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Vous avez entendu parler de Meta Conversions API. Peut-être que tu l’as même mis en place. Mais voici ce qu’un faible taux de correspondance vous coûte réellement : Meta ne trouve pas plus de vos meilleurs clients, vos campagnes s’optimisent sur des données incomplètes, et votre budget publicitaire travaille plus dur qu’il ne le devrait pour obtenir des résultats plus faibles. La solution ne vient généralement pas seulement de la connexion. Il s’agit de savoir quels événements envoyer et quand et quelles données attacher. Dans cette session en direct, Meta explique pourquoi les signaux forts modifient les résultats des campagnes. Ensuite, Jared de Matix Flows aborde la stratégie : quels événements envoyer, quand dans l’entonnoir, et comment les structurer pour obtenir les meilleurs résultats via Zapier.

Les ventes, le marketing et la réussite client ont chacun une version différente du client.

Les ventes entendent une version en appel. Le marketing en fait un autre dans la performance des campagnes. réussite client apprend ce qui se passe après la clôture de l’offre. Ces signaux vivent dans différents outils, se dégradent à des vitesses différentes, et réapparaissent rarement dans le deck persona que tout le monde est censé utiliser.

L’IA devrait améliorer votre marketing. Sans contexte partagé, cela devient un tuyau de dépouillement.

Votre équipe peut produire plus de contenu, de campagnes, de sorties et d’enablement que jamais. Mais lorsque le contexte sous-jacent à ce travail est fade ou fragmenté, l’IA produit plus rapidement des résultats génériques.

L’équipe marketing de Zapier construit un modèle différent en construisant cinq personas d’acheteurs issus de modèles de comptes et appels de vente désidentifiés (Databricks et Gong), puis les mettent à l’œuvre pour tester la copie, les campagnes et la communication avant l’expédition. Ce ne sont pas des personnages IA imaginaires ni des profils statiques avec un chatbot attaché. Ce sont des représentations étayées par des preuves, façonnées par les conversations commerciales, la performance des campagnes, le comportement des clients et ce que l’équipe apprend ensuite.

Rejoignez Lindsay Rothlisberger, Joe Stych et Ryan Anderson pour un regard franc sur la façon dont Zapier a construit ces personnages, les a maintenus actuels et les met en pratique à travers GTM.

Cette session s’adresse aux dirigeants seniors du marketing, des RevOps, des Sales Ops et de l’innovation GTM qui souhaitent que l’IA soit ancrée dans une compréhension partagée et actuelle du client.

Garde ta place. Enregistrement partagé avec les inscrits.

Une grille d’évaluation peut définir la fluidité de l’IA. Cela ne peut pas rendre les employés fluides.

La publication d’un cadre de maîtrise de l’IA est un progrès car cela crée des attentes et un langage partagé. Mais ensuite, les employés reviennent aux outils, à des formations obsolètes, à des priorités saturées, et aux managers qui se demandent à quoi ressemble le « bon » projet.

Le cadre pourrait être juste. L’expérience employé autour de cela est incomplète.

Zapier a pris un chemin différent. L’adoption généralisée de l’IA est intervenue avant la première grille formelle. L’entreprise a ensuite utilisé cette grille d’évaluation pour donner un langage commun aux comportements que les employés avaient déjà commencé à pratiquer — et a relié ce langage au recrutement, à l’intégration, aux standards de performance, aux Golden Paths, à l’apprentissage par les pairs et aux attentes des managers.

Rejoignez Tracy St. Dic, vice-présidente des talents de Zapier, et Colin Monaghan, directeur de l’apprentissage et du développement chez Zapier, pour un aperçu ouvert de la façon dont Zapier a intégré la maîtrise de l’IA dans ce rôle. Ils partageront ce qui a fonctionné, ce qui n’a pas fonctionné, ce que l’organisation devait fournir avant d’élever le niveau, et comment Zapier cherche à modifier le travail plutôt qu’à utiliser uniquement des outils.

Cette session s’adresse à la transformation de l’IA, aux talents, aux personnes, à l’apprentissage et au développement, aux opérations RH et aux responsables informatiques responsables de transformer les attentes de l’IA à l’échelle de l’entreprise en comportements quotidiens.

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