ZapierがGTMチームとそのエージェントに企業データへの信頼性の高いアクセスを提供する方法

AIのおかげで、誰でも簡単に企業データを照会できるようになった。しかし、信頼できる回答を得るには、まずそのデータがどのように整理され、定義され、管理されたかが重要となる。GTMチームがLLMをデータシステムに向けて数値を抽出するだけなら、多くの問題が発生する可能性がある。

CRMは取引処理を行うものであり、広範な分析を行うものではない。したがって、LLMを直接的に適用すると、不完全なデータ、検証されていない関係性、または不明確な定義に基づいた回答が得られる可能性がある。データウェアハウスは、分析のためのより追跡可能な情報源である。

通話記録も同様の準備が必要です。何千もの生の書き起こしを検索すると、ごく少数の鮮明な例が過度に重視される可能性がある。セマンティックタグ付けは、AIがコレクション全体から証拠を見つけるのに役立ちますが、チームは依然として、パターンがどの程度一般的であるか、そしてそれがどの顧客を表しているかを測定する必要があります。

Zapierのデータチームは、Databricksで約7,600個の本番テーブルを管理しています。組み込みチームは、そのカタログを絞り込み、特定の質問に対してAIが必要とする分野、指標、関係性、およびコンテキストを特定します。

検証作業は依然として人間の手作業である。ZapierがSales 360 Genieを構築したとき、チームメンバーは100の質問と回答のペアを信頼できる情報源と照合しました。文字起こし分類器についても、チームがその結論を信頼し、重要な意思決定を行う前に、同様のレビューを受ける必要がある。

Zapierのデータチームを率いるアレックス・ホーナーとセルジオ・サントスが、集中型データ、組み込み型キュレーション、トランスクリプト分析、人間による検証、そして管理されたAIアクセスについて率直に語ります。ぜひご参加ください。彼らは、ZapierのGTMチームとRevOpsチームとどのように連携してデータを民主化してきたかについて詳しく語るでしょう。

このセッションは
信頼できる回答の基準を下げずに企業データへのアクセスを拡大したいと考えている、データ、GTM、RevOps、マーケティングオペレーション、セールスオペレーション、およびAIトランスフォーメーションのリーダーを対象として
ます。席を確保してください。録画は登録者の方々と共有されます。