B2B營銷人員收到大量電子郵件。事實上，B2B營銷人員平均每發送1000封電子郵件就會收到20到30封回複，當你給數千或數百萬人發送電子郵件時，這會花費大量的時間。
Siftrock是一個自動管理和挖掘這些電子郵件的機器學習工具
回複B2B營銷人員。通過與HubSpot等營銷自動化係統集成，Siftrock可以更新數據庫，提高電子郵件的參與度，甚至發現新的潛在客戶。這一切都在沒有人工監督的情況下進行，使營銷和銷售團隊能夠完成更高價值的活動，而不是管理他們的收件箱。
結果呢?在更短的時間內更有效地處理電子郵件。我們采訪了舍恩菲爾德，了解該公司是如何使用它的AI在電子郵件營銷中的應用．
用一個句子或語句描述Siftrock。
Siftrock管理和挖掘B2B營銷人員的電子郵件回複;我們的產品與您的營銷自動化平台集成，以清理您的數據庫，啟用電子郵件參與，並發現新的潛在客戶。
Siftrock如何使用人工智能(即機器學習、自然語言生成、自然語言處理、深度學習等)?
我們使用機器學習對電子郵件進行分類，挖掘和評分聯係數據，並對不同類型的電子郵件回複和回複采取行動。典型的B2B營銷人員每發送1000條消息就會收到20到30封郵件回複。當你看到那些擁有數十萬或數百萬營銷聯係人的公司時，這是一個大問題，傳統上通過手動監控收件箱來解決(即浪費大量時間和人力資本)。
你認為目前人工智能的局限性是什麼?
細節決定成敗。最後5%到10%的精確度非常具有挑戰性。在考慮為特定用例交付準確的結果時尤其如此。沒有一種通用的方法適用於所有領域。每種類型的數據和每個用例都有大量的細微差別和複雜性。
在我們試圖分類和理解混亂的電子郵件內容時，這當然是真的。我們很快就把事情做好了，但我們花了數年時間和數百萬個例子來建立一個訓練集，並將我們的算法改進到客戶要求的95%的精度範圍。此外，有許多細微差別使數據適用於我們的特定用例。
你認為未來人工智能在營銷和銷售方麵的潛力是什麼?
這項技術似乎正在起飛，市場上有很大的興奮和嗡嗡聲。然而，我認為主流應用還需要很長時間。在一段時間內，企業將難以確定自己在人工智能方麵的理念。
他們想讓機器接手多少工作?在技術不完善和不成熟的情況下，他們願意承擔多大的風險?他們會讓人工智能接管與客戶的互動嗎?
Siftrock與競爭對手或傳統解決方案的區別是什麼?
不幸的是，篩石的主要替代品是體力勞動。我們在兩個方麵脫穎而出:
第一，不需要人工監督的準確性和速度。第二，我們與營銷自動化平台(例如Marketo, Eloqua, HubSpot, Pardot)集成的靈活性使我們能夠適應幾乎任何客戶用例。
就公司規模和行業而言，你們的原型客戶是誰?
我們主要為B2B技術和服務公司服務。這包括高增長的中端市場公司，如Procore、Avalara和Glassdoor，以及大型企業，如Citrix、Frontier和LogMeIn。
對於市場營銷人員和銷售人員來說，Siftrock的主要用例是什麼?
電子郵件回複管理有助於三個B2B營銷用例:
- 改善數據庫運行狀況和可交付性。我們幫助失效過期的聯係人，找到工作變化，並更新聯係信息。
- 啟用雙向電子郵件參與。我們幫助將真實的人類響應發送給正確的代表，測量回複率，並在一個地方跟蹤所有活動的響應。
- 在目標客戶上尋找更多的銷售聯係人。我們從辦公室以外的回複中尋找新的銷售線索，在人們換工作時尋找替代聯係人，並挖掘電子郵件簽名以獲取新的電話號碼。
關於人工智能在營銷中的應用，還有什麼其他想法嗎?或者對那些剛剛開始探索人工智能可能性的營銷人員有什麼建議嗎?
從您想要解決的業務問題和用例開始，然後將人工智能驅動的解決方案視為眾多前進路徑之一。人工智能不會解決所有問題，但它有一些很好的應用，絕對應該被考慮在內。
另外，尋找那些願意傾聽你的反饋來改進他們平台的供應商。大多數東西一開始都不完美，但如果供應商表現出傾聽和學習的願望，隨著時間的推移，你會看到巨大的收益。