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Webinaire

Comment Zapier offre à ses équipes GTM et à leurs agents un accès fiable aux données de l’entreprise

Wednesday, September 16
1 PM ET

L’IA facilite la requête des données de l’entreprise par quiconque. Mais les réponses fiables dépendent d’abord de la manière dont ces données ont été organisées, définies et sélectionnées. Beaucoup de choses peuvent mal tourner si les équipes GTM se contentent de pointer les LLM vers des systèmes de données et de sortir des chiffres.

Un CRM gère des transactions, pas des analyses larges. Ainsi, pointer un LLM directement vers une personne peut produire des réponses basées sur des données incomplètes, des relations non vérifiées ou des définitions floues. Un entrepôt de données est une source plus traçable pour l’analyse.

Les relevés d’appels nécessitent une préparation similaire. Chercher des milliers de transcriptions brutes peut dépasser quelques exemples très marquants. Le marquage sémantique aide l’IA à trouver des preuves dans toute la collection, mais les équipes doivent toujours mesurer la fréquence d’un motif et les clients qu’il représente.

L’équipe de données de Zapier gère environ 7,600 tables de production dans Databricks. Les équipes intégrées restreignent ce catalogue en champs, métriques, relations et contexte dont l’IA a besoin pour des questions spécifiques.

La validation reste un travail humain. Lorsque Zapier a construit son Sales 360 Genie, les membres de l’équipe ont vérifié 100 paires questions-réponses avec des sources fiables. Les classificateurs de relevés de notes ont besoin de la même revue avant que les équipes puissent faire confiance à leurs conclusions et prendre des décisions importantes.

Rejoignez Alex Horner et Sergio Santos, deux leaders de l’équipe de données de Zapier, pour une conversation franche sur la centralisation des données, la curation intégrée, l’analyse de transcriptions, la validation humaine et l’accès à l’IA réglementée. Ils parleront de la façon dont ils se sont associés aux équipes GTM et RevOps de Zapier pour démocratiser les données.

Cette session s’adresse aux leaders de la transformation des données, GTM, RevOps, Opérations marketing, opérations commerciales et IA qui souhaitent un accès plus large aux données de l’entreprise sans abaisser le niveau de réponses fiables.

Garde ta place. L’enregistrement sera partagé avec les inscrits.

Ryan Anderson
Programmes de transformation de l'IA, Directeur
Headshot d’Alex Horner
Alex Horner
Directeur principal des données, Zapier
Tir à la tête de Sergio Santos
Sergio Santos
Directeur principal des données, Zapier

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Cartes

We'll cover:

  • Why company-wide analysis belongs in a data warehouse rather than a CRM, including the problems created by API limits, unclear relationships, and missing controls

  • How a centralized data layer and context from embedded teams work together to make GTM questions easier to answer

  • Why validating AI answers can take longer than building the interface, and what human-reviewed ground truth contributes

  • How prevalence bias can turn a few convincing call excerpts into a misleading conclusion

  • How decentralized access changes the data team's job, from delivering every analysis to building trusted components, monitoring risky claims, and improving the system from real usage

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