Offrez l’avenir de l’analyse marketing dès aujourd’hui

Offrez l’avenir de l’analyse marketing dès aujourd’hui

L’équipe Marketing Intelligence de Snowflake fournit des analyses en temps quasi réel à de nombreuses fonctions de nos équipes Marketing, Ventes et Finance, faisant de Snowflake une organisation véritablement axée sur les informations.

Nous réalisons cet exploit grâce à des tableaux de bord analytiques qui fournissent des informations sur l’efficacité des campagnes marketing que nous menons. Les parties prenantes du marketing savent en un coup d’œil exactement ce qui se passe avec chaque campagne, ce qui leur permet de prendre des décisions basées sur des informations basées sur des données.

Nous avons également créé des applications de science des données qui prévoient les pipelines de ventes et prédisent les meilleurs comptes et prospects à poursuivre par les ventes grâce à la notation des comptes et à la notation des prospects. Alimentés par l’afflux continu de données, nos modèles d’apprentissage automatique (ML) optimisent ces prédictions chaque jour, ce qui améliore les résultats et permet un alignement étroit entre les ventes et le marketing.

Pour de nombreuses organisations, ce type d’analyse marketing peut sembler difficile, voire impossible, à réaliser. Peut-être que les données se trouvent dans trop d’emplacements et sont difficiles à agréger, ou peut-être que les données restent cloisonnées dans les nombreuses applications et systèmes utilisés par votre équipe marketing.

Quelle que soit la raison, les équipes d’analyse marketing doivent disposer d’une source unique de données si elles souhaitent fournir une vue complète de tous les programmes et initiatives marketing. L’analyse en temps quasi réel l’exige.

La puissance de l’analyse marketing en action

Voici quelques exemples de tableaux de bord d’analyse et d’applications de science des données que nous avons créés. Tous reposent sur les données de nombreuses applications SaaS que nous utilisons dans le marketing chez Snowflake. La clé est de centraliser toutes ces données cloisonnées. C’est un avant-goût de ce que vous pouvez réaliser avec l’analyse marketing lorsque vous centralisez les données sur une seule plate-forme de données, garantissant que toutes les données sont facilement transformées et prêtes pour l’analyse.

Rapports de campagne

Pour notre équipe de génération de la demande, nous fournissons des tableaux de bord pour suivre les réponses aux campagnes et les dépenses publicitaires. Cela donne à l’équipe une visibilité en temps quasi réel sur les dépenses de campagne par rapport aux résultats. Nos tableaux de bord de rapports de campagne affichent des facteurs tels que le montant dépensé, le nombre de réponses générées et les tendances hebdomadaires et même quotidiennes par plate-forme publicitaire et paramètre UTM. De plus, nous avons construit un modèle d’attribution de campagne pour comprendre le parcours d’engagement de la campagne pour chaque compte, ainsi que l’impact sur l’entonnoir de vente afin de mesurer le retour sur investissement. Ces informations permettent aux spécialistes du marketing de prendre des décisions rapides et basées sur des informations sur les campagnes les plus efficaces, ainsi que de planifier des campagnes pour l’avenir.

Marketing basé sur les comptes

La génération de la demande segmente de larges audiences et les commercialise via différents canaux. Le marketing basé sur les comptes (ABM) cible des comptes nommés spécifiques avec un contenu hautement personnalisé. Chez Snowflake, nous avons créé des tableaux de bord d’analyse qui offrent une vue globale de toutes les campagnes ABM. Nous incluons des informations de compte enrichies à partir de sources de données supplémentaires, ce qui permet à nos spécialistes du marketing ABM de personnaliser les campagnes à un niveau encore plus profond.

Par ailleurs, les fournisseurs d’ABM fournissent des rapports manuels sur les données, ce qui peut amener certains acteurs marketing à ne pas se soucier du cloisonnement des données ABM. Cet état d’esprit représente un obstacle qui devrait être supprimé. La seule façon pour les équipes d’analyse marketing de fournir une vue ABM complète est de combiner les données ABM avec d’autres sources de données pertinentes.

Performance marketing terrain

Pour soutenir les performances sur le terrain et favoriser l’alignement entre les ventes et le marketing, nous fournissons des tableaux de bord personnalisés où chaque spécialiste du marketing sur le terrain peut voir son territoire, ses comptes et le type d’engagement de campagne qui s’est produit au cours du dernier jour, de la semaine, du mois, du trimestre ou de l’année.

Nous avons commencé avec notre base de données marketing, y compris tout, des comptes cibles ABM et des engagements de campagne, aux événements de campagne sur le terrain et aux campagnes plus larges au niveau de l’entreprise, ainsi que la santé du pipeline. Nous avons ensuite segmenté les données et les avons alignées sur la hiérarchie des champs de haut en bas au sein des ventes. Étant donné que toutes les données sont alignées et catégorisées, nous alimentons désormais cette vue partagée entre les ventes et le marketing, et avons construit un alignement solide pour stimuler l’engagement des comptes ciblés.

Commercialisation des partenaires

Bien que l’analyse de l’impact du marketing des partenaires sur les campagnes puisse être difficile pour de nombreuses organisations, nous avons créé des tableaux de bord qui offrent une visibilité complète sur les différents types et programmes de partenaires.

Parce que nous recueillons tant de mesures différentes, il existe une multitude de façons d’examiner les données afin d’évaluer les partenaires. Ces capacités de création de rapports en temps quasi réel permettent des conversations constructives avec les partenaires sur les attentes et les incitations.

Certains tableaux de bord montrent à quel point il est facile de visualiser les campagnes par événement, de voir combien de personnes ont répondu et d’aligner les campagnes avec différents territoires de vente. Nous pouvons également examiner comment chaque partenaire a contribué à générer la demande ou à pénétrer différentes industries. Ces informations permettent à l’équipe marketing des partenaires de Snowflake de classer les partenaires en différents niveaux, en fonction de facteurs axés sur les informations tels que l’implication et l’engagement.

Notation des prospects

Parce que nous utilisons une seule source de données, nous avons construit des modèles ML qui fournissent une notation prédictive des prospects pour chaque prospect que nous recevons. Nous disposons d’un moteur entièrement automatisé et alimenté par ML qui produit des prédictions en temps quasi réel via un algorithme d’entraînement quotidien, basé sur toutes les données circulant dans ces applications de notation.

Notre modèle est également auto-apprenant, ce qui signifie qu’un nouveau modèle est généré chaque jour. L’algorithme d’aujourd’hui est différent d’hier car le modèle apprend constamment, ce qui est la véritable puissance du ML. En conséquence, nous atteignons notre objectif commercial consistant à identifier les prospects cibles les plus potentiels pour les ventes et le marketing.

De plus, nous aidons à prioriser les séquences de sensibilisation des chargés de développement des ventes (SDR) afin d’améliorer leur productivité. Étant donné que la ressource la plus précieuse pour les SDR est leur temps, la notation des prospects les aide à se concentrer sur les prospects exacts les plus susceptibles de se convertir. En conséquence, l’équipe SDR constate une amélioration de 50 % de la conversion des prospects en réunions, un pourcentage qui ne fera qu’augmenter à mesure que le modèle s’affinera avec des données supplémentaires. À plus long terme, nous prévoyons de renvoyer les données de notation aux plateformes publicitaires afin qu’elles puissent également améliorer le ciblage ou le reciblage.

Prévision de pipeline

Nous avons construit un modèle ML qui élimine les approximations des prévisions de pipeline. Plutôt que d’exécuter des rapports CRM et de mener des analyses ad hoc, notre modèle prédit la quantité de pipeline qui sera fermée chaque trimestre et la quantité qui sera transférée dans les trimestres à venir.

Ce modèle ML est extrêmement complexe et s’appuie sur des données de pipeline historiques et des centaines d’autres points de données et signaux pour comprendre si une opportunité particulière sera fermée et quand. Il utilise également des données au niveau des commerciaux, y compris la quantité de nouveau pipeline qui sera créée pour chaque représentant et la quantité qui sera fermée au cours de chaque trimestre. Cela aide les responsables commerciaux à comprendre où ils doivent embaucher plus de représentants en fonction des opportunités existantes.

Étant donné que les parties prenantes des ventes et du marketing voient ce qui devrait se déplacer dans le pipeline et se clôturer, ainsi qu’une vue claire du pipeline par rapport aux objectifs de réservation, elles peuvent tout aligner pour atteindre leurs objectifs et générer des résultats commerciaux.

Les décisions basées sur les informations permettent un alignement inter-équipes

Comme l’illustrent ces exemples, le marketing ne fonctionne pas dans le vide. En maintenant et en s’appuyant sur ces modèles ML et ces tableaux de bord analytiques, l’équipe d’intelligence marketing fournit une source centralisée d’informations en temps quasi réel qui peuvent et doivent être utilisées par d’autres équipes pour amplifier leur impact. Des équipes telles que les ventes et les finances sont habilitées à parler le même langage que le marketing et détiennent les mêmes hypothèses sous-jacentes et les mêmes informations pertinentes. Par conséquent, il est plus facile de favoriser l’alignement autour d’objectifs partagés et complémentaires.

La performance terrain est la parfaite illustration de l’alignement que nous apportons aux Ventes et au Marketing. En regroupant et en analysant les données des campagnes marketing et les données sur les performances des ventes, les parties prenantes des deux équipes sont en mesure de prendre de meilleures décisions grâce à des conversations axées sur les informations et des objectifs partagés.

Nos prévisions de pipeline en sont un autre exemple. L’équipe d’intelligence marketing fournit des informations précieuses au marketing et aux ventes sur la vitesse à laquelle nous remplissons et vidons le pipeline. Mais ces informations apportent également de la valeur à l’équipe Financial Planning & Analysis (FP&A), qui est responsable des prévisions et de la budgétisation. En effet, les revenus sont influencés par la façon dont l’équipe commerciale convertit les prospects, qui est influencée par la rapidité avec laquelle le pipeline marketing évolue, l’efficacité de nos campagnes marketing et la précision de notre notation des prospects.

La même chose est vraie dans le sens inverse : si nous démontrons par l’analyse des rapports de campagne que le marketing atteint des niveaux élevés de succès avec certaines campagnes, alors les données prennent en charge une conversation avec les finances où les parties prenantes du marketing peuvent demander un budget supplémentaire pour accélérer, stimuler ou reproduire ces types. de campagnes.

Tout commence par la bonne technologie

Le problème fondamental auquel sont confrontées les équipes d’analyse marketing aujourd’hui est de savoir comment rassembler toutes vos données. Sans une copie unifiée et unique de toutes vos données, il est extrêmement difficile de fournir des analyses robustes et de créer des modèles qui fournissent des informations prédictives et prescriptives en temps opportun.

UN plate-forme de données cloud moderne résout ces défis en fournissant un référentiel central où toutes les données résident en un seul endroit. Une plate-forme basée sur une architecture de données partagées multi-clusters permet de rassembler rapidement de gros volumes de données variables, de combiner des ensembles de données, d’exécuter des analyses avancées en temps quasi réel et de créer des modèles d’apprentissage automatique.

Pour vraiment optimiser vos programmes marketing et prévoir votre retour sur investissement, votre plateforme de données cloud doit :

  • Échelle l’ingestion continue de quantités massives de données à partir de toutes vos applications et fournit la puissance de calcul nécessaire pour exécuter un nombre quasi infini de charges de travail de données simultanées sans affecter les performances.
  • Centralisez et transformez des données variées– structurées, semi-structurées et non structurées – qui sont produites et cloisonnées dans différents magasins de données SaaS et cloud et renvoient ces données vers des applications externes.
  • Partagez en toute sécurité des données en direct dans votre organisation marketing avec d’autres groupes de parties prenantes et avec d’autres partenaires commerciaux, tout en acquérant facilement des ensembles de données externes pour mieux comprendre les clients et éclairer votre stratégie de vente.
  • Activer la science des données moderne pour gérer pratiquement n’importe quel volume de données à grande vitesse pour alimenter l’intelligence d’affaires et l’analyse avancée, et former des modèles d’apprentissage automatique.
  • Fournir des fonctionnalités de sécurité et de gouvernance modernes pour protéger les données, respecter les réglementations sectorielles et régionales sur les données, suivre l’emplacement des données, qui les utilise et permettre une copie unique de vos données sur laquelle un nombre quasi illimité d’utilisateurs simultanés peut compter.

Construire une équipe diversifiée avec une culture florissante

Outre la bonne technologie, nous construisons une équipe diversifiée qui est répartie dans le monde entier pour générer un impact continu pour le présent et l’avenir. L’intelligence marketing est un domaine technique, mais elle doit aussi être créative et constamment innover. Chaque membre de l’équipe d’intelligence marketing porte plusieurs casquettes, créant des tableaux de bord d’analyse de premier ordre, développant des applications de science des données prédictives, racontant des histoires de données de manière créative et menant des activités de leadership éclairé pour gagner l’esprit des clients et influencer l’industrie.

Fournir des informations aujourd’hui et à l’avenir

Chez Snowflake, nous accordons la priorité au client, ce qui guide tout ce que nous faisons. Pour mon équipe d’intelligence marketing, notre clientèle varie. Bien qu’il s’agisse généralement d’équipes marketing, commerciales et financières, il peut également s’agir de clients externes. Récemment, j’ai parlé à un client qui n’avait pas mis en place de modèle de notation des prospects et qui cherchait des idées sur la façon de faire évoluer les opérations avec les données. Ces conversations sont de plus en plus fréquentes et me font réaliser que Snowflake est sur le point d’aider à bien des égards.

Aujourd’hui, nous permettons à l’équipe marketing mondiale de Snowflake de devenir l’équipe la plus axée sur les connaissances du secteur. Peut-être que demain nous exécuterons cet objectif pour un public beaucoup plus large en offrant nos tableaux de bord analytiques évolutifs et nos modèles ML aux clients. La beauté des données et de l’apprentissage automatique réside dans le fait que nous apprenons et nous améliorons constamment, ce qui signifie qu’il n’y a pas de fin aux idées et aux opportunités que nous pouvons découvrir.

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