Des données non exploitées à des centaines de leads qualifiés : les percées marketing de Snowflake grâce à l’IA

Voyez comment l’équipe de Marketing Intelligence de Snowflake utilise l’IA Snowflake, de l’automatisation de la traduction des données mondiales à la mise en œuvre d’un filtre antispam précis à 99 %, ce qui se traduit par des centaines de nouvelles réunions et une amélioration significative de la qualité des leads.

Nous avons vu comment les outils d’IA de Snowflake transforment les résultats pour nos clients. Qu’il s’agisse de renforcer les opérations de la supply chain, d’améliorer l’efficacité du recrutement de personnels de santé ou d’économiser 54 % des coûts, l’IA dans Snowflake a un impact réel sur les entreprises du monde entier. 

Cette même puissance transformatrice est également à l’œuvre dans Snowflake. Ici, nous étudions la façon dont les équipes de Marketing Intelligence et de relations avec les développeurs chez Snowflake utilisent les outils d’IA de Snowflake pour améliorer considérablement la façon dont elles interagissent avec leurs clients et allouent des ressources.

Comme Snowflake compte des clients dans le monde entier, l’entreprise doit être en mesure de se connecter avec ses clients quels que soient les régions, les langues et même les alphabets. Mais lorsque des clients et prospects remplissent des formulaires pour du contenu fermé, comme des eBooks ou des webinaires, en utilisant des caractères non anglais comme le hangeul ou le japonais, leurs fiches peuvent ne pas correspondre dans des bases de données basées sur l’anglais comme Salesforce, ce qui entrave la correspondance précise des leads et la gestion de compte. L’équipe de Marketing Intelligence a donc décidé de faire appel à Snowflake.

Grâce à Snowflake Cortex Complete, l’équipe a automatisé la traduction des noms d’entreprises coréennes et japonaises. Ensuite, l’équipe a effectué des vérifications supplémentaires par soucis d’exactitude et a réécrit ces informations dans Salesforce. Cela a permis à des données auparavant incompatibles de circuler en toute transparence dans le système de génération de leads sans nécessiter de traduction manuelle supplémentaire ou des services externes coûteux. 

« La mise en œuvre a été très simple puisque nous mettons à jour nos tables Snowflake et envoyons des informations dans Salesforce chaque jour », explique Daniel Chow, Senior Data Scientist chez Snowflake. « La beauté de Snowflake Cortex est qu’il fonctionne avec le SQL. Si vous mettez déjà à jour vos tables en SQL, ce n’est qu’une ligne de plus. »

Cet effort a permis d’intégrer 8 000 comptes jusqu’alors non qualifiés. Le système de traduction étant automatisé, il fonctionne sans l’intervention de l’équipe et a permis de planifier plus de 300 réunions supplémentaires à ce jour.

En marketing, il existe de nombreuses façons d’entrer en contact avec des clients intéressés. Mais les entreprises veulent être sûres que lorsqu’elles tendent la main, elles vont réellement toucher les humains qui veulent être atteints. Cela peut parfois représenter un défi lorsque vous essayez de filtrer les spams. Pour aider les équipes marketing et ventes à concentrer leurs efforts sur de véritables prospects, l’équipe de Marketing Intelligence a utilisé l’IA Snowflake pour mettre en œuvre un processus de sélection de profils. 

Daniel Chow et son équipe ont utilisé Snowflake Cortex pour identifier les marqueurs qui indiquent si un lead est un spam (comme « Test » ou « XXXX » au lieu d’un prénom) afin d’améliorer la notation des leads et d’éviter de perdre du temps à atteindre des profils illégitimes. En réglant le modèle sur plusieurs milliers d’échantillons, l’équipe a pu créer un modèle capable d’éliminer les spams avec une précision de 99,8 % et d’aider à déterminer un score de leads efficace. « En fin de compte, Cortex peut fournir une précision suffisante et un taux de faux négatifs suffisamment faible pour réduire le taux d’annulation des réunions », explique Daniel Chow. Désormais, les commerciaux n’ont plus à perdre de temps à travailler des leads qui ont très peu de chances d’aboutir à des résultats. 

Au fil du temps, les faibles taux constants de conversion des leads signalés comme spam ont validé l'efficacité du modèle, conduisant à son intégration en tant que filtre direct. Il en résulte une amélioration significative de la qualité des leads. « Nous avons tous dû faire face à la ‘créativité’ illimitée des gens et des bots qui remplissent des formulaires de marketing avec des informations inédites et non pertinentes, comme Bruce Wayne ou autres formulations incongrues », explique Travis Henry, Senior Director of Go-to-Market Operations chez Snowflake. « Les filtres codés en dur ne résolvent pas tout le problème et des spams évidents (pour les humains) arrivent encore jusqu’aux services commerciaux. Cette solution place un examinateur intelligent 24 h/24, 7 j/7 sur chaque lead pour s'assurer que les spams sont écartés et que seuls les leads pertinents sont notés, acheminés et suivis. » 

En empêchant le traitement des demandes probables de spam, Snowflake optimise ses ressources et s’assure que les efforts de vente et de marketing sont dirigés vers de véritables prospects. 

Pour en savoir plus sur la façon dont nos clients utilisent l’IA générative avec Snowflake pour obtenir des résultats concrets, téléchargez le rapport Les secrets pour réussir avec l’IA générative ou explorez les solutions d’IA de Snowflake.