SnowflakeによるデータシェアリングとOutreachのカスタマーエンゲージメントデータを活用したGTMの効率化

多くの企業と同様に、Snowflakeはセールス実行プラットフォームとしてOutreachを使用し、セールスチームが見込み客の調査活動を改善し、リードを効率的にフォローアップするのを支援します。Snowflakeの営業担当者にとって、Outreachは既存顧客および潜在顧客とのほぼすべてのインバウンドおよびアウトバウンドコミュニケーションのための中央リポジトリです。セールスデベロップメント担当者（SDR）リーダーシップチームにとっては、セールスイネーブルメントと自動化のための貴重なインサイト源となります。

Snowflakeマーケットプレイスで利用できるOutreachデータには、リードスコアリング、オーディエンスの共感を呼ぶトピック、営業担当者が最も長い時間を費やしている場所、会話にオープンなアカウントなど、非常に多くの有益な情報が含まれています。しかし、そのデータをエンゲージメントの測定やSDRマネージャーによる担当者のコーチングに使用する前にSnowflakeインスタンスに取り込む必要があります。また、既存の取り込みプロセスには、データ変換やAPI呼び出しに関する問題点がいくつかありました。 

市場投入（GTM）効率を改善するため、SnowflakeはOutreachとの双方向データシェアリングを構築し、すべての顧客エンゲージメントデータの最新バージョンに一貫してアクセスできるようにしました。このブログでは、Snowflakeがどのようにデータシェアリングを使用してSDRチームとマーケティングデータアナリストにメリットをもたらしているかについて説明します。Snowflakeのセールス開発運用およびイネーブルメント担当ディレクター、Travis Henryとシニアマーケティングデータアナリスト、Ryan Huangによる詳細なアドバイスをご覧になりたい方は、Outreachのデータを活用して市場効率を高めることに関するSnowflake on Snowflakeウェビナーに登録してください。

ほとんどのマーケティングデータスタックには、Outreachなどのセールスエンゲージメントプラットフォーム、広告データ、ウェブおよびモバイルイベントデータ、CRMシステム、内部データベースなど、複数のソースから収集されるデータがあります。これらのソースはそれぞれ異なる方法でデータを保存できます。従来のマーケティングデータスタックでは、データを分析する前にいくつかのステップを実行する必要があります。つまり、データを変換し、データウェアハウスに移動し、セキュリティレビューを行い、データを表形式に戻して、予算を超えない範囲で保存場所を見つけます。 

しかし、それだけではありません。API呼び出しでデータを取り込む場合、レートが制限され、結果として望ましいタイミングのデータが得られない可能性があります。そのプロセス全体が、コストが高く、非効率的で、最終的には柔軟性に欠ける方法となり、販売開発チームが回答できる貴重なインサイトを得ることになります。 

Snowflakeチームは以前からOutreachを利用しており、API呼び出してデータをリクエストしていました。柔軟性を高め、実行時間を改善するために、SnowflakeチームはSnowflakeセキュアデータシェアリングによる双方向データシェアリングを通じてOutreachデータにアクセスすることにしました。 

SnowflakeチームはOutreachデータを直接把握できるようになりました。Outreachのアップデートは自動的に行われ、配信されるため、常に最新のデータにアクセスできます。受信者アカウント（Snowflake）のみがデータを発見してアクセスできるため、プライバシーが保たれます。API呼び出しがないためAPIレイテンシーを心配する必要はありません。また、データを移動する必要がないため、ストレージはプロバイダー側に留まります。 

Outreachからデータシェアリングを介してSnowflakeにスムーズかつシームレスにデータを取得できるため、SnowflakeデータサイエンスチームはSalesforce、Marketo、Snowflake内の他のデータと簡単に結合し、すぐにデータのクエリと集計を開始できます。SDRチームとデータアナリストチームは、リードスコアリング、アカウントスコアリング、SDRの有効性と効率の最適化など、多くの分野で大きなメリットを得ています。

Outreachと直接共有する前は、Snowflakeはルールベースのリードスコアリングプロセスを採用していました。リードのアクションに基づいてスコアを割り当てるMarketoから始まり、SalesforceとOutreachにプッシュされました。しかし、コンバージョン戦略が変更された場合、マーケティングオペレーションチームは新しい構造に合わせてロジックを手動で更新する必要がありました。 

SnowflakeがOutreachから直接データを取得することで、データアナリストはフロー全体を自動化し、2時間ごとに実行できるようになりました。リードがシステムに入力し、スコアを取得します。そのスコアはSalesforceとMarketoにプッシュされ、予測情報に使用されます。SDRチームは、その情報を取得して日々のアプリケーションで使用できるようになります。アウトカムデータはモデルトレーニングのためにシステムに戻されます。 

基礎となるモデルは、投入されるデータに基づいて常に更新されるため、調整はほとんど必要ありません。自動化されたプロセスでは、モデル出力のシフトや不一致を監視し、トラブルシューティングが必要な場合にアラートを発します。 

リードスコアとアカウントスコアの更新が頻繁に一貫して行われるため、営業担当者は以前の1日1回の更新スケジュールよりも迅速にアクションを起こすことができます。これで、午前中に中程度のスコアのリードがデータクラウドサミット（営業チームにとっての大きなデータポイント）にサインアップすると、モデルはスコアを高いレベルに上げ、昼食から戻るまでに新しいホットリードを担当者に渡すことができます。 

Snowflakeは、Outreachと他の機能を組み合わせてアカウントスコアリングモデルのトレーニングを行います。目標は、エンゲージメントの高いアカウントに接触する機会をSDRチームに提供することです。このUIでは、過去2週間に高スコアのアカウントにアクセスがなかったアカウントが色分けされて一目でわかり、担当者がアクションを起こすと自動的に更新されます。最近接触していないオポチュニティスコアの高いアカウントを提示することで、SDRチームはエンゲージする可能性の高いアカウントに焦点を当て、その時間を効率的に使うことができます。

SDRのリーダーチームにとって、信頼でき、アクセスでき、ほぼリアルタイムで利用できる情報を持つことは、真にデータドリブンな経営意思決定を行えることを意味します。SDRチームの構築とコーチングを担当する現場セールスまたはSDRマネージャーは、チームパフォーマンスをより完全に把握できるようになりました。これは、BIとアナリティクスの可視性を強化する、複数のシステムからの集約データに基づくビューです。SDRマネージャーは、苦境に立たされているチームや特定のマーケティングキャンペーンをフォローアップしているSDRのボトルネックを特定し、そのインサイトを使用して営業担当者をサポートおよび指導し、より良い仕事のやり方を身に付けることができます。

レポートを大規模に実行し、マネージャーの前で迅速にメトリクスを取得できる機能は、SDRチームがコミュニケーションの関連性を評価し、ビジネスプロセスとコンテンツプロセスについて情報に基づいた意思決定を下すためにも役立ちます。たとえば、イベント後のフォローアップコミュニケーションに関するレポートは、フォローアップメッセージやプロスペクティングシーケンスのさまざまなコンポーネントのABテストや、対面イベントとバーチャルイベントの異なるアプローチの作成などの運用改善のアイデアを呼び覚ますことができます。 

データシェアリングの驚くべき成果の1つは、より多くのデータにアクセスできたことです。これは、OutreachがAPI呼び出しや個々のデータリクエストの仲介を行うことなく、Snowflakeに直接データを提供するようになったためです。データアナリストは、シーケンスやリードスコアやアカウントスコアに対するSDRのアクションなどを可視化できるようになり、モデルのトレーニングに使用できるデータポイントが増えました。SDRのリーダーは、SDRの行動に関する深いインサイトを把握しており、戦術と効率の両方を改善する機会を見つけ、データ結果を迅速に取得できます。

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