エクイニクスの CIO は AI テクノロジーを使用して、グローバルデータインフラストラクチャ企業の潜在的なパートナーを探索します-AI-php.cn

Equinix CIO利用AI技术探寻潜力合作伙伴的全球数据基础设施企业

多国籍データインフラストラクチャ企業エクイニクスは、2018 年から機械学習テクノロジーを活用しています。彼らは、機械学習の確率モデルを使用して、潜在的な顧客がエクイニクス製品を購入する可能性を予測する取り組みに着手しました。このプログラムの開始以来、エクイニクスは顧客の獲得と拡大を加速するためにチャネルパートナーへの依存度を高めており、その依存度はさらに高まっています。そこで 2021 年、エクイニクスはリードプラットフォームを新たに見直し、セールスリードにデータ主導のアプローチを追加することでさらに進化させました。また、人工知能を使用して、企業が特定の地域や国だけでなく世界中で新たな売上を促進できるよう支援するのに最適なパートナーを特定します。特定の地域、セクター、業界では、エクイニクスのチャネルパートナーは独自の利点を備えており、顧客のニーズを満たすことができます。公平なガイダンス、統合ソリューション、高度なサービス。代表的な例は連邦政府のビジネス部門で、そこでは必要なライセンスと確立された関係を持つパートナーを特定することが重要であり、同社の最高情報責任者であるミリンド・ワグル氏は次のように述べています。ビジネスは当社の IT 組織にとって最優先事項です。その好例として、当社のチャネルプログラム向けに、AI を活用した革新的でインテリジェントな AI を活用した機会エンジンを構築することが挙げられます。これにより、AI を組み合わせることが可能になります。テクノロジーの革新的な力は、企業の競争力のある市場での差別化を生み出します。」

このプログラムは「AI 主導のパートナー機会」と呼ばれており、エクイニクスの直接販売、間接パートナー、またはチャネル販売を通じて最も効果的に見込み客を獲得できることは明らかです。このプログラムには 2 つの目標があります: 新規顧客の獲得を促進する可能性が最も高いパートナーを特定することと、最も高いサブスクリプション価値を生み出すことが期待されるパートナーを優先することですエクイニクスの AI 戦略および分析担当シニアディレクターのテッドダンソン氏は、「これによりエクイニクスは投資とリソースを次の分野に集中させることができます」と述べています。共同販売と再販に最適なパートナーです」と述べ、IT が人工知能と機械学習を活用して販売目標をより適切に絞り、収益を増やすためにデータサイエンスがどのように役立つかを示しました。 # エクイニクスのシニアプリンシパルデータサイエンティスト、ラム・バラ氏が現在の職務内容を紹介します

バラ氏は次のように述べています。「エクイニクスには、機会の特定とパートナーの優先順位付けという点で独自のニーズがあります。世界中で 1,300 を超えるテクノロジーベンダーとサービスプロバイダーが取引を行っています。厳格な審査プロセスを経てエクイニクスのパートナーとなり、過去 3 年間でエクイニクスとの取引が 9,000 件以上成立しました。米国だけでも多くの機会と多数の RFP があるため、エクイニクス関連の RFP を特定し、共同で販売パートナーは必須です。」

ジャクソン氏は、適切なデータ管理、トレンド分析、機械学習、ビジネスインテリジェンスツールを適用することで、エクイニクスがチャネルパートナーや最終顧客からのデータを分析できることをチームが 2021 年に発見したと述べました。どの顧客にエクイニクスを通じて直接サービスを提供するのが最適で、どの顧客にパートナーや再販業者を通じてサービスを提供するのが最適かを判断します。さらに、エンドユーザーのニーズをパートナーのサービスとの親和性と結び付け、あらゆる関係者が収益成長を加速できるよう洞察を明らかにすることができます。

Dangson のチームは、エクイニクスのパートナーや連邦政府の営業およびマーケティングチームと緊密に連携し、機会を探しています。彼らは最初、自社のユースケースをカバーできるすぐに使えるソリューションを提供できるベンダーを探しましたが、最終的にはエクイニクスの IT、データサイエンス、エンジニアリングチームと協力して社内でカスタム AI モデルを構築することにしました。

Bala と彼のチームデータサイエンティストのチームは、効果的なパートナー優先のデータサイエンス戦略を開発するためにどのデータセットが重要であるかを判断するために、このプロジェクトに関して広範な社内およびサードパーティのデータ分析を実施しました。将来の機会やRFPに関する情報を提供するテキスト文書やPDFへの包括的なアクセスに加えて、オープンソースの連邦データベースからの過去の政府契約および受賞データに依存する、見込み客やパートナーに関連する企業の統計および技術データの属性。また、エクイニクスの内部データセットから、同様の顧客とパートナー間の過去の関係も特定しました。」

次に、チームは、このデータを次の目的で使用するための機械学習モデルの構築を開始しました。

企業パートナーの優先事項に対する世界的および国内的な評価と推奨事項を作成する
エクイニクスに関連する政府主導のデジタル変革プロジェクトを特定し、連邦政府機関のパートナーの優先事項に関する国家的な評価と政府機関レベルの評価と推奨事項を作成します
既存のパートナーを科学的に検証し、新しいパートナーを優先順位付けする
#直接または間接販売を通じて最適な最終見込み客を特定する
パートナーが潜在顧客を活性化し、販売を開始できるようにチャネル販売目標を再調整するデータに基づいた販売活動。

ダンソン氏は、エクイニクスのパートナー機会プラットフォームは自然言語処理アルゴリズムを使用してRFP文書から関連する抜粋を抽出し、各機会に関連性スコアを付けていると述べた。同氏は、アルゴリズムは推奨事項の裏付けとなる根拠も提供すると指摘した。ドンソン氏によると、エクイニクスのパートナー機会プラットフォームは、自然言語処理アルゴリズムを使用してRFP文書から関連する抜粋を抽出し、各機会に関連性スコアを付けているという。 Barra氏は、アルゴリズムは推奨事項の根拠となる根拠も提供していると述べ、これらの追加の詳細は、エンドユーザーがモデル予測を解釈して利用する方法に革命をもたらし、採用と利益が徐々に増加することにつながったと述べた。最大の課題は、データの注釈が不十分であり、機械学習モデルのトレーニングに必要なラベル付けが不十分なサンプルでした。注釈付きデータが不足していると、政府機関からのエクイニクス関連の RFP を特定するための高精度で計算効率の高いモデルを構築することが困難になります。また、不正確にラベル付けされたサンプルにより、企業販売のパートナーに優先順位を付けるための機械学習モデルのトレーニングが困難になります

#これらの問題に対処するために、私たちはさまざまな学術機関や企業研究機関のテクノロジーを活用しています。最小限の実行可能な製品の開発に 4 か月近く、スケーラブルで統合可能なエンドツーエンドソリューションの開発に 5 か月かかりました。

配信とイノベーション

エクイニクスの報告によると、ソリューションの導入後、エンドユーザーはこれは、仕事をより簡単に、より速く、より正確にする重要なツールです。 2023 年第 2 四半期の収益報告書によると、エクイニクスのチャンネルプログラムはサブスクリプションの 40% を占め、新規顧客のほぼ 60% を獲得しました。

Bala 氏は、デジタル変革を推進する過程で AI が成功の鍵となると信じています。パートナーの機会を促進するためには、提供とイノベーションのバランスをとることが重要です。

私たちの目標は、測定可能なビジネス価値を提供し、投資収益率目標を最大化できるように、イノベーションと開発に満ちた環境を構築することです。このイノベーションの文化を組織全体に広めていくと、変革的な取り組みが徐々に関心を集め、注目を集め始めています。その過程で、創造性を育み、チームの士気にプラスの影響を与えるだけでなく、失敗が貴重な学習経験とみなされる環境も作ります

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