硅谷最火AI营销独角兽Clay：为什么当今企业都在招GTM工程师了？

硅谷最火AI营销独角兽Clay：为什么当今企业都在招GTM工程师了？ 硅谷最火AI营销独角兽Clay：为什么当今企业都在招GTM工程师了？ Modified March 12 客户体验团队的任务是保住公司的钱袋子。他们得早早发现客户跑路的风险，还得抓住机会让客户多掏钱。 工单报警器带解药 ：只要一发现售后工单的数量往上飙，就会立刻拉响警报，并且顺手把帮助中心文档给起草好，防止下一波客户因为同样的问题来找客服。 客户成功点子库 ：把 Salesforce 和 Claygent 的数据揉在了一起，专门给客户成功经理出谋划策，告诉他们用什么招数去对付手里的客户最管用。 客服通道秒变销售 ：有时候客户会去找客服说想安排个销售会议。遇到这种情况，系统会瞬间判断这个客户够不够格，如果条件符合，直接就把会议链接甩过去，中间完全不需要人工去转交。 增购雷达 ：抓取客服的聊天记录，专门找那些想要高级功能（比如 RBAC 或者想要刷新速度更快）的客户。赶在客户续费之前，他就会把这些信号塞给账户经理。 四、GTM 工程师团队的组织架构模式 各家公司落地 GTM 工程化的方式不太一样，岗位的叫法也五花八门，但大家的最终目的都是一致的： 搭起一套自动化的营收增长引擎 。目前行业里主要沉淀出了以下几种跑得通的团队架构： 1. 隶属于营收运营团队（主流模式） 在大部分中大型公司里，GTM 工程师通常向营收运营或者 GTM 运营团队汇报。 有些公司还会把团队拆成两个分工不同的小组 ：懂业务的多面手专门贴近销售，负责快速搭出产品原型做测试。而专业的技术工程师则负责把那些验证有效的方案做扎实，确保系统在处理几百万条 CRM 数据时也绝不掉链子。 • Intercom： 他们内部的 GTM 运营团队专门去测试新的增长玩法，比如去补全目标市场的信息。等测试成功了，研发部门里的 GTM 系统团队就会把这些策略大面积推广到实际的业务环境中。 • Canva： 他们专门设了一个 GTM AI 团队，用来做通话记录总结这类工作流程的自动化。旁边还有一个独立的数据丰富团队，专门给这些自动化流程输送独家的数据。从长远来看，Canva 打算把 GTM 工程师直接派驻到销售、营销和客户体验等各个业务线里去。 • Notion： 他们干脆让三个团队一起来协同推进营收运营和 GTM AI 的工作。 第一支团队管营收运营和战略，负责搭流程、做实验，还要亲自下场做商业落地，直接向 CRO 汇报。 第二支是商业技术与自动化工程团队，负责打好 GTM 的地基并把工作流规模化，向 CFO 汇报。 另外还有一位专门做 AI 应用搭建的嵌入式 AI 工程师，向 CTO 汇报。 • Anthropic： 所有的相关工作都集中在一个叫“GTM 基础设施与激励”的小组里。这里面有个“生产力工程”小分队，专门用 Claude 和 Clay 工具把销售和营销工作变成自动化。 为什么这个模式最好用？因为营收运营团队本来就管着数据管道和数据质量把控。把 GTM 工程师安排在这里，大家从“发现业务痛点”到“发布解决方案”就能连成一条直线，跑出一个非常高效的闭环。 2. 隶属于增长营销团队 另一种做法是把 GTM 工程师直接嵌进增长营销团队里。 • Ramp： 他们搭了一个增长平台小组，由产品经理带队，和增长工程团队一起干活。大家以两周为一个冲刺周期，不断交出内部拓客工具、数据聚合平台和 AI 触达流程等新产品。同时，底层的 Salesforce 系统由另一个专门的商业系统团队来打理。 • Verkada： 他们把 GTM 工程师放在了 CMO 手下的增长团队里。这群人的核心任务就是拉新获客，顺便给整个 GTM 体系搭一套支持系统。活儿也做得很细致，从给 ABM 营销做个性化的落地页，到把 SDR 80% 的日常工作自动化都包圆了。效果也非常惊人，销售代表每人每月的会议预约量直接翻了 4 倍，能达到 80 到 100 个。 • Rippling： 他们的国际增长团队和美国本土增长团队里都安排了 GTM 工程师。大家经常凑在一起跑各种增长实验，比如搞自动化的电话外呼和直邮营销活动。 这个模式的优势在哪里？ 把懂技术的人和做获客的人捏合在一起 ，能碰撞出很多传统营销人根本想不到的新点子。比如做程序化的落地页，或者实时去抓取客户的购买意向。 3. 跨模式的通用经验 先在运营团队孵化，再慢慢下放业务线。部分公司会先让 GTM 工程师在营收运营体系里待着，等地基打牢了，再把这些技术骨干派到各个业务团队去。 当公司准备把验证有效的增长实验大面积推广时，扎实的数据工程能力就显得特别重要了。不管用哪种组织架构，所有的增长成果都必须建立在 干净、完善而且建模科学的数据基础之上 。 五、如何招聘 GTM 工程师？ 当企业刚开始接触 GTM 工程化时，最先问的往往是到底该招什么样的人，以及去哪里找这样的人。 优秀的 GTM 工程师通常都是复合型人才，他们一半懂商业，一半懂技术。大家可以把他们当成是懂营销的技术人员，或者是一群比起把代码写得完美，更在乎怎么把营收拉上去的工程师。 招聘渠道 这些人平时喜欢混迹在 Clay 的社区里 ，或者活跃在营收运营的交流群中。他们也很爱在 linkedin 上发帖，分享自己做业务自动化的心得。拿 Clay 来说，他们内部不少出色的 GTM 工程师，本来就是他们自己的 ICP 群体。 考察标准 • 技术熟练度： 他们不一定是计算机科班出身，但一定要乐于学习新工具，对敲代码有手感。如果候选人熟悉 Clay、n8n、Zapier、Lovable、Bolt、TypeScript、Python 或者 SQL，那绝对是加分项。不过真正关键的，还是他们愿不愿意在实际操作中边做边学。 • 商业导向： 他们干活时会算 ROI，经常会反问：“搭这套工作流，真的能帮销售拿下订单吗？” • 好奇心与实验思维： 遇到任何 GTM 方面的难题，他们都会像侦探一样去刨根问底。他们很清楚该怎么测试新想法、怎么筛选出有效的信号，并且懂得利用反馈闭环，把系统调优得越来越好。 六、GTM 工程化的未来 放眼当下的市场，只有那些懂得用 AI 搭起营收增长引擎的团队，才能真正抓住 GTM 的竞争优势。 现在大家用的工具和战术越来越同质化，各家的成果正在拉开差距，未来的核心竞争力就在于谁能更好地设计增长实验，并迅速把经验规模化铺开。 过去那种为了换取 10% 的线索增长，就直接新增 10 名销售的老路子，如今已经行不通了 。运营团队原本就不应该一直局限在后台做支持。现如今，谁离企业的数据最近，谁就最容易找到新的营收增长点。 显而易见，企业的营收难题，往往不是因为缺人，而是系统本身出了问题。 而能够解决这套体系问题的核心，正是 GTM 工程师 。 客户体验团队的任务是保住公司的钱袋子。他们得早早发现客户跑路的风险，还得抓住机会让客户多掏钱。 工单报警器带解药 ：只要一发现售后工单的数量往上飙，就会立刻拉响警报，并且顺手把帮助中心文档给起草好，防止下一波客户因为同样的问题来找客服。 客户成功点子库 ：把 Salesforce 和 Claygent 的数据揉在了一起，专门给客户成功经理出谋划策，告诉他们用什么招数去对付手里的客户最管用。 客服通道秒变销售 ：有时候客户会去找客服说想安排个销售会议。遇到这种情况，系统会瞬间判断这个客户够不够格，如果条件符合，直接就把会议链接甩过去，中间完全不需要人工去转交。 增购雷达 ：抓取客服的聊天记录，专门找那些想要高级功能（比如 RBAC 或者想要刷新速度更快）的客户。赶在客户续费之前，他就会把这些信号塞给账户经理。 四、GTM 工程师团队的组织架构模式 各家公司落地 GTM 工程化的方式不太一样，岗位的叫法也五花八门，但大家的最终目的都是一致的： 搭起一套自动化的营收增长引擎 。目前行业里主要沉淀出了以下几种跑得通的团队架构： 1. 隶属于营收运营团队（主流模式） 在大部分中大型公司里，GTM 工程师通常向营收运营或者 GTM 运营团队汇报。 有些公司还会把团队拆成两个分工不同的小组 ：懂业务的多面手专门贴近销售，负责快速搭出产品原型做测试。而专业的技术工程师则负责把那些验证有效的方案做扎实，确保系统在处理几百万条 CRM 数据时也绝不掉链子。 • Intercom： 他们内部的 GTM 运营团队专门去测试新的增长玩法，比如去补全目标市场的信息。等测试成功了，研发部门里的 GTM 系统团队就会把这些策略大面积推广到实际的业务环境中。 • Canva： 他们专门设了一个 GTM AI 团队，用来做通话记录总结这类工作流程的自动化。旁边还有一个独立的数据丰富团队，专门给这些自动化流程输送独家的数据。从长远来看，Canva 打算把 GTM 工程师直接派驻到销售、营销和客户体验等各个业务线里去。 • Notion： 他们干脆让三个团队一起来协同推进营收运营和 GTM AI 的工作。 第一支团队管营收运营和战略，负责搭流程、做实验，还要亲自下场做商业落地，直接向 CRO 汇报。 第二支是商业技术与自动化工程团队，负责打好 GTM 的地基并把工作流规模化，向 CFO 汇报。 另外还有一位专门做 AI 应用搭建的嵌入式 AI 工程师，向 CTO 汇报。 • Anthropic： 所有的相关工作都集中在一个叫“GTM 基础设施与激励”的小组里。这里面有个“生产力工程”小分队，专门用 Claude 和 Clay 工具把销售和营销工作变成自动化。 为什么这个模式最好用？因为营收运营团队本来就管着数据管道和数据质量把控。把 GTM 工程师安排在这里，大家从“发现业务痛点”到“发布解决方案”就能连成一条直线，跑出一个非常高效的闭环。 2. 隶属于增长营销团队 另一种做法是把 GTM 工程师直接嵌进增长营销团队里。 • Ramp： 他们搭了一个增长平台小组，由产品经理带队，和增长工程团队一起干活。大家以两周为一个冲刺周期，不断交出内部拓客工具、数据聚合平台和 AI 触达流程等新产品。同时，底层的 Salesforce 系统由另一个专门的商业系统团队来打理。 • Verkada： 他们把 GTM 工程师放在了 CMO 手下的增长团队里。这群人的核心任务就是拉新获客，顺便给整个 GTM 体系搭一套支持系统。活儿也做得很细致，从给 ABM 营销做个性化的落地页，到把 SDR 80% 的日常工作自动化都包圆了。效果也非常惊人，销售代表每人每月的会议预约量直接翻了 4 倍，能达到 80 到 100 个。 • Rippling： 他们的国际增长团队和美国本土增长团队里都安排了 GTM 工程师。大家经常凑在一起跑各种增长实验，比如搞自动化的电话外呼和直邮营销活动。 这个模式的优势在哪里？ 把懂技术的人和做获客的人捏合在一起 ，能碰撞出很多传统营销人根本想不到的新点子。比如做程序化的落地页，或者实时去抓取客户的购买意向。 3. 跨模式的通用经验 先在运营团队孵化，再慢慢下放业务线。部分公司会先让 GTM 工程师在营收运营体系里待着，等地基打牢了，再把这些技术骨干派到各个业务团队去。 当公司准备把验证有效的增长实验大面积推广时，扎实的数据工程能力就显得特别重要了。不管用哪种组织架构，所有的增长成果都必须建立在 干净、完善而且建模科学的数据基础之上 。 五、如何招聘 GTM 工程师？ 当企业刚开始接触 GTM 工程化时，最先问的往往是到底该招什么样的人，以及去哪里找这样的人。 优秀的 GTM 工程师通常都是复合型人才，他们一半懂商业，一半懂技术。大家可以把他们当成是懂营销的技术人员，或者是一群比起把代码写得完美，更在乎怎么把营收拉上去的工程师。 招聘渠道 这些人平时喜欢混迹在 Clay 的社区里 ，或者活跃在营收运营的交流群中。他们也很爱在 linkedin 上发帖，分享自己做业务自动化的心得。拿 Clay 来说，他们内部不少出色的 GTM 工程师，本来就是他们自己的 ICP 群体。 考察标准 • 技术熟练度： 他们不一定是计算机科班出身，但一定要乐于学习新工具，对敲代码有手感。如果候选人熟悉 Clay、n8n、Zapier、Lovable、Bolt、TypeScript、Python 或者 SQL，那绝对是加分项。不过真正关键的，还是他们愿不愿意在实际操作中边做边学。 • 商业导向： 他们干活时会算 ROI，经常会反问：“搭这套工作流，真的能帮销售拿下订单吗？” • 好奇心与实验思维： 遇到任何 GTM 方面的难题，他们都会像侦探一样去刨根问底。他们很清楚该怎么测试新想法、怎么筛选出有效的信号，并且懂得利用反馈闭环，把系统调优得越来越好。 六、GTM 工程化的未来 放眼当下的市场，只有那些懂得用 AI 搭起营收增长引擎的团队，才能真正抓住 GTM 的竞争优势。 现在大家用的工具和战术越来越同质化，各家的成果正在拉开差距，未来的核心竞争力就在于谁能更好地设计增长实验，并迅速把经验规模化铺开。 过去那种为了换取 10% 的线索增长，就直接新增 10 名销售的老路子，如今已经行不通了 。运营团队原本就不应该一直局限在后台做支持。现如今，谁离企业的数据最近，谁就最容易找到新的营收增长点。 显而易见，企业的营收难题，往往不是因为缺人，而是系统本身出了问题。 而能够解决这套体系问题的核心，正是 GTM 工程师 。 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/Hy0y0CN7... https://mp.weixin.qq.com/s/Hy0y0CN7... 精选小助手 精选小助手 Linkloud精选2026年3月11日 19:59 美国 Linkloud 开通播客了，我们将探访全球高速增长的 AI、SaaS 企业，分享创始人与高手成功背后的故事与竞争力思考。欢迎扫码订阅！ Linkloud 引言 企业的营收增长陷入停滞？你的 GTM（Go to market）团队其实并不缺人手，而是缺乏“系统化”的工程思维。 Clay 是近两年增速最快的 AI 营销自动化独角兽之一，凭借 AI 驱动的 GTM 与销售自动化能力快速崛起，最新估值达 31 亿美元。 本文由 Clay 的联合创始人 Varun Anand 亲述，深度拆解了由他们率先定义的先锋角色——“ GTM 工程师 ”。在 AI 的加持下，这群兼具商业嗅觉与动手构建能力的复合型人才，正将传统的“数据管道工”重塑为最核心的增长架构师；利用 AI 搭建自动化营收引擎的真实工作流。手把手教你如何寻找、评估以及在组织中部署这群能带来超级杠杆的破局者。Enjoy！ 更多完整内容，请点击阅读原文。 企业的 GTM 进展陷入停滞并不是缺人，而是工程化能力跟不上。 如果你是一名 GTM 负责人，团队总被人工调研、低效营销活动、数据清理这些事拖慢节奏，那么单纯加人加力根本解决不了问题。企业需要的是更完善的体系，而搭建这套体系的核心角色，就是 GTM 工程师。 GTM 工程师的核心工作，是用 AI 和自动化技术打造营收增长引擎。 自 2023 年 Clay 首次定义这一岗位后，Cursor、Notion、Lovable、Webflow 等企业纷纷开始布局 ，如今每月新增的 GTM 工程师招聘需求约有 400 个。 GTM 工程师能解决所有与营收核心相关的业务难题，具体覆盖三大板块： • 营收运营（RevOps）： 将销售的人工工作自动化 ，比如替代人工的客户账户调研、根据通话记录更新 CRM 数据、自动发送跟进邮件等。 • 增长营销： 实现获客与 ABM 营销的自动化 ，比如监测社交平台上竞品的负面反馈，并在数小时内推出个性化的营销活动。 • 客户成功： 让客户留存与增值运营形成自动化体系 ，比如分析售后工单预判客户流失风险，再推送针对性的留存邮件。 运营团队向来是营收团队的根基，而 AI 技术的普及，让他们迈入了最具战略价值的发展阶段。运营人员的角色正在从单纯的 “数据处理员” 转变为 “ 增长架构师 ”：无需等待开发团队支持，也不用依赖人工调研，就能自主验证增长假设，将经检验有效的策略规模化落地。 当运营团队转型为 GTM 工程师团队，工作模式也会从被动响应需求，转变为主动挖掘营收增长点。 一、为何 GTM 工程化会成为当下趋势？ 两大行业变革，让传统的 GTM 岗位与工作流程逐渐失去竞争力。 • 第一，GTM 战术的 同质化现象越来越严重 。 2010 年有效的销售打法，放到如今早已失效。潜在客户每天会收到数百封千篇一律的冷启动邮件，垃圾邮件过滤器甚至会直接屏蔽带有 “简单咨询” 这类标题的邮件。 想要在竞争中胜出，企业必须凭借独特的数据和差异化的打法，持续打造属于自己的 GTM 竞争优势。 • 第二，AI 技术让 定制化的人工调研和开发工作变得不再必要 。 AI 能同时完成数千家企业的调研工作，各类 API 可以从任意渠道调取数据。两年前还需要人工调研或专业开发人员才能完成的工作，如今通过无代码自动化工具就能轻松实现。这也让企业得以规模化测试高精准、高创意的增长打法。 这两大变革，既让企业产生了对 GTM 工程化的需求，也为落地创造了条件。战术的同质化要求企业必须更具创新思维，而 AI 技术则让创新想法的落地成为可能，将从想法到执行的周期从数月压缩至数小时。 GTM 工程师的核心价值， 就是发现并打通营收增长的各个瓶颈 。比如他们能精准判断，企业应该将资源投向刚入驻 DoorDash、客单价在 10 20 美元的纽约咖啡馆，并且能推动企业在次日就触达这类目标客户，而非等到下个季度。 二、Clay 内部的 GTM 工程化实践 在 Clay 这家公司，GTM 工程师团队扮演着内部产品团队的角色，专门为公司的 GTM 体系提供服务。 他们会主动去发现业务流程中存在的问题，写好需求文档，然后利用内部和外部的各种工具把产品原型开发出来。只要测试下来发现某个方案好用，他们就会把它大规模地推广落地。 至于如何衡量这些工程师的工作成绩， 主要就是看一些核心数据，比如他们帮团队成功预约了多少个会议，以及节省了多少工作时间 。 他们的工作范围很广，涉及销售赋能、增长营销和客户成功等多个环节。这群工程师不仅会从头开始设计全新的工作流程，还会把员工个人摸索出来的好办法放大。 举个具体的例子，之前有一位销售人员自己搭建了一张定制的 Clay 表格，专门用来追踪客户的购买信号，并借此给高价值的潜在客户写开发邮件。GTM 工程师团队发现后，短短几天内就把这个表格做成了通用模板，直接推广给全公司使用。 此外，Clay 的 GTM 工程师还有一个非常特别的身份，他们同时也是具备咨询能力的销售人员。打个比方，Harvey 会找律师来推销法律软件，Prompt Health 会让治疗师去负责产品的销售和售后支持。 Clay 的思路也是一样的，他们 直接让 GTM 工程师去负责卖产品 。因为这些工程师最懂实际的业务场景，所以他们能够深度与客户共情，用客户熟悉的行业语言去沟通，从而极其精准地把握住真实需求。 三、GTM 工程化如何解决各业务板块的难题？ GTM 工程师需要解决营收运营、增长营销和客户体验等各个领域的问题。他们做所有事情的第一步，都是先把基础打好： 搭建一个数据干净、让人信得过的 CRM 系统 。如果没有这个扎实的数据底座，任何业务策略都没法真正铺开去跑。 GTM 工程师的工作模式和数据科学家很像，他们手里也有一套走到哪都能用的工具包，但这套工具只有在底层的架构稳固时才能发挥作用。他们的工作通常分成三个台阶，一步步往上走： • 数据基础搭建： 把 CRM 和数据仓库里的记录整理干净，去掉重复项，确保数据真实可靠。（这包括自动补充数据、审计数据结构、合并清理以及定好数据归属规则。） • 数据建模： 去收集那些能预判客户会不会买单、会不会增购或者会不会流失的独特数据点。（比如给客户打转化意向分、定义 ICP 属性，并且加上 AI 维度的数据点。） • 数据激活： 把这些独特的数据点塞进能帮公司赚钱的工作流程里。（比如自动发邮件联系客户、自动写会议记录、发流失预警或增购提醒、给销售提供支持等。） 很多公司在爬第一级台阶时就摔跟头了。他们要么是拿着一堆缺斤少两、乱七八糟或者到处重复的数据，硬着头皮去搞一些花哨的营销活动。要么就是让团队把 80% 的时间全搭在整理数据上（更新记录、核对信息、删掉重复项），最后只挤得出 20% 的时间来做真正重要的战略工作。 GTM 工程师把这个比例彻底翻转了过来。他们用自动化的方式把脏活累活干完，这样团队就能把时间花在做实验和一点点优化 ICP 上。 下面这些就是 Clay 内部真实的落地案例，能更直观地体现这一工作价值。 1. 营收运营与销售赋能 营收运营最看重的是怎么帮销售提高效率。这里面包括给主动找上门的客户打分并自动回复，还有根据销售打完电话的录音自动更新 CRM 等等。 • 智能线索分配： 团队成员跑了一个模型，专门给那些潜在客单价超过 25,000 美元的新注册用户打分。系统会自动把最好的线索分给最合适的销售，甚至连会议记录和跟进邮件都帮着写好了，里面还会带上同类客户的 Use Case 和针对这个客户的专属信息。 • Slack 里的信号摘要： 把收集到的客户动态打包推送到 Slack 上发给对应的销售，帮他们摸清账户情况，做好打电话前的准备。 • 高规格活动邀请： 把活动数据和客户的地理位置对齐，把最适合参加活动的人挑出来，然后直接代替销售给他们发邀请和跟进邮件。 • 一键重新约会： 只要客户错过了销售的电话，系统就会马上发一个带有日历链接的邮件，提醒客户重新约个时间。 • 靠录音自动填表： 用一段脚本，自动“听”销售的电话录音，把公司的基本信息提取出来，然后直接回填进 Salesforce 里。这样销售就不用在 CRM 上浪费时间自己打字了。 2. 增长营销 增长团队盯着的是怎么把人拉过来 ：找对潜在客户、做个性化的触达，还得快速去试水新渠道。 新用户激活 ：用自动化打法，成功把试用客户的转化率拉上去了。他们还针对已经用起来的工作空间和很有潜力的新客户，做了专门的激活策略。这些动作背后，都有一套统一的线索打分和分配系统在运作。 全自动找合作伙伴 ：去社交媒体和各大官网爬了信息，给匹配度打完分后，直接把公司的 KOL 营销项目给推上线了。 追着访客发邮件 ：搭建作流，专门盯着反向 IP 数据看，赶在客户兴趣最浓的时候，自动给他们发个性化的邮件。 3. 客户成功与增值运营