Snowflake Intelligenceがエキスパートのギャップを埋める：ウェビナーの難問をAIによる新たなチャンスに変える

デマンド創出イベントを主導する立場にある人にとって、珍しくはないものの厳しいシナリオです。オーディエンスは準備万端、カメラは回っていますが、信頼できる技術専門家は不在です。

Snowflakeのデマンド創出チームのシニアマーケティングマネージャーであるErin Troianoは、まさにこの状況に陥りました。この日は、主要な官公庁・公的機関のウェビナー、つまり米国連邦政府機関からのハイレベルな見込み客のための重要なデモでした。

こうしたイベントの標準的な運用手順は明確です。マーケティングチームがロジスティクスと広範なメッセージを担当し、ソリューションエンジニア（SE）をウェビナーに参加させるよう確保します。SEの仕事は、デモ中に必ず出てくる難しい技術的な質問に、いつでも対応できるようにすることです。

「要するに、ライブウェビナーの日時になってもソリューションエンジニアが対応できなかったのです」と、Troianoは振り返ります。「ぎりぎりのリソースを用意していましたが、それもうまくいかず、解決策を急いでいたのは確かです」

ウェビナーが進行中であり、技術的な質問が飛び交っている状況で、2つの選択肢がありました。1つ目はうまく質問をかわすことですが、エンゲージメントを失うリスクがあります。2つ目は新たな回答方法を見つけることでした。そして、Troianoは強力な社内リソースにアクセスできることを思い出しました。それはSnowflake Intelligenceでした。

非常に調整が難しいロジスティクス

この瞬間の重大さを理解するには、よくあるワークフローを理解する必要があります。マーケティングイベントのための技術専門家の確保は、非常に調整が難しいロジスティクス上の課題となります。SEは貴重な人材です。その中心的な責任は収益の拡大にあります。多くの場合、SEは国内のあらゆる場所で顧客や見込み客と面談します。

SEが主催していないウェビナーのチャットに技術的な質問が入ってきた場合に備えて、SEに1時間コンピューターの前に待機してもらうことは、大きな負担です。このようなタスクがあると、SEが価値の高い仕事に対処する時間が少なくなります。とはいえ、このようなサポートがなければ、見込み客の重要なエンゲージメントを失うリスクがあります。「実際、彼らは私たちのために善意でやってくれているのです」と、Troianoは指摘しています。

しかし、この日はSEを確保することができませんでした。Troianoは、Snowflake IntelligenceのAIを活用しながらウェビナーを進行しました。

リアルタイムのインテリジェンスの活用

デモが進むにつれて、お客様から質問が出てきました。単なるロジスティクス上の質問ではなく、Snowflakeの機能に関する技術的な質問でした。Troianoは、Snowflake Intelligenceとのチャットウィンドウを開き、参加者の質問をそのままツールにコピーして貼り付け始めました。

結果はすぐに出ました。 

「技術的な質問をプロンプトにすれば、すぐに正確な回答が返ってきます」と、Troianoは言います。 

重要なこととして、Snowflake Intelligenceは、Troianoに回答を返しただけではなく、出典も提供しました。Troianoが直接参加者に渡すことができる公開ドキュメントへのリンクが提示されました。これにより、見込み客はウェビナーを聞きながらドキュメントを詳しく確認することができました。

セッションの終わりまでに、Troianoは7つの複雑な技術的質問に迅速かつ効率的に回答することができました。

大きな成果

このツールの有効性の真の効果は、ウェビナーの時間を切り抜けるだけでなく、ビジネス成果にも表れています。ウェビナーの参加者の中には、非常に大規模な連邦機関からの重要な役職の見込み客もいました。 その人物は後に、「その機関内のより大きなグループに向けて、フォローアップのデモを行ってほしいと依頼してきたのです」と、Troiano氏は明かしています。「そのような依頼につながったのが、最大の成果だったと思います。その見込み客はその分野で圧倒的な実績を持つ人物でした」

SEがいないと満足度スコアが落ちるどころか、このウェビナーは大成功でした。オーディエンスは必要な情報を手にし、セールスチームは、SEを別業務から引き離すことなく大規模なパイプラインの機会を得ました。

ウェビナーの続き：毎日の業務効率の改善

デマンド創出チームは、Snowflake Intelligenceの価値ある用途をほかにも見つけています。Troianoと同様に、Snowflakeのシニアデマンド創出マネージャーであるJC Quiambaoは、ウェビナー中にSnowflake Intelligenceを「バーチャルSE」として使用し、出席者の質問を分析して技術的な回答をリアルタイムで得られるようにしています。また、調査データも活用しています。これは、見込み客や顧客から直接インサイトを抽出するための、ウェビナーにおける主要な要素の一つとなっています。AIを活用することで、すべての調査を1枚のシートに集約し、データを分析して重要な回答をまとめて格納できるため、今後のハンズオンラボの改善と最適化に役立てることができます。

Snowflakeのデマンド創出シニアマネージャーであるJulie Hoytは、Snowflake Intelligenceを活用してQBRデータの分析をより迅速かつ簡単に行えるようになりました。四半期ごとにデマンド創出チームの各メンバーの時間を節約できる可能性もあります。

デマンド創出マネージャーのGayatri Kapurは、Snowflake Intelligenceを使用して市場性の高いデータベース分析を合理化しています。彼女のチームは、直感的な自然言語クエリを通じて、事業部門のペルソナと技術部門のペルソナの成長を追跡し、最も価値あるリードを促進しているソースを正確に特定できるようになりました。また、Snowflake Intelligenceを活用してリアルタイムのキャンペーンレポーティングを行うことで、継続的な最適化を実現しています。

組織の強化

これらのストーリーが浮き彫りにしているのは、非技術系チームの運用方法の変化です。Snowflake Intelligenceを活用することで、マーケティングプロフェッショナルは技術的な問い合わせに自信を持って対応できるようになり、スケジューリングやロジスティクスの「見えない労力」を削減できます。

さらに重要なことは、組織全体の時間の使い方を最適化することです。「リソースを確保しようとするプレッシャーやペインポイントを解決できます」と、Troianoは説明します。SEは契約締結に集中できます。マーケティング担当者は、必要なインテリジェンスをすぐに得られるため、ファネルをスムーズに進めることができます。