← Материалы разборы Yersham
разбор · gtm
2.0
из 10
смотреть не обязательно — забрать выжимку и пункты
оценка машинная и частично зависит от длины ролика — спорите, открывайте оригинал

Трёхуровневая архитектура GTM-агента: сигналы, интеллект, действия

Build the AI GTM Agent That Knows the Buyer - Dr. Sajjan Kanukolanu, Position2 (Position Squared)

Доклад о том, как строить GTM-агентов, которые знают покупателя: трёхуровневая архитектура (сигналы, интеллект, действия) с контекстным графом, чтобы персонализировать общение и приоритизировать аккаунты. Ключевое: не просто навешивать AI на старый стек, а менять архитектуру, разделять fit и intent, обновлять ICP и снижать трение для sales.

GTM-системы должны строиться вокруг AI: три слоя (сигналы, интеллект, действия) и контекст-граф, иначе…

что из этого моё

Можно применить для оркестрации: взять трёхуровневую архитектуру (сигналы → интеллект → действия) как шаблон для построения агентов, которые собирают контекст о пользователе и персонализируют взаимодействие. Особенно полезно: разделение fit/intent, использование социальных сигналов, обновление knowledge base и снижение трения в воронке.

Что забрать
отметь, что берёшь в работу → или отбрось как не своёмоё →
разделить оценку fit и intent в скоринге лидов
обновлять knowledge base и переучивать агента каждый квартал на closed won/lost
снизить трение для sales: правка email не более 30 секунд, один клик для отправки
о чём говорят, по времени
главы доводят до 16:00 · дальше по ролику меток нет
01
Проблемы GTM в эпоху AI00:00 ↗
Покупатель уже всё решил, нужно знать его лучше.
02
Трёхуровневая архитектура03:30 ↗
Сигналы, интеллект, действия.
03
Контекстный граф08:00 ↗
Связывает персону, аккаунт и сделку.
04
Демо системы11:00 ↗
Показ работы агентов и дашборда.
05
Что ломается и выводы16:00 ↗
ICP drift, alert fatigue, identity ceiling, human bottleneck.
дальше в дело
Собрать это в маршрут
все маршруты →
не хочешь разбираться сам
Сделаю это под задачу
форматы и цены →
похожие по смыслу · из облака
ещё разборы