Snowflake exploite les données technographiques pour un scoring avancé via ZoomInfo.
Fondée en 2012, Snowflake s'est rapidement imposée comme un leader sur le marché des plateformes de données cloud et un acteur majeur de la business intelligence. Au cœur de la stratégie de Snowflake se trouve l'accent mis sur l'exploitation des données pour affiner le ciblage dans les ventes et le marketing, établissant de nouvelles normes en matière de prise de décision basée sur les données.
Avec des milliers de clients et un chiffre d'affaires annuel de produits se chiffrant en milliards, le parcours de Snowflake démontre l'impact transformateur de l'utilisation efficace des données en tant qu'actif stratégique.
Les produits et services de ZoomInfo constituent un élément clé de ce parcours, aidant Snowflake à transformer son scoring de comptes, à capitaliser sur les signaux du marché en temps réel et à concevoir une nouvelle vague d'outils de personnalisation alimentés par l'IA.
La vision stratégique des données de Snowflake
La vision de Snowflake s'est concentrée sur la maîtrise de la gestion et de l'application de grandes quantités de données provenant de plusieurs fournisseurs — un défi essentiel pour leur croissance.
Au cœur de cette stratégie se trouvait le développement d'outils utilisant des données technographiques et firmographiques approfondies. Ces outils, essentiels aux initiatives de données de Snowflake, génèrent des scores basés sur les données qui sont intégrés dans son système CRM. Les effets en aval sont nombreux, notamment la possibilité pour les responsables de district et de région d'améliorer leurs efforts de planification de territoire.
L'engagement de Snowflake à traiter les données comme un actif — non seulement pour comprendre le paysage mondial des comptes, mais aussi pour optimiser les processus internes et la prise de décision — a été essentiel pour transformer un défi complexe rencontré par de nombreuses entreprises en une opportunité stratégique.
« Je salue l'équipe des services de données de ZoomInfo. Ils ont vraiment fait un excellent travail en collaborant avec nous pour nous fournir ce dont nous avons besoin. »
David Gojo
Responsable de la science des données commerciales
Cas d'usage à ROI élevé : scoring de propension des comptes et planification de territoire
Un élément clé dans la réalisation de cette vision est le modèle de scoring de propension des comptes (APS) de Snowflake, un outil conçu pour mesurer l'adéquation potentielle d'un client avec les offres de Snowflake. Son modèle APS n'est pas seulement prédictif, mais transformateur — redéfinissant la façon dont l'entreprise gère la planification de territoire et la distribution des comptes.
Comme on peut s'y attendre, des données complètes constituent le fondement du système APS. David Gojo, responsable de la science des données commerciales chez Snowflake, l'une des forces motrices derrière les stratégies de données de Snowflake, note qu'au moins un tiers des caractéristiques de données les plus critiques du modèle APS proviennent de données technographiques et firmographiques étendues du Data Cube de ZoomInfo alimentant plus de 70 champs différents.
« Nous utilisons des données enrichies pour comprendre l'univers des comptes dans le monde entier. Une fois que notre système APS produit un score, nous le présentons aux responsables des opérations terrain afin qu'ils puissent allouer ces comptes aussi efficacement que possible », déclare Gojo.
L'équipe de science des données commerciales a pris ses plus de 70 points de données enrichis avec les flux de données technographiques et firmographiques de ZoomInfo du pipeline DaaS pour créer l'APS. Les comptes avec le score de propension le plus élevé ont obtenu de meilleurs résultats dans toutes les catégories et ont contribué à rendre les vendeurs plus productifs, entraînant un taux d'engagement client 25 % plus élevé et des taux de conversion de nouveaux clients 2 fois supérieurs.
L'accès à de telles données garantit que les comptes que Snowflake poursuit sont plus susceptibles de correspondre à leurs offres de produits et de finalement devenir des clients. Les chiffres le reflètent également. En surveillant les comptes APS de premier niveau, ils ont des taux d'ouverture d'opportunités 90 % plus élevés avec deux fois plus de conversions. Ces résultats soulignent que l'identification de clients avec des données de haute qualité fonctionne. L'équipe de vente est en mesure de vendre à des clients qui sont plus susceptibles de correspondre aux offres de produits de Snowflake.
En plus des Data Cubes de ZoomInfo — de grands ensembles de données personnalisés préconstruits qui alimentent son APS — Snowflake utilise l'API de ZoomInfo pour exploiter les Scoops, un flux d'informations sur les comptes en temps réel permettant aux représentants de prendre des mesures immédiates.
« Nous informons le propriétaire du compte de toute activité client à forte valeur détectée dans le cadre de notre utilisation de Scoops », déclare Gojo.
L'approche basée sur les données de Snowflake s'étend également à l'analyse de la productivité du territoire — aidant l'entreprise à révéler les principaux facteurs de performance. À cette fin, Snowflake a développé une visibilité sur les activités de vente de l'équipe et le temps passé dans chaque outil de vente. Ces informations aident non seulement à améliorer la productivité des vendeurs et les prévisions, mais permettent également d'identifier rapidement les domaines problématiques pour coacher et soutenir les représentants commerciaux.
En surveillant la productivité, Snowflake analyse dans quelle mesure les activités en haut de l'entonnoir jouent un rôle dans le déplacement des prospects vers le bas de l'entonnoir et la conclusion de la vente. « Est-ce que l'engagement se traduit réellement en une performance significative à la fin de l'année ? C'est l'hypothèse à partir de laquelle nous travaillons et qui nous aide à comprendre si l'engagement a réellement du sens », déclare Gojo.
Les futures stratégies de données de Snowflake
Pour l'avenir, l'engagement de Snowflake envers les données est destiné à une évolution continue, avec un accent particulier sur l'avancement des capacités d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML). Au cœur de la stratégie future de Snowflake se trouve l'accent continu sur ce qui fonctionne déjà bien — y compris la qualité des données qu'elle utilise pour alimenter ses initiatives.
« Pour moi, il s'agit de continuer à faire ce que nous faisons. Nous savons que cela fonctionne, mais nous sommes également très satisfaits de notre situation actuelle. Nous avons identifié trois cas d'usage pour lesquels nous voulons développer des capacités d'IA générative avec l'objectif à long terme de développer un assistant commercial que nous souhaitons explorer », déclare Gojo.
L'IA et la personnalisation sont des domaines d'intérêt majeurs pour Snowflake à l'avenir. L'équipe d'analyse des ventes vise à créer un assistant de sensibilisation personnalisé en utilisant les données de ZoomInfo conjointement avec d'autres fournisseurs.
Gojo et son équipe ont également identifié des domaines d'innovation continue, notamment :
Intégrer et maximiser l'utilisation des données
Déterminer des cas d'usage supplémentaires basés sur les données pour stimuler la croissance
Améliorer les communications personnalisées, y compris la prospection
Maximiser chaque engagement client pour qu'il soit aussi impactant que possible
« Je salue l'équipe des services de données de ZoomInfo. Ils ont vraiment fait un excellent travail en collaborant avec nous pour nous fournir ce dont nous avons besoin », déclare Gojo.
Une histoire de réussite basée sur les données
Le parcours de Snowflake illustre de manière éclatante le pouvoir transformateur des données dans les ventes et le marketing. Son partenariat avec ZoomInfo a non seulement alimenté sa croissance, mais a également révolutionné son approche de la business intelligence.
L'utilisation par Snowflake de l'APS et de stratégies supplémentaires basées sur les données a non seulement amélioré sa planification de territoire et sa gestion de comptes, mais a également fourni un ROI clair en améliorant la productivité et l'efficacité des représentants.
Alors que Snowflake continue d'exploiter le potentiel des stratégies basées sur les données, son histoire est un exemple convaincant de l'avancement de l'innovation avec les données.
Les yeux tournés vers l'avenir, le partenariat de Snowflake avec ZoomInfo et son engagement à faire évoluer ses capacités en matière de données promettent d'établir de nouvelles références dans son secteur.
