如何利用AI進行評分、優先級排序，並更好地理解線索和客戶

MadKudu是一個人工智能驅動的營銷智能平台，幫助營銷人員建立模型，以更好地評分、優先級和理解線索和客戶。

該平台還使用機器學習來幫助你識別合適的潛在客戶，並預測他們會花多少錢。

我們采訪了弗朗西斯BreroMadKudu的聯合創始人和CRO，了解更多關於這種營銷AI解決方案的信息。

用一句話或一句話描述你的公司。

MadKudu是一個營銷智能平台，通過消除運營挑戰，支持複雜的業務，使團隊更快、更智能地工作。

你們公司是如何在產品中使用人工智能的?

我們在整個產品中利用了一些級別的機器學習。

我們的模型的核心是幫助客戶預測結果。然而，我們也使用模型來生成特征(又名預測器)，並克服B2B中典型的特征稀疏性，特別是在第三方豐富方麵。使用了不同類型的算法，從隨機森林到非線性回歸;然而，我們平台的一個很強的特殊性在於我們如何利用自己的優化功能來更好地適應B2B銷售的高度上下文化需求。

您的ai驅動解決方案的主要營銷用例是什麼?

邏輯預測，如領先和帳戶評分和優先級，分類，如細分，以促進個性化，數據科學(PCA, kNN…)此外，用戶分析可以更好地了解你的理想客戶資料(ICP)，以及是什麼讓一個潛在客戶適合/有可能轉化，以及對錢包估計規模和預期支出的價值預測。

是什麼讓你的人工智能解決方案比傳統方法和產品更智能?

與非ml解決方案相比，MadKudu提供了基於曆史轉換數據的預測模型，而不是手工分配點。預測模型有助於對抗先入為主的觀念，識別非明顯的趨勢。例如，總部位於更昂貴郵政編碼的公司有更多的預算，因此有更多的購買力。在行為方麵，我們將時間衰減考慮在內，以便更好地表示意圖隨時間的波動。根據事件的類型，每個衰減都是不同的。例如，打開一封電子郵件的整體影響小，效果短。注冊一個網絡研討會將對意圖產生更持久的影響。這些都是需要考慮的關鍵因素，以確保我們在任何給定的時間內了解潛在客戶在他們的旅程中處於什麼位置。

與其他人工智能驅動的解決方案相比，我們的算法優化了終端用戶的可理解性，以促進更高的采用水平，而不是優化純粹的預測和失敗的“黑箱”測試。重要的是不要利用那些具有高預測能力但解釋性較低的特性。例如，“公司使用。ly域”可能是高預算的預測，但僅憑這一信息並不能使銷售在拓展中更有效。然而，這可能與。ly公司(仍在運營的公司)是相關的在這一點上擴大規模．

市場營銷人員從你的人工智能技術中獲得價值有什麼最低要求嗎?(例如數據、列表大小等)

不完全是，但如果你每個月的新客戶少於2000個，你可能就不需要我們模型中的AI部分了。但是，您可能希望數據科學部分能夠促進第一個和第三方數據操作、實時編排和決策製定。此外，探索能力有助於戰略評估。

就公司規模和行業而言，你的理想客戶是誰?

我們與優秀的公司合作，主要在B2B SaaS領域，如InVision、Clearbit和Intercom。

你認為目前人工智能的局限性是什麼?

教育。人們仍然困惑於什麼時候應該使用人工智能，它應該做什麼，什麼時候不應該使用它，以及為什麼你可能不想要自我學習。

設計標準是一個巨大的挑戰，我們正在積極努力，以確保最終用戶采用人工智能，而不是覺得他們被人工智能統治。

你認為人工智能在市場營銷中的未來潛力是什麼?

人工智能將把自動化提升到一個新的水平，並允許更細粒度的個性化。然而，這將需要更強大和更明確的營銷策略，可以利用人工智能的能力。人工智能本身並不能解決新問題。它有助於通過調整使旅程與用戶相關的解決方案的規模。人工智能將為大眾帶來與高端時裝店優秀銷售代表互動的高度個性化體驗(了解你的需求，根據你的身份定製產品，以及你可能不知道自己適合什麼)。

對於人工智能在營銷中的應用還有什麼想法，或者對那些剛剛開始使用人工智能的營銷人員有什麼建議嗎?

總是從你試圖為客戶解決的問題開始。AI應該幫助解決方案超越基於規則的自動化，因為需要決策點或數據的數量。不要為了人工智能而做人工智能。雖然人工智能公司可以通過最佳實踐提供幫助，但關鍵是不要陷入那種自動神奇地讓所有問題都消失的欲望。人工智能是一種工具，而不是解決方案。