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Has oído hablar de Meta Conversions API. Quizá incluso lo hayas organizado. Pero esto es lo que realmente te está costando una baja tasa de coincidencia: Meta no puede encontrar más de tus mejores clientes, tus campañas se optimizan con datos incompletos y tu presupuesto publicitario trabaja más de lo necesario para obtener resultados más débiles. La solución normalmente no es solo la conexión. Es saber qué eventos enviar, cuándo y qué datos adjuntar. En esta sesión en directo, Meta explica por qué las señales fuertes cambian los resultados de las campañas. Luego Jared de Matix Flows entra en la estrategia: qué eventos enviar, cuándo están en el embudo y cómo estructurarlos para obtener los mejores resultados a través de Zapier.

Ventas, Marketing y satisfacción del cliente tienen cada uno una versión diferente del cliente.

Ventas escucha una versión en llamadas. El marketing ve otro en el rendimiento de las campañas. La satisfacción del cliente aprende qué ocurre después de cerrar el trato. Esas señales viven en diferentes herramientas, decaen a distintas velocidades y rara vez vuelven a la baraja de persona que se supone que todos deberían usar.

La IA debería mejorar tu marketing. Sin contexto compartido, se convierte en una manguera de basura.

Tu equipo puede producir más contenido, campañas, salida y habilitación que nunca. Pero cuando el contexto bajo ese trabajo es rancio o fragmentado, la IA produce resultados genéricos más rápido.

El equipo de marketing de Zapier está construyendo un modelo diferente a medida que cinco perfiles de compradores de patrones de cuenta y llamadas de ventas desidentificadas (Databricks y Gong), y luego los ponen a prueba de redacción, campañas y contactos antes de que se envíe. No son personajes de IA imaginarios ni perfiles estáticos con un chatbot adjunto. Son representaciones respaldadas por evidencias, moldeadas por las conversaciones de ventas, el rendimiento de las campañas, el comportamiento del cliente y lo que el equipo aprende a continuación.

Únete a Lindsay Rothlisberger, Joe Stych y Ryan Anderson para una mirada sincera a cómo Zapier construyó estas personalidades, las mantiene actuales y las pone en práctica en GTM.

Esta sesión está dirigida a líderes senior de Marketing, RevOps, Sales Ops e Innovación GTM que desean que la IA se base en una comprensión compartida y actual del cliente.

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Una rúbrica puede definir la fluidez de la IA. No puede hacer que los empleados sean fluidos.

La publicación de un marco de fluidez en IA es un avance porque crea expectativas y un lenguaje compartido. Pero luego los empleados vuelven a las herramientas, a la formación obsoleta, a prioridades saturadas y a los responsables que se preguntan cómo es ser "bueno".

El marco puede ser correcto. La experiencia del empleado en torno a esto es incompleta.

Zapier tomó un camino diferente. La adopción generalizada de la IA llegó antes que la primera rúbrica formal. La empresa utilizó entonces la rúbrica para dar un lenguaje compartido a comportamientos que los empleados ya habían empezado a practicar, y conectó ese lenguaje con la contratación, la incorporación, los estándares de rendimiento, los Paths Dorados, el aprendizaje entre compañeros y las expectativas de los directivos.

Únete a Tracy St. Dic, vicepresidenta de Talento de Zapier, y Colin Monaghan, director de Aprendizaje y Desarrollo de Zapier, para una mirada abierta sobre cómo Zapier hizo de la fluidez en IA parte del trabajo. Compartirán qué funcionó, qué no, qué tuvo que ofrecer la organización antes de subir el listón y cómo Zapier busca trabajos modificados en lugar de usar solo herramientas.

Esta sesión está dirigida a la transformación de la IA, Talento, Personas, Aprendizaje y Desarrollo, Operaciones de RRHH y líderes de TI responsables de convertir las expectativas de IA a nivel de empresa en un comportamiento diario.

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