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Siftrock使用機器學習為B2B營銷人員節省大量的電子郵件時間

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參加我們8月3-5日在俄亥俄州克利夫蘭舉行的年度營銷AI會議(MAICON)。

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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封郵件,就會收到20到30封郵件回複。Siftrock的首席執行官亞當·舍恩菲爾德說,當你給成千上萬的人發郵件時,這要花費大量的時間。

Siftrock是一個自動管理和挖掘這些電子郵件的機器學習工具Siftrock營銷人工智能研究所B2B營銷人員的回複。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,甚至還能找到新的線索。這一切都是在沒有人力監督的情況下發生的,解放了營銷和銷售團隊去完成更高價值的活動,而不是管理他們的收件箱。

結果呢?用更少的時間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電子郵件營銷中的人工智能

用一句話或一句話描述Siftrock。

Siftrock為B2B營銷人員管理和挖掘電子郵件回複;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,並尋找新的線索。

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郵件進行分類,挖掘和評分聯係數據,並對不同類型的郵件回複和回複采取行動。典型的B2B營銷人員每發送1000個消息就會收到20到30個郵件回複。當你觀察那些擁有數十萬或數百萬營銷聯係人的公司時,你會發現這是一個大問題,傳統上是通過手動監控收件箱來解決的(即浪費時間和人力資本)。

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%的準確性是非常具有挑戰性的。當考慮為特定用例交付準確的結果時,這一點尤其正確。沒有一種通用的方法是全麵有效的。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。

當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,還有許多細微差別使數據適用於我們的特定用例。

你認為人工智能在市場營銷和銷售方麵的未來潛力如何?

這項技術似乎正在起飛,市場上充滿了興奮和喧囂。然而,我認為主流應用需要很長時間。在一段時間內,企業將難以定義自己的人工智能哲學。

他們想讓機器接管多少工作?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?

是什麼讓Siftrock與競爭對手或傳統解決方案不同?

不幸的是,Siftrock的主要替代品是手工勞動。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所有的客戶用例。

就公司規模和行業而言,你的原型客戶是誰?

我們主要服務於B2B技術和服務公司。這包括高增長的中端市場公司,如Procore、Avalara和Glassdoor,以及較大的企業,如Citrix、Frontier和LogMeIn。

對於市場營銷人員和銷售專業人員來說,Siftrock的主要用例是什麼?

電子郵件回複管理有助於三大B2B營銷用例:

  1. 改善數據庫運行狀況和可交付性。我們幫助作廢過期的聯係方式,尋找工作變動,並更新聯係信息。
  2. 啟用雙向電子郵件參與。我們幫助將真正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的活動響應。
  3. 尋找目標客戶的更多銷售聯係人。我們從辦公室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,並挖掘新的電話號碼的電子郵件簽名。

對人工智能在營銷中的應用還有什麼想法嗎?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ai驅動的解決方案作為眾多前進路徑之一來看待。人工智能不會解決所有問題,但它有一些很棒的應用,絕對應該被考慮在內。

此外,尋找那些願意聽取你的反饋來改進他們平台的供應商。這些東西在一開始並不完美,但如果供應商表現出傾聽和學習的意願,隨著時間的推移,你會看到巨大的收益。

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