イベントとウェビナー

Meta Conversions APIについては既にご存知でしょう。もしかしたら、あなたはすでに設定済みかもしれませんね。しかし、マッチ率が低いと実際には次のような損失が発生します。Metaはあなたの優良顧客をより多く見つけることができず、キャンペーンは不完全なデータに基づいて最適化され、広告予算は必要以上に多くの労力を費やしたにもかかわらず、効果は低下します。解決策は通常、連携だけではありません。重要なのは、どのイベントをいつ送信し、どのデータを添付するかを知ることです。このライブセッションでは、メタ氏が強力なシグナルがキャンペーンの結果を変える理由について解説します。次に、Matix Flowsのジャレッドが戦略について説明します。どのイベントを、ファネルのどの段階で送信するか、そしてZapierを使って最適な結果を得るためにどのように構成するか、といった内容です。

営業、マーケティング、カスタマーサクセスチームはそれぞれ、異なる顧客像を扱っている。

営業担当者は電話会議で一方のバージョンしか聞かない。マーケティング部門は、キャンペーンの成果に別の側面を見出している。カスタマーサクセスチームは、取引または案件成立後に何が起こるかを把握します。それらのシグナルは異なるツールに存在し、異なる速度で減衰し、誰もが使用することになっているペルソナデッキに戻ってくることはめったにない。

AIはあなたのマーケティングを向上させるはずです。共通の文脈がなければ、それはただの汚水ホースになってしまう。

あなたのチームは、これまで以上に多くのコンテンツ、キャンペーン、アウトバウンド活動、そしてイネーブルメントを生み出すことができます。しかし、その作業の背景となる文脈が古かったり断片的だったりすると、AIはより速く汎用的な出力を生成する。

Zapierのマーケティングチームは、異なるモデルを構築しています。 アカウントのパターンと匿名化された営業電話（DatabricksとGong）から5つのバイヤーペルソナを作成し、それらを活用することで、出荷前にコピー、キャンペーン、アウトリーチのプレッシャーテストを実施する。 これらは架空のAIキャラクターでも、チャットボットが付属した静的なプロフィールでもありません。これらは、営業担当者との会話、キャンペーンの成果、顧客の行動、そしてチームが次に学ぶことなどに基づいて形成された、証拠に基づいた表現です。

リンジー・ロスリスバーガー、ジョー・スティッチ、ライアン・アンダーソンが、Zapierがどのようにこれらのペルソナを構築し、最新の状態に保ち、GTM全体で活用しているかについて、率直に語ります。

このセッションは、顧客に関する共通の最新の理解に基づいたAIの活用を望む、マーケティング、収益オペレーション、セールスオペレーション、および市場開拓イノベーションの上級リーダーを対象としています。

席を確保してください。録画データは登録者と共有されました。

評価基準によって、AIの習熟度を定義することができる。従業員を流暢に話せるようにすることはできない。

AIに関する理解度フレームワークを公開することは、期待値を高め、共通言語を確立する上で進歩と言える。しかしその後、従業員はツール、時代遅れの研修、多忙な業務、そして「良い」状態とはどういうものなのかを疑問に思う管理職といった問題に直面する。

その枠組みは正しいかもしれない。それに関する従業員体験は不完全である。

Zapierは別の道を歩んだ。AIの広範な普及は、最初の正式な基準が策定される以前から始まっていた。同社はその後、この評価基準を用いて、従業員が既に実践し始めていた行動に共通の用語を与え、その用語を採用、オンボード、業績基準、ゴールデンPaths、同僚学習、および管理者の期待と結びつけた。

Zapierの人材担当副社長であるトレイシー・セント・ディック氏と、学習・開発担当ディレクターのコリン・モナハン氏が、ZapierがどのようにしてAIの活用能力を業務の一部にしたのか、その実践的な事例を詳しく解説します。彼らは、何がうまくいったのか、何がうまくいかなかったのか、基準を引き上げる前に組織が何を準備する必要があったのか、そしてZapierがツールの使用状況だけでなく、業務の変化をどのように捉えているのかを共有するでしょう。

このセッションは、AI変革、人材、人事、人材育成、人事オペレーション、IT部門のリーダーで、企業全体のAIに関する期待を日々の行動に移す責任を担う方々を対象としています。

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