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GTM変革を、
現場で動く仕組みにする。
業務・データ・AI・システムを、つないで実装します。
変革を、提言書ではなく、動く仕組みとして届けます。
GTMアーキテクチャ診断 ／ GTM基盤設計・構築 ／ GTMエンジニアリング伴走
Definition
GTMエンジニアリングとは、データ・AI・システムを組み合わせ、GTMプロセスを自動化・最適化することで、再現性のある収益システムへと進化させる活動です。
Value
実装するときの、3つの原則。
ツールを入れることが目的ではありません。GTMの成果が上がる仕組みを、現場で動く状態まで作ります。
01
成果から逆算する
作りたいものではなく、事業に効くものを作ります。「なぜ作るか」をGTMの成果と業務プロセスから逆算して、アーキテクチャを選びます。技術を事業の文脈から切り離しません。
02
量を増やし、精度を上げる。
作業をAIに移して施策の量とコストを変える自動化と、誰に・いつ・何を届けるかの精度を変える最適化。両方を一つの仕組みとして設計します。
03
動かせる状態まで、責任を持つ
仕組みは、作っただけでは事業を動かしません。運用・評価・改善まで含めて、はじめて仕組みと呼べます。
Issues
こんな状態に、なっていませんか。
ツールは入れた。でも、回っていない
CRMもMAも導入済み。ところが現場の動き方と噛み合わず、入力されないデータと使われない機能が増えています。
誰に、いつ当たるかが、担当者の勘で決まっている
顧客の変化を示すデータはあるのに、優先順位と次の行動に変わっていない。
データが、システムの間で切れている
CRM/SFA/MA/スプレッドシートが分断され、二重入力が残っています。必要なデータが、必要な人に届きません。
AIに移せる業務を、人が抱えている
リサーチ・リスト作成・メール作成などの反復作業に時間を取られ、本来の営業活動に集中できていません。
作った仕組みが、事業の変化に追いつかない
事業が変わるたびに合わなくなり、誰も直せないまま放置されています。
Comparison
システムからではなく、成果から作る。
起点
システムの要件を起点に設計する。
GTMの成果と業務プロセスから逆算して設計する。
対象
個別のシステムを構築する。
業務・データ・AI・システムの連携まで含めて実装する。
運用
納品・稼働を主な区切りとする。
運用・評価・改善・追加実装まで続けて担う。
※「従来型モデルの例」は違いを説明するための一例です。同様の支援を行う会社もあります。具体的な提供範囲・進め方・料金は、ご相談時にご説明します。
Process & Deliverables
進め方と、手元に残るもの。
順番に全部を頼む必要はありません。作ったものと判断の記録は、貴社に残します。
01
診断する
業務・データ・AI・システムの現状を可視化し、どこで詰まっているかを特定します。
成果物構造と連携の診断結果／設計・構築の方針
02
設計する
業務の動かし方から要件を定義します。システムの要件だけで終わらせません。
成果物業務フロー・データ・AI・Tech Stackの要件定義
03
構築する
既存のCRM・MA・SaaSとつなぎ、実際に動く状態まで仕上げます。
成果物稼働するワークフロー・AIエージェント・データ連携／捉える変化（Signal）の定義と、評価ロジック（スコア・ルール・AI判定の基準）
04
伴走する
運用・保守を担い、評価と改善、追加実装を続けます。
成果物運用ルールとドキュメント／判断の記録
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