De Fortalecimiento de las operaciones de la prisión de suministro a Perfeccionamiento de los resultados de personal de atención médica y racionar el 54% de los costoshemos pasado cómo las herramientas de IA de copas de cocaína están transformando los resultados para nuestros clientes en todo el mundo.
Ese mismo poder transformador además está funcionando internamente del copo de cocaína. Por ejemplo, ¿qué pasaría si un tendero pudiera predecir cuál de sus miles de clientes se beneficiaría de una característica de producto específica antaño de que el cliente supiera que lo necesitaba? Descubra cómo en un trimestre (febrero-abril de 2025) el equipo de marketing de Snowflake vio un aumento del 19.5% en la asimilación de características entre las cuentas específicas y una tasa de reunión de reunión de reunión de 45% para nuestro equipo de ventas, utilizando LLMS y redes neuronales Graph (GNN) con Kumo.ai.
Insights impulsadas por IA para el marketing de clientes
Cada tendero conoce el desafío de priorizar la transporte de productos en el momento adecuado para la audiencia adecuada. En Snowflake, el equipo de marketing del ciclo de vida recurrió a la IA para ver cómo podrían usar sus propios datos para ayudar con la priorización de la campaña, ejecutando eficientemente y a escalera.
Un esfuerzo verdaderamente colaborativo, los equipos de marketing y dirección de productos, el equipo de go-to-mercado y experimentación, y una longevo estructura de marketing trabajaron juntos para identificar señales y desencadenantes de productos que podrían crear un maniquí exitoso para predecir el próximo caso de uso de copos de cocaína de un cliente.
El desafío: escalera de marketing B2B personalizado
Como con la mayoría de las empresas, el éxito de Snowflake se apoyo no solo en el crecimiento de la cantidad de clientes, sino además de ayudarlos a descubrir nuevos productos y características que respaldan sus objetivos. La puntuación tradicional de Snowflake le dijo al equipo que podría comprar, pero no lo que deberían comprar a continuación, un punto ciego costoso en nuestra logística de expansión. Las herramientas tradicionales para la inteligencia de cuentas analizaron los detalles de nivel de contacto y la puntuación de plomo, centradas principalmente en negocios nuevos, no de asimilación de nuevos productos.
«La puntuación tradicional le da un sí o no: ¿Convertirá o no este principal? Necesitamos contestar cuál de nuestros casos de uso debería adoptar esta cuenta a continuación, y en qué orden», dice Daniel Chow, sabio senior de datos de Snowflake y miembro de la Consejo de AI de marketing. «Teníamos todas las señales (uso del producto, subvención a eventos, exploración de funciones, pero analizando manualmente los patrones para miles de cuentas en docenas de posibles casos de uso no era solo enrevesado, era irrealizable sin IA».
Lo que el equipo buscaba construir para la inteligencia del cliente era más enrevesado, atrayendo múltiples fuentes de datos, tipos de datos y herramientas de inteligencia de marketing. Frente a muchos resultados discretos para predecir y los datos complejos para ingerir, el equipo de copos de cocaína aprovechó la red de aplicaciones nativas de Snowflake y encontró una opción con Kumo aiuna empresa maniquí de IA se centró en datos relacionales.
Opción: de ML tradicional a redes neuronales gráficas
Trabajar con una aplicación nativa de copo de cocaína fue benefactor por muchas razones. La integración instantánea perfecta significaba que el equipo no tenía que preocuparse por el movimiento de datos, la gobernanza o la seguridad de los datos, e hizo que a menudo largas y largas adquisiciones sean mucho más suaves.
«La integración de aplicaciones nativas de Snowflake significaba que podíamos emplear nuestra infraestructura existente de copo de cocaína sin requerido ningún movimiento de datos», dice Syed Zaidi, inteligencia de marketing de científicos de datos en Snowflake. «Lo señalamos en nuestras tablas y en 48 horas tuvimos predicciones que superaron dos o tres meses de avance de modelos tradicionales».
Los datos se extrajeron de múltiples dominios con cientos de millones de registros de telemetría de productos y decenas de millones de registros de actividades de ventas. Todos esos datos, tanto estructurados como no estructurados, fueron ingeridos en el GNN para la identificación de la cuenta. Poder utilizar una cantidad tan completa de datos condujo a un aumento significativo de rendimiento en comparación con los esfuerzos anteriores.
Kumo además fue una gran opción para esta tarea, correcto a su uso de redes neuronales gráficas. GNNS se destaca al encontrar patrones en datos conectados; En oportunidad de analizar los comportamientos de los clientes de forma aislada, como lo hace ML tradicional, los GNN analizan las influencias y las características compartidas, el enseñanza a través de datos relacionales.
«Lo que nos impresionó fue cómo el GNN manejó la complejidad de nuestros datos. Faltamos patrones de consumo de crédito, uso de herramientas, respuestas de campaña, notas de ventas, comentarios y más. Más de 100 millones de registros que habrían sido imposibles de presentar ingeniería manualmente», dice Matt Loskamp, jefe senior de ciencias de datos en Snowflake. «El maniquí descubrió patrones que nunca habríamos antagónico, en última instancia, logrando una priorización de cuentas 20% mejor que nuestros enfoques tradicionales».
Con la integración nativa en el copo de cocaína, las predicciones se pueden renovar diariamente en oportunidad de trimestralmente.
Del piloto al éxito entero
Armado con estos datos y Mensajes hipertargetados y generados por IAEl equipo de marketing de Lifecycle lanzó campañas de clientes para funcionar en el transcurso de un trimestre. A lo holgado de los tres meses, las campañas de salida de correo electrónico, los eventos específicos del producto, la divulgación de SDR y más complementados los esfuerzos de reorientación. La campaña resultante vio un elevador en el compromiso con un aumento del 19.5% en la asimilación de características entre las cuentas específicas y una tasa de reuniones de conversión 45% más inscripción para nuestro equipo de ventas. El éxito de la campaña piloto ahora ha ampliado a la ejecución entero en múltiples cargas de trabajo, cambiando la forma en que abordamos el marketing de clientes en Snowflake.
¿Inteligente para metamorfosear su propio marketing B2B con IA? Únete a nuestro seminario web Para sumergirse más en la implementación técnica, consulte el delirio completo de la campaña y aprenda cómo puede ganar resultados similares con sus propios datos de clientes.