GTM Mühendisi

Rol hakkında

DataSnipper'ın GTM ve İşletme Operasyonları yığınının altındaki Veri, Sistemler ve Yapay Zeka Mühendisliği katmanını oluşturmak ve çalıştırmak için bir GTM Mühendisi işe alıyoruz. Bu, oluşturma işlevidir: RevOps, ICP'nin ne olduğuna, kimin hangi bölgeye sahip olduğuna ve neyin nitelikli fırsat olarak kabul edildiğine karar verirse, bu ekip bu kararları onları fiilen çalıştıran sistemlere dönüştürür.
Bu, herhangi bir araçtan daha büyük bir görevdir. CRM veri mimarisine sahip olacak, onu besleyen zenginleştirme ve sinyal altyapısını oluşturacak, daha geniş yığını (Clay, Snowflake, Gong ve daha fazlası) bir arada tutan entegrasyonları ve yönetişimi yürütecek ve bunların hepsini Pazarlama, Satış, CS ve BD'nin her gün çalıştırdığı bir şeye dönüştüren otomasyonları ve yapay zeka aracılarını oluşturacaksınız. Tüm motorun nasıl bir araya getirileceğine siz karar verirsiniz; bir fonksiyonun içinde istek beklemek yerine her fonksiyon üzerinde çalışırsınız.

Fonksiyonun bugün bulunduğu yer

Bu işlevi sıfırdan inşa ediyoruz ve bu nedenle, birinci sınıf bir Yapay Zeka GTM Mühendislik ekibinin hızlı tempolu bir Yapay Zeka şirketinde nasıl görünebileceğinin temellerini atma fırsatına sahip olacaksınız. Mevcut durumu devralabilecek ve üzerine inşa edebilecek bir ekip arıyoruz. Pazarlama, zenginleştirmenin istikrarlı bir şekilde çalıştığı, yapay zeka yetiştirme temsilcilerinin canlı olduğu ve yanıt oranlarını yükselttiği, huni boyunca niyet sinyallerinin aktığı ve hesaplar, kişiler, anlaşmalar ve yaşam döngüsü aşamaları için kayıt veri modeli olarak HubSpot'a güvenilen gerçek bir temel oluşturdu.
Bu ekip bir sonraki sınırı inşa edecek: kendi entegrasyonları ve tedarikçi araçları (Gong, Snowflake, Clay, Varsayılan AI, Ortak Oda, çeviriciler) tepkisel olarak yönetmek yerine uçtan uca ve veri yönetimini (paylaşılan CRM nesnelerine kimin dokunabileceği, değişim kontrolünün neye benzeyeceği) bir prensipten zorunlu uygulamaya dönüştürecek. Bunun ötesinde, Pazarlama'nın zaten güvendiği zekaya ek olarak Satış, CS ve BD için hâlâ oluşturulmayı bekleyen bir huni bölgesi var.
Manüel süreçleri temiz sistemlere ve yönetilmeyen verileri yönetilen altyapıya dönüştürmeye içgüdüsel olarak ilgi duyan operatörlere ihtiyacımız var. Büyüme, pazarlama, satış veya RevOps kariyerlerini sessizce otomasyonlar oluşturarak ve kendi işleri altındaki altyapıyı sıkılaştırarak geçirmiş ve halihazırda şekli ve kullanım alanı olan bir fonksiyonda her ikisini de tam zamanlı olarak yapmaya hazır olan kişiler.

Ne yapacaksın

CRM ve veri mimarisi

• HubSpot veri modelini yönetin ve geliştirin: hesaplar, kişiler, anlaşmalar ve yaşam döngüsü aşamaları.

• RevOps'un tanımladığı kurallara göre müşteri adayı yönlendirmeyi, ICP'yi ve bölge mantığını CRM'ye uygulayın; siz oluşturun, RevOps bunun ne anlama geldiğine sahip olur.

• Bunları güvenilir bir şekilde yürüten CRM iş akışlarına, otomasyona ve Clay altyapısına katılım kurallarını (ROE) - devretme kriterleri ve hesap kuralları - uygulayın.

Zenginleştirme ve sinyaller

• Clay ve ZoomInfo, Apollo, Clearbit ve Starbridge gibi sağlayıcılar aracılığıyla zenginleştirmeyi oluşturun ve sürdürün.

• TAM analizini ve amaç-veri altyapısını çalıştırın ve sürekli zenginleştirme iş akışları aracılığıyla veri kalitesini yüksek tutun.

• Hangi sinyallerin önemli olduğuna, bunların nasıl ortaya çıkarılacağına ve bunlara göre hareket etmesi gereken kişilere nasıl yönlendirileceğine karar verin.

• İşiniz aracılığıyla iş ekiplerinin aynası ve danışmanı olun

Entegrasyonlar, araçlar ve yönetim

• Uçtan uca kendi GTM aracı entegrasyonları (Gong, Snowflake, Clay, Varsayılan AI, Starbridge, çeviriciler, Ortak Oda veya eşdeğeri), böylece veriler yinelenen veya çakışan kayıtlar olmadan temiz bir şekilde akar.

• Veri yönetimi standartlarını uygulayın: Paylaşılan CRM nesnelerine dokunan otomasyonu gözden geçirin ve veri modelindeki değişiklik kontrolüne saygı gösterin.

• Satıcı ve araç kararlarını şekillendirin (uyum, örtüşme, entegrasyon karmaşıklığı) böylece tek bir iş için beş araç çalıştırmak yerine bunları birleştiriyoruz.

Otomasyon ve yapay zeka oluşturma

• Temel Clay & Lemlist altyapısını oluşturun ve sürdürün: hesap verileri, zenginleştirme, sekanslar, şablonlar ve bağlantıların giriş ve çıkış şekli.

• Satış ve Pazarlama'nın kendi temel iş akışlarını oluşturmadan kullanabileceği hesap puanlama modelleri ve standartlaştırılmış Clay işlevleri geliştirin.

• Claude, Varsayılan Yapay Zeka ve bağlantılı araçlarda aracılar, otomasyonlar ve yapay zeka destekli iş akışları oluşturun.

Yapıyı her dönüşüm hunisi bölgesinde etkinleştirin

• Pazarlama (gelen sinyal → MQL): gelen zenginleştirme ve yönlendirme, hedef kitle aktivasyonu, amaç sinyali altyapısı. Sinyale dayalı çıkışı teşvik edin - bir satın alma anını tespit edin (işe alma, finansman, liderlik değişikliği, ürün kullanım değişimi), karar vericiyi bulun, zenginleştirin, gönderin.

• Satış (SQL → Kapalı Kazanıldı → Yenileme → Genişletme): potansiyel müşteri otomasyonu, hesap planlama araçları, temsilci verimliliği. Ürün sinyalleri tarafından tetiklenen yaşam döngüsü genişletme oyunlarını oluşturun, böylece CS ve AE'ler bir hesap genişletilmeye hazır olduğunda uyarılır.

• BD (giden sinyal → ortak + BD boru hattı): iş ortağı sinyali iş akışları, hesap istihbaratı, BD'ye özel destek ve boru hattı otomasyonu.

• CS (Kapalı Kazanma → Benimseme + Sağlık): katılım otomasyonu, sağlık puanı iş akışları, yenileme ve genişletme sinyal araçları.

Ops'la ortak olun

• Bir istek → özet → oluşturma → geri bildirim modeli üzerinde çalışın. Operasyon çalışanları arayüzdür; saha ihtiyaçlarını, uygulayacağınız kesin özetlere dönüştürürler.

• İşlevler, onu kendileri yapılandırmak veya oluşturmak yerine, oluşturduklarınızı tüketir ve geri bildirim, Operasyonlar aracılığıyla geri yönlendirilir; böylece zamanınızın geçici sorular veya slaytlar yerine derlemelere odaklanmasını sağlar.

Aradığımız şey

Zihniyet, CV'nizdeki başlıktan daha önemlidir.

• RevOps, pazarlama/satış/CS operasyonları, veri/CRM yönetimi veya buna yakın bir rolde 2-4 yıl. Önceki GTM Mühendislik deneyimi bir zorunluluk değil, bir artıdır; bugün bu disiplindeki en güçlü insanlar geçiş yapanlardır.

• Gerçekte kullandığınız AI akıcılığı. Bir süredir yüksek lisans, otomasyon ve aracıları işinize entegre ediyorsunuz. Neyin işe yaradığını, neyin bozulduğunu ve neyin hala hack olduğunu somut olarak konuşabilirsiniz.

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/datasnipper/gtm-engineer-amsterdam-372265)