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GTMエンジニアリング実践ナレッジ

BtoBの収益プロセスをデータと技術で再設計する「GTMエンジニアリング(Go-To-Market Engineering)」。その設計手順と実装の勘所を、実務で使える単位で公開しています。

全 15 記事

記事一覧

AIか人かの基準はエンゲージメント―Revenue業務10選 — AIと人の業務分担の新基準
AI AI Agent for Revenue 13分

AIか人かの基準はエンゲージメント―Revenue業務10選

GEO vs SEO―Generative Engine Optimization、何が変わり何が残るか — AI時代の最適化戦略
AI LLMO 14分

GEO vs SEO―Generative Engine Optimization、何が変わり何が残るか

パイプライン管理はなぜ機能しないのか|商談ステージとSFA設計の勘所 — 商談の入口を見極める
OPS Sales Ops 29分

パイプライン管理はなぜ機能しないのか|商談ステージとSFA設計の勘所

セールス・マーケのAI活用、売上に効くのはどこか — 実証データで読み解く、ファネル別の勝ちどころ
AI AI Agent for Revenue 14分

セールス・マーケのAI活用、売上に効くのはどこか

SFA導入が「負の遺産」になる理由 — ツール導入支援と収益の仕組み構築は別物
REVENUE レベニュー基盤 構築パートナー選定 12分

SFA導入が「負の遺産」になる理由──ツール導入支援と収益の仕組み構築は別物

ネイビーの製図風バナー。左に「ABMとは何か 効く企業の条件と、購買グループという単位」の文字、右に外側から内側へ絞り込まれる三重の同心六角形のモチーフ
REVENUE 購買プロセス調査・バイインググループ 21分

ABMとは何か―効く企業の条件と購買グループという単位

商談化率を上げるAI活用:カギはデータ統合にある — 断絶と不精緻、2つの壁を越える
AI AI Ready 18分

商談化率を上げるAI活用:カギはデータ統合にある

「何を選ぶか」ではなく「基盤をどう設計するか」 — ツール選定の前に確認すべき5つの観点
TECHNOLOGY Sales Tech Stack 14分

「何を選ぶか」ではなく「基盤をどう設計するか」──ツール選定の前に確認すべき5つの観点

Goodbye, MQL 購買グループ起点の収益設計 ― リードを追うほど、受注が遠のく理由
REVENUE Demand Generation 13分

"Goodbye, MQL"──なぜ「リード」を追うほど受注は遠のくのか。購買グループ起点の収益設計

Human-in-the-loop設計―AIエージェントに判断させる/させないの設計原則 ― AIエージェントの権限設計原則
AI AI Agent for Revenue 10分

Human-in-the-loop設計―AIエージェントに判断させる/させないの設計原則

AI活用できない本当の理由はデータにある — AI Readiness診断の5つの観点
AI AI Ready 20分

AI活用できない本当の理由はデータにある

Clayとは何か──GTMを加速する新思想プラットフォーム — 営業・マーケティング自動化プラットフォーム
OPS GTM Engineering 26分

Clayとは何か──GTMを加速する新思想プラットフォーム

GTM戦略の再設計
―2027年、戦略をデータと実行でつなぐ — データと実行を繋ぐ再設計
OPS GTM 16分

GTM戦略の再設計―2027年、戦略をデータと実行でつなぐ

AI Readyとは何か
―ツールを入れる前に問うべき
「AI活用の前提条件」 — AI活用を成功させる条件とは
AI AI Ready 22分

AI Readyとは何か―ツールを入れる前に問うべき「AI活用の前提条件」

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GTM Engineering Playbook

分断された収益プロセスを、データと技術で再設計する指南書

戦略はある。現場も動いている。 欠けているのは、その“間”だ。
GTM Engineering Playbook 表紙

ツール導入で終わらせない、収益プロセスの再設計図。GTM設計の5ステップと、それを支える4つのレイヤーを、日本企業の前提に合わせて体系化しました。(全39ページ・図版13点)

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