром B2C, где нужно использовать гораздо больше данных.

Так что нужно приложить немало усилий, чтобы уменьшить количество необходимых размеченных обучающих данных. Обычно у вас есть модели, которые представляют собой обучающие данные и наклеивают на них ярлыки, чтобы машина могла учиться на них. Используя B2B, мы должны приложить усилия для сокращения необходимого количества.

В конечном счете, одной из самых больших проблем во всем этом является сохранение доверия. Из-за более высокой ценности и меньшей частоты продаж и взаимодействий меньше места для ошибки.

Если мы делаем большие прогнозы относительно того, как нам взаимодействовать с этим конкретным покупателем, и делаем что-то не так, это может быть очень болезненным.

Таким образом, для нас в Seismic это огромная проблема - получить данные и превратить их во что-то действенное и пригодное для использования в сфере B2B. Это весело и захватывающе. Но это очень тяжело.

Это сложно, потому что очень немногие люди в этом мире обладают навыками, необходимыми для этого перевода. Это также сложно, потому что у каждого маркетолога разные потребности. Вы не можете решить каждую проблему для всех.

Как маркетологу стать немного более технически подкованным, чтобы он мог ответить на некоторые из своих вопросов? Потому что они могут не получить нужных ответов. Может быть, их трудно перевести в ответ.

КЗ: А может, они даже не знают, какие вопросы задавать.

АБ : Да, конечно. И часто люди, предлагающие эти решения, тоже не знают вопросов - и они пытаются выяснить, как их решить.

CZ: Что могут сделать маркетологи, чтобы начать изучать собственные данные?

АБ : Итак, маркетологи попытаются получить доступ к любым данным, которые вам предоставляются в необработанном формате.

Начните с того, что просто добавьте его в электронную таблицу. Excel, таблицы Google, что угодно. Узнайте о сводных таблицах, поиграйте с некоторыми форматами. Ознакомьтесь с некоторыми инструментами, которые рассказывают вам о данных. Постройте диаграмму или график, которые могут быть полезны вам в повседневной жизни или работе.

Может быть, поиграйте с этим некоторое время. Затем вы переходите на инструмент бизнес-аналитики, такой как Power BI или Tableau, или что-то в этом роде. Дело в том, что вы можете почерпнуть некоторые базовые идеи из своих данных.

Возможно, вы уже используете инструмент, который сообщает вам о ваших данных.

Но это ваши данные. Это важный навык.

Попади в это, почувствуй себя некомфортно. Возможно, вы не знаете, как использовать Excel или как создать сводную таблицу. Вы можете даже не знать, как получить свои данные.

Разберитесь в этих вещах. Начните подключать устройства. Начните пытаться ответить на некоторые вопросы, которые беспокоят вас последние 12 месяцев. Естественно, вы наткнетесь на некоторые вещи. У вас будут моменты ага.

Через несколько месяцев вы станете не просто более информированным человеком в своей работе, вы станете более ценным ресурсом для своей компании.

КЗ: Это действительно важный момент в отношении владения вашими данными. Скажем, кто-то находится на начальном уровне в мире данных и анализа. Куда им идти?

АБ : У меня нет однозначного ответа, но вы можете пойти разными путями.

Некоторые люди говорят: «Покажи мне веревки». Для них я бы посоветовал зайти в такие места, как Udemy или другие онлайн-курсы, и найти курс, который вы хотите изучить. Есть отличные курсы по Excel, по Power BI.

Они относительно недорогие, а иногда и бесплатные. Если это связано с вашей работой, держу пари, ваша компания будет готова оплатить низкие расходы на некоторые из этих курсов, чтобы вы могли получить образование у эксперта в этой области.

Другие люди больше делают все своими руками / разберитесь сами. Так что им, может быть, стоит просто поиграться с инструментами. Может быть, они столкнутся с некоторыми препятствиями. Так что они будут гуглить, что они пытаются сделать, находят ответы и переходят к следующему.

Мы живем в мире, где, если вы не можете понять, как обучать себя разными способами, вы, вероятно, недостаточно стараетесь. Доступно так много информации.

Ч.З .: Для цифровых маркетологов в целом, будет ли это навыком, который нужно освоить каждому, или полагаться на инструмент, который сделает это за вас?

АБ : Вы должны хотя бы понимать, какие данные существуют. Какие данные вам доступны? Мы движемся в направлении «данные повсюду». В частности, в сфере B2B сейчас все больше осознается тот факт, что «святая корова, здесь много данных».

Вы должны иметь хотя бы осознание. Вы должны уметь думать об этих вещах.

Если вы оцениваете новый инструмент или технологию, вам необходимо быть в курсе того, чем занимается отрасль, или имеющихся данных, или того, как определенные технологии могут обучаться определенным данным для выполнения определенных действий.

Например, если определенная технология способна понять определенную страницу, на которую смотрит потенциальный клиент, какой контент и как долго - если вы даже не знаете, что это возможно, вам трудно понять, что можно сделать. .

Эта информация ценна, потому что если я знаю, на какую страницу они смотрят и что на ней, то я знаю, что их больше всего волнует, поэтому я знаю, о чем с ними поговорить дальше.

Вы не сможете установить такое соединение, если не обращаете внимания на имеющиеся у вас данные.

Ч.З .: Допустим, вы ищете маркетинговый инструмент на базе искусственного интеллекта. Что такое красные флажки или обязательные вещи?

АБ : Есть много красных флажков. Я думаю, что увлечение искусственным интеллектом уже давно вышло из-под контроля. И это смехотворно высокая планка того, какие технологии существуют прямо сейчас.

Это создает некоторые неправильные представления не о том, что возможно, а о том, что надежно, что верно и что хорошо работает.

С B2B, опять же, если вы ошибаетесь, это большая проблема.

Сейчас я думаю, что есть много крутых технологий, делающих много крутых вещей, но есть также много технологий, делающих много обыденных вещей.

Я забыл точную статистику, но торговые представители тратят примерно 35-40% своего времени на продажу. Остальное время занимаюсь административными делами, пытаясь найти контент, обновляя CRM.

Я думаю, что люди думают: «Ооо, посмотрите на этот инструмент, который помогает моим продавцам в этих 35% продаж». И это здорово, если вы нашли надежный инструмент, который делает это. Но часто это рискованно.

Гораздо менее рискованно найти инструмент, который справится с остальными 65% вещей, которые продавцы в любом случае делать не хотят.

Например, используйте инструменты, которые автоматически обновляют CRM. Или помочь организовать встречи и тому подобное. Чтобы ваши продавцы могли тратить 45% из 55% своего времени на продажу. Это то, в чем они хороши, это то, что у них получается лучше всего.

CZ: Если бы вы занимались маркетингом или продажами, на какие инструменты вы бы положились в своей работе?

АБ : Есть много отличных инструментов автоматизации. Автоматизируйте обыденное.

Они очень ценны, они высвобождают время людей, чтобы они в первую очередь делали то, что у них есть в этой области. Написание лучшего контента или продажа потенциальному клиенту. Дайте им время заняться такими вещами.

Вы хотите выбрать еще кое-что. Вы не хотите быть полностью консервативным, вы хотите, чтобы ваша голова была в игре. Некоторые вещи действительно продвинуты. Анализируя встречи и настроения, правильно ли говорят люди, когда они продают. Множество крутых технологий, которые помогают менеджерам по продажам лучше обучать свои команды, основываясь на том, что на самом деле происходит во время их звонков. Существуют действительно крутые технологии прогнозирования того, что вам следует делать дальше и на какие сделки стоит обратить наибольшее внимание.

Найдите удачное сочетание того, что вам удобно, между обыденными, менее рискованными вещами, которые позволяют вам делать больше того, в чем вы хороши, и передовыми вещами, которые могут быть или не могут быть на 100% точными. Вы должны спокойно относиться к риску и внимательно следить за ним.

КЗ: Как мы можем отсеять некоторый шум / шумиху вокруг ИИ?

АБ : Вы не должны сосредотачиваться на «а, а у вас есть ИИ?» Я думаю, что отрасль сейчас движется в этом направлении. Мы немного прошли пик безумия.

Теперь мы больше движемся в направлении «хорошо, я не уверен, что меня волнует, есть ли у вас ИИ или лучший пользовательский интерфейс. Я действительно хочу, чтобы вы разрешили мои большие волосатые проблемы. Если ты сможешь решить мою большую волосатую проблему, мне все равно, как ты это сделаешь. Просто помоги мне это сделать ».

Если бы мы все сосредоточились на этом, а не на каком-то необычном алгоритме прогнозирования, я думаю, что всем было бы лучше. Вот что важно. Если вы не решаете одну или несколько проблем пользователей, остальные не имеют значения. Просто сделайте это проще или эффективнее для них.

Если мы не решаем проблемы, мы зря теряем время. Вот почему мы здесь. Вот почему здесь находится наша компания, поэтому здесь присутствуют все компании в мире. Вот почему мы все делаем то, что делаем, мы пытаемся решать проблемы. Это должно быть в центре внимания.