запись нашего стрима. если лень смотреть, то кратко расскажу то, о чем говорил на ивенте, а именно про оркестрацию интент-сигналов. это то, что мы обычно используем для формирования ICP в сочетании с фирмографией, технографией и демографией (aka рисерч). также сигналы помогают с приоритизацией пайплайна, чтобы оценить текущие аккаунты и выделить наиболее перспективные (aka лид-скоринг) почему это стало популярным сейчас? LLM сильно забустили рынок анализа неструктурированных данных и как следствие всего того, что эти неструктурированных данные помогают добывать и маппить в сущности в операционных системах. в результате сформировался новый рынок для дата-продуктов, которые соревнуются в эффективности скрапинга LinkedIn, анализ 10-Q отчётов, расшифровка CEO-подкастов и тд. примеры тулов: Clay, Pocus, CommonRoom, Koala, Unify, Cargo однако ваши конкуренты часто используют те же инструменты, что снижает их уникальность. поэтому для бодрых GTM-команд остаются два ключевых пути: 1/ максимизация first-party данных: глубокая работа с собственными данными позволяет создавать уникальные решения. 2/ разработка внутреннего технологического стека: кастомные скраперы для нишевых нужд (например, Airbnb или кибербезопасность). такой своего рода GTM-инжиниринг. если говорить, про подробнее первое направление, то это больше вспоминаются PLG CRM из 2021 года. сlay на этой неделе объявил о новом раунде инвестиций и покупке стартапа Avenue. со стартапом я хорошо знаком, мы в SpatialChat были ранними пользователями. продукт создаёт слой репортинга и нотификаций над data warehouse и интегрирует данные из различных SaaS для операционной аналитики. Такой datadog, но для revenue / ops команды. __я как-то даже делал ____интервью____ с фаундером в своем сабстэке. __ так что clay это по ходу планирует адаптирваоть продукт под first-party сигналы. и это вообще интересный заход в то, чтобы масштабироваться в из моно-категории в комбайн.