TL;DR: Das ist, als hätte man einen persönlichen Datenwissenschaftler im Team, erstaunliche Sachen. Seit Jahren ist mein weißer Wal, einen Anbieter für Konto-/Lead-Scoring zu finden, der tatsächlich zu meinem Geschäft passt. Ich habe gesehen, was möglich ist, wenn man Zugang zu internen Datenwissenschaftlern hat, um ein Konto-Scoring-Modell für Ihr ICP in RevOps zu erstellen – leider ist es schwer, diese Art von Unterstützung von Ihrem Data-Science-Team zu rechtfertigen, also wenden wir uns an Anbieter. Die meisten der Standardanbieter, mit denen ich zu tun hatte, sind völlig undurchsichtig und bewerten Leads/Konten wie "VIER VON FÜNF FEUERBÄLLEN!" Warum? Es wird nicht wirklich gesagt, oder wenn doch, ist klar, dass das Tool hauptsächlich eine Absicherung für die Marketingausgaben des CMO ist. Forwrd ist anders – Sie können Ihre Daten aus nahezu jeder Quelle verbinden und zusammenführen, nur die Faktoren einbeziehen, die für Sie wichtig sind, die Erfolg-/Misserfolgskriterien festlegen, die Sie haben, und Ihr Publikum für die Analyse auswählen. Es sagt Ihnen, wie stark oder nicht jeder Faktor für Ihre gegebenen Erfolg-/Misserfolgskriterien korreliert ist, was Ihnen hilft zu entscheiden, was in Ihr Modell aufgenommen werden soll. Es warnt Sie sogar, wenn es Vorurteile für einen bestimmten Parameter gibt, und hilft Ihnen, inkonsistent ausgefüllte oder Bereichsfelder mit einer Reihe von Optionen zu handhaben, einschließlich Standardfüllungen und synthetischen Daten. Ich habe das Gefühl, dass ich einen Vollzeit-Datenwissenschaftler für mich arbeiten habe und komme ständig auf coole Anwendungsfälle wie Abwanderungs-/Erweiterungsscores, Gebietsaufteilung, Kontenauswahl zur Anreicherung und vieles mehr.

Ich habe die Zusammenarbeit mit Forwrd bisher wirklich genossen. Wir haben in den letzten Monaten am Anmelde- und Onboarding-Prozess teilgenommen, und das Vertriebsteam war äußerst engagiert mit uns – sie arbeiteten an unserem Zeitplan und halfen uns, die Kombination von Lösungen zu finden, die wirklich am besten für unsere Situation war. Das Onboarding war dasselbe – wir hatten häufige Treffen mit technischen Experten, um unsere Datenqualität, Modellergebnisse zu bewerten und bei Best Practices für die Modellkonfiguration zu unterstützen. Als jemand, der ML-Modelle gebaut hat, war ich sehr erfreut zu sehen, wie einfach sie es machen, in die Datenqualität, einzigartige Werte, Datenbereiche, die Füllrate der Daten im gesamten Datensatz, einfache Suche über unsere Hunderte von Prädiktoren usw. einzutauchen. Darüber hinaus ermöglicht ihr intuitives Dashboard eine einfache Iteration der Datenmodelle, und sie geben uns alle Qualitätsbewertungen, die man von einem ML erwarten würde, ohne etwas vor dem Kunden zu verbergen. Die Integration war einfach, die Implementierung war so unkompliziert, wie man es erwarten konnte, und der Kundensupport war außergewöhnlich.

Während die Technologie und das Produkt äußerst leistungsstark sind, ist es das Team, das am wertvollsten ist, da ihr detaillierter Onboarding-Prozess wirklich hilft, das Beste aus dem Tool herauszuholen. Itai und Eyal waren sowohl vor als auch nach dem Verkaufsprozess äußerst unterstützend.