Jako szef marketingu Equinixa, musiałam wciąż szukać odpowiedzi na pytania, gdzie szukać nowych klientów i na jakich aspektach oferty się skupiać. To wymagało od całego zespołu podejmowania wielu decyzji na bazie danych o klientach z 52 rynków na świecie. Dlatego zbudowaliśmy model uczenia maszynowego, który zbierał dane o naszych klientach: informacje z usług jakich dostawców chmurowych korzystają, jak długie doświadczenie zawodowe mają osoby na kierowniczych stanowiskach, poprzednie stanowiska pracy dyrektorów zarządzających czy CIO danych firm. Co kwartał wprowadzaliśmy do tego modelu dane o nowych pozyskanych przez nas klientach, a ten sugerował nam firmy, które mogą być potencjalnie zainteresowane naszymi usługami. W ten sposób wykorzystaliśmy dane, by wesprzeć nasz dział sprzedaży i zmaksymalizować jego produktywność. To najlepszy przykład tego, że dobrze wykorzystane dane przekute w informacje, pomagają zrozumieć rynek i wymagania klientów lepiej niż cokolwiek innego.