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GTM Engineering as a Service
実行力と、ラーニングループを、
両方回す。
仕組みを入れて終わりにしない。市場で動かし、そこで得た事実で、仕組みそのものを更新し続ける。
Issues
こんな状態に、なっていませんか
ツールは入れたが、使われていない
SFA も MA も導入済み。しかし現場の入力は止まり、データは古いまま。
施策は回っているが、なぜ効いたか分からない
数字は動く。ただし再現できない。次に何を強めるべきかが決まらない。
外に出したが、ノウハウが社内に残らない
成果は上がった。契約が切れたら、元に戻った。
現場の学びが、誰にも溜まっていない
担当者の頭の中にはある。組織の資産にはなっていない。
共通する原因は、ひとつです。
実行と学習が、切り離されている。
Our Approach
Gsol の実行は、2つを同時に回す
動かすから、事実が出る。事実が出るから、仕組みが良くなる。
このループが回っている状態を、つくり続けます。
01
実行力
市場で、実際に動かす。止めない。
- GTM Workflow の運用と改善
- 需要創出・商談創出の実行
- AI エージェントのチューニング
02
ラーニングループ
動かすから、市場の事実が手に入る。
- 仕組みそのものを更新し続ける
- 実行から出た事実を、戦略・プロダクトに返す
- 判断の記録を、貴社の資産として残す
①だけなら、アウトソース。②だけなら、コンサルティング。
両方を回すのが、GTM Engineering の実行です。
Service
2つの入り方
GTMエンジニアという機能を持つのか。業務そのものを引き受けるのか。
GTM-E伴走支援
GTMエンジニアという機能を、貴社に持たせる
コーチング
社内の GTMエンジニアと、並走する
仕組みを作るのは、貴社のメンバー。Gsol は設計の相談相手として入り、詰まったところを一緒に解く。自走できる状態をつくることがゴール。
向いている状態：GTMエンジニアが社内にいる／これから育てたい
アウトソーシング
Gsol の GTMエンジニアが、中に入る
社内に置きたいが、まだいない。Gsol の GTMエンジニアが現場に入り、仕組みを作り、動かし続ける。作ったものと判断の記録は、貴社に残す。
向いている状態：GTMエンジニアを置きたいが、採用が追いつかない
Human × AI
何をAIに任せ、何を人がやるか
100% AI とは言いません。人でしかできない仕事は、堂々と人がやります。
AIに移すもの
- リストの抽出・名寄せ・エンリッチ
- 一次情報の収集と要約
- コンテンツの下書き生成
- スコアリングと優先順位づけ
- 定型の配信・記録・レポート
人がやるもの
- 人と会う（商談・ヒアリング）
- 決める（狙う相手・優先順位・例外処理）
- 仮説を研ぐ（現場の違和感を言語化する）
- 難しい会話（条件交渉・解約阻止）
Process
実行は、線の最後にあります
課題を見つけ、超え方を設計し、動く仕組みにして、市場で動かす。
前の工程から続けてご依頼いただくことも、実行から入ることもできます。