Dai dati agli appuntamenti: le innovazioni del marketing basato sull’AI di Snowflake

Scopri come il team di marketing intelligence di Snowflake utilizza l’AI, dall’automazione della traduzione globale dei dati all’implementazione di un filtro antispam accurato al 99%, producendo centinaia di nuovi appuntamenti e un miglioramento significativo della qualità dei lead.

Abbiamo visto come gli strumenti AI di Snowflake stanno trasformando i risultati per i nostri clienti. Dal rafforzamento delle supply chain al miglioramento della selezione e somministrazione del personale sanitario fino al risparmio del 54% sui costi, l’intelligenza artificiale in Snowflake sta esercitando un impatto concreto sulle aziende di tutto il mondo. 

L’AI ha lo stesso potere trasformativo anche all’interno di Snowflake. Qui esaminiamo in che modo i team di marketing intelligence e developer relationships di Snowflake utilizzano gli strumenti AI in Snowflake per migliorare in modo significativo il collegamento con i clienti e l’allocazione delle risorse.

Essendo un’azienda con clienti in tutto il mondo, Snowflake deve essere in grado di connettersi tra regioni, lingue e persino alfabeti diversi. Tuttavia, quando clienti e potenziali clienti compilano moduli per gated content come ebook o webinar utilizzando caratteri non inglesi come Hangul o giapponese, i listing potrebbero non trovare corrispondenze nei database basati sull’inglese come Salesforce, ostacolando un’accurata corrispondenza dei lead e la gestione degli account. Così il team di marketing intelligence ha deciso di mettere al lavoro Snowflake.

Utilizzando Snowflake Cortex Complete, il team automatizza la traduzione dei nomi delle aziende in coreano e giapponese. Poi effettua alcuni controlli aggiuntivi per verificarne l’accuratezza e li riscrive in Salesforce. Ciò ha consentito a dati in precedenza incompatibili di fluire senza problemi nel sistema di lead generation senza richiedere traduzioni manuali aggiuntive o costosi servizi esterni. 

“L’implementazione concreta è stata molto semplice, poiché aggiorniamo le nostre tabelle Snowflake e inviamo le informazioni a Salesforce ogni giorno”, dichiara Daniel Chow, Senior Data Scientist di Snowflake. “Il bello di Snowflake Cortex è che funziona in linea con SQL. Se stai già aggiornando le tabelle in SQL, è solo un’altra riga.”

Questo sforzo ha portato all’integrazione di 8000 account in precedenza senza corrispondenze. Il sistema di traduzione automatizzato è stato eseguito senza l’intervento del team e ha portato a più di 300 appuntamenti aggiuntivi prenotati fino ad oggi.

Nel marketing, ci sono molti modi per connettersi con i clienti. Ma le aziende vogliono essere sicure che, quando si mettono in contatto, raggiungeranno effettivamente le persone che vogliono essere raggiunte. Questa può essere una sfida quando si tenta di filtrare le finte persone. Per aiutare i team marketing e di vendita a concentrarsi su potenziali clienti reali, il team di marketing intelligence ha utilizzato l’AI in Snowflake per implementare un processo di screening delle persone. 

Chow e il suo team hanno utilizzato Snowflake Cortex per identificare schemi che indicano se un lead è falso (come un nome di battesimo di “Test” o “XXXX”) al fine di migliorare il punteggio del lead ed evitare di perdere tempo a contattare i falsi profili. Ottimizzando il modello su molte migliaia di campioni, il team è stato in grado di creare un modello in grado di filtrare i falsi profili con un’accuratezza del 99,8% e aiutare a determinare un lead score efficace. “In ultima analisi, Cortex è in grado di fornire alta accuratezza e un basso tasso di falsi negativi per ridurre la percentuale di annullamento degli appuntamenti”, afferma Chow. Ora i commerciali non devono più perdere tempo a perseguire lead con bassissime probabilità di ottenere risultati. 

Nel corso del tempo, i tassi di conversione costantemente bassi dei lead contrassegnati come spam hanno convalidato l’efficacia del modello, portando alla sua integrazione come filtro diretto. Il risultato è un miglioramento significativo della qualità dei lead. “Abbiamo tutti lottato con la creatività sconfinata di persone e bot che compilano moduli di marketing con informazioni nuove e irrilevanti o con imprecazioni indicibili”, dichiara Travis Henry, Senior Director of Go-to-Market Operations di Snowflake. “Filtri con codice rigido non risolvono il problema e dati evidentemente falsi (per gli esseri umani) arrivano comunque ai team di vendita. Questa soluzione mette un revisore intelligente su ogni singolo lead 24/7 per contribuire a eliminare i dati falsi e a valutare, indirizzare e seguire solo i lead pertinenti.” 

Prevenendo l’elaborazione di probabili richieste fittizie, Snowflake ottimizza le proprie risorse e aiuta a garantire che le attività di vendita e marketing siano rivolte a potenziali clienti reali. 

Per ulteriori informazioni su come i clienti utilizzano l’AI generativa con Snowflake per ottenere risultati concreti, scarica il report I segreti del successo con la Gen AI o esplora le soluzioni AI di Snowflake.