Vercel COOのジャン・グロッサー: AIエージェントのおかげで1人のSDRが10人分の仕事をこなす方法

視点

これはジャン・グロッサーです。かつてStripeの初代営業チームを構築したStripe元CPOで、現在はVercelのCOOをしています。AIの時代におけるGo-to-Marketがどのような形になるのか、その説明は非常に説得力があります。数字は驚くべきものです。

「10人のSDRから1人に減らした。わずか6週間で。」 Vercelは単一のGTMエンジニアが時間の25～30%を費やすことで、インバウンドリードエージェントを構築しました。このエージェントはリードを評価し、深い調査を行い、返信を作成します。その結果、1人のSDRが10人のSDRの手作業の代わりにエージェントをQAすることになりました。他の9人はアウトバウンドに移行しました。

プロジェクト・ローズランドは8年先を行っていました。 2017年、ジャンはStripeで会社ユニバースデータベースを構築しようとしました。地球上のすべての企業と、パーソナライズされたアウトリーチを可能にする属性を備えたデータベースです。「私たちは80%の穴埋め問題で『マッドリブス』をしようとしていました。」データサイエンスの誤検知率が高すぎました。現在Vercelでは同じものを再構築していますが、「今は実際に機能します。」AIがあいまいさに対応できるようになったからです。

Go-to-Market エンジニアは新しい職種です。 これは単にOutreachやSalesforceを設定することではありません。GTMエンジニアは最高成績のSDRに付き添い、彼らのワークフロー（7つのタブを開く、LinkedInの検索、ChatGPTクエリ、データベースチェック）を文書化し、その後それをエージェントにエンコードします。目標は、営業担当者をカスタマーフェーシング時間の30～40%から70%に引き上げることです。

「もしあなたが顧客の問題を完璧に解決するために99セント支払う準備ができていないなら、私たちはここで打ち切る必要があります。」 ジャンの哲学です。価値ベースの価格設定であり、コストベースではありません。Vercelのエージェントのコストが低下したとき、マージンが改善されました。顧客はあなたのコストには関心がありません。

10人になったら、GTMプレイブックが必要です。 文書化されたベストプラクティスなしにはGTM エンジニアリングを適用することはできません。しかし、これにより企業はより早い段階でより厳密になることが強制されています。これは最終的には健全なことです。

主要なポイント

• 10 SDR → 1人（6週間で） - エージェントがインバウンド適格判定を処理。1人のSDRがQA
• GTM エンジニア - トップパフォーマーに付き添い、ワークフローをエージェントにエンコード
• プロジェクト・ローズランド - 2017年のStripeの会社ユニバース。AIで今では機能
• リード・ツー・オポチュニティレート維持 - エージェントは人間と同等、対応がより早い
• 営業の30～40%顧客時間 - 目標: エージェント支援で70%に到達
• 「マッドリブス」アウトリーチ - 会社属性から80%の穴埋め
• エンタープライズ見込み客はまだ難しい - 複数層、三角測量。最後になくなる
• 価値 > コスト価格設定 - モデルコストに関係なく、解決した問題1件あたり99セント
• 10人 = プレイブック時間 - 文書化されたベストプラクティスなしに自動化できない
• コンサルティング売却 - AIの時代は関係性が減るのではなく、さらに増える

大局的に見ると

Go-to-Marketプレイブックが書き直されています。1人のSDRが10人分の仕事をこなしています。なぜなら、AIが適格判定、調査、ドラフト作成を処理するからです。新しい職種であるGTM エンジニアはトップパフォーマーに付き添い、彼らのワークフローをエージェントにエンコードします。営業が置き換わるのではなく、関係性の水準に自動化されます。