Manifesto GTM Engineer
A nova engenharia do crescimento.
Manifesto GTM Engineer
A nova engenharia do crescimento.
Manifesto GTM Engineer
A nova engenharia do crescimento.
Por que agora?
Crescer deixou de ser sobre contratar mais. Nos últimos 36 meses, o custo de crescimento em B2B dobrou enquanto a produtividade média por vendedor caiu. O modelo de “resolver com headcount” está esgotado. O que era resolvido com mais SDRs, mais AEs e mais budget hoje exige sistemas projetados cientificamente — dados, automação e IA aplicados com critério.
Por que agora?
Crescer deixou de ser sobre contratar mais. Nos últimos 36 meses, o custo de crescimento em B2B dobrou enquanto a produtividade média por vendedor caiu. O modelo de “resolver com headcount” está esgotado. O que era resolvido com mais SDRs, mais AEs e mais budget hoje exige sistemas projetados cientificamente — dados, automação e IA aplicados com critério.
Por que agora?
Crescer deixou de ser sobre contratar mais. Nos últimos 36 meses, o custo de crescimento em B2B dobrou enquanto a produtividade média por vendedor caiu. O modelo de “resolver com headcount” está esgotado. O que era resolvido com mais SDRs, mais AEs e mais budget hoje exige sistemas projetados cientificamente — dados, automação e IA aplicados com critério.
A tese
Crescimento previsível não virá de quem adiciona força bruta, mas de quem projeta a arquitetura de receita.
Um único operador técnico bem preparado é capaz de implantar mecanismos que entregam o equivalente a times inteiros, com CAC menor, rampagem instantânea e consistência 24/7. Benchmarks de empresas AI-Native já mostram estruturas de GTM até 40% menores sem perda de performance. Isso é engenharia aplicada à receita.
A tese
Crescimento previsível não virá de quem adiciona força bruta, mas de quem projeta a arquitetura de receita.
Um único operador técnico bem preparado é capaz de implantar mecanismos que entregam o equivalente a times inteiros, com CAC menor, rampagem instantânea e consistência 24/7. Benchmarks de empresas AI-Native já mostram estruturas de GTM até 40% menores sem perda de performance. Isso é engenharia aplicada à receita.
A tese
Crescimento previsível não virá de quem adiciona força bruta, mas de quem projeta a arquitetura de receita.
Um único operador técnico bem preparado é capaz de implantar mecanismos que entregam o equivalente a times inteiros, com CAC menor, rampagem instantânea e consistência 24/7. Benchmarks de empresas AI-Native já mostram estruturas de GTM até 40% menores sem perda de performance. Isso é engenharia aplicada à receita.
O papel: GTM Engineer
O GTM Engineer opera na interseção entre três disciplinas:
Business Development
desenhar mecanismos de crescimento, programas de expansão e criação de demanda.
Revenue Operations
estruturar dados, forecast, governança e produtividade ponta a ponta.
Product Engineering
construir o stack, agentes de IA e fluxos de automação que transformam sinais de intenção em receita previsível.
É um papel técnico, sistêmico e orientado a impacto. Não é playbook de vendas; é arquitetura operacional.
O papel: GTM Engineer
O GTM Engineer opera na interseção entre três disciplinas:
Business Development
desenhar mecanismos de crescimento, programas de expansão e criação de demanda.
Revenue Operations
estruturar dados, forecast, governança e produtividade ponta a ponta.
Product Engineering
construir o stack, agentes de IA e fluxos de automação que transformam sinais de intenção em receita previsível.
É um papel técnico, sistêmico e orientado a impacto. Não é playbook de vendas; é arquitetura operacional.
O papel: GTM Engineer
O GTM Engineer opera na interseção entre três disciplinas:
Business Development
desenhar mecanismos de crescimento, programas de expansão e criação de demanda.
Revenue Operations
estruturar dados, forecast, governança e produtividade ponta a ponta.
Product Engineering
construir o stack, agentes de IA e fluxos de automação que transformam sinais de intenção em receita previsível.
É um papel técnico, sistêmico e orientado a impacto. Não é playbook de vendas; é arquitetura operacional.
O que muda na prática
Saímos da linearidade. Contratar 10 pessoas não gera 10× crescimento. Sistemas alteram a curva. Playbooks isolados morrem. Sem modelo operacional único, o aprendizado não compõe. IA sem arquitetura não escala. Copilotos pontuais viram ilhas se dados/processos não convergem.
Custo marginal diferente. Um GTM Engineer bem alocado substitui camadas de execução manual com qualidade e previsibilidade.
O que muda na prática
Saímos da linearidade. Contratar 10 pessoas não gera 10× crescimento. Sistemas alteram a curva. Playbooks isolados morrem. Sem modelo operacional único, o aprendizado não compõe. IA sem arquitetura não escala. Copilotos pontuais viram ilhas se dados/processos não convergem.
Custo marginal diferente. Um GTM Engineer bem alocado substitui camadas de execução manual com qualidade e previsibilidade.
O que muda na prática
Saímos da linearidade. Contratar 10 pessoas não gera 10× crescimento. Sistemas alteram a curva. Playbooks isolados morrem. Sem modelo operacional único, o aprendizado não compõe. IA sem arquitetura não escala. Copilotos pontuais viram ilhas se dados/processos não convergem.
Custo marginal diferente. Um GTM Engineer bem alocado substitui camadas de execução manual com qualidade e previsibilidade.
Princípios de projeto
Dados primeiro
Toda decisão modelada em dados operacionais, não opinião.
Fricção mínima
Menos cliques, menos handoffs, menos planilhas soltas.
Automação com propósito
Toda automação liga um sinal a uma ação de receita.
Arquitetura única
Marketing, Vendas e CS rodando o mesmo modelo, com telemetria compartilhada.
IA como amplificador
Copilotos aumentam humanos; não mascaram processos ruins.
Entrega em ciclos curtos
Sprints de valor, não megaprojetos.
Princípios de projeto
Dados primeiro
Toda decisão modelada em dados operacionais, não opinião.
Fricção mínima
Menos cliques, menos handoffs, menos planilhas soltas.
Automação com propósito
Toda automação liga um sinal a uma ação de receita.
Arquitetura única
Marketing, Vendas e CS rodando o mesmo modelo, com telemetria compartilhada.
IA como amplificador
Copilotos aumentam humanos; não mascaram processos ruins.
Entrega em ciclos curtos
Sprints de valor, não megaprojetos.
Princípios de projeto
Dados primeiro
Toda decisão modelada em dados operacionais, não opinião.
Fricção mínima
Menos cliques, menos handoffs, menos planilhas soltas.
Automação com propósito
Toda automação liga um sinal a uma ação de receita.
Arquitetura única
Marketing, Vendas e CS rodando o mesmo modelo, com telemetria compartilhada.
IA como amplificador
Copilotos aumentam humanos; não mascaram processos ruins.
Entrega em ciclos curtos
Sprints de valor, não megaprojetos.
Pilares de atuação
Signals → Revenue
capturar, enriquecer, pontuar e orquestrar sinais de intenção em tempo quase real.
Factory de Receita
desenhar etapa a etapa (Bowtie, Impact Framework, Revenue Factory) como pipeline de engenharia.
Stack e Integrações
escolher e integrar ferramentas com foco em dados limpos e eventos confiáveis.
Agentes de IA
copilotos para Marketing, Vendas e CS — prospecção, priorização, cadências, QA de deals, pós-venda.
Governança e Forecast
métricas consistentes, SLAs claros, saúde do funil e previsibilidade.
Pilares de atuação
Signals → Revenue
capturar, enriquecer, pontuar e orquestrar sinais de intenção em tempo quase real.
Factory de Receita
desenhar etapa a etapa (Bowtie, Impact Framework, Revenue Factory) como pipeline de engenharia.
Stack e Integrações
escolher e integrar ferramentas com foco em dados limpos e eventos confiáveis.
Agentes de IA
copilotos para Marketing, Vendas e CS — prospecção, priorização, cadências, QA de deals, pós-venda.
Governança e Forecast
métricas consistentes, SLAs claros, saúde do funil e previsibilidade.
Pilares de atuação
Signals → Revenue
capturar, enriquecer, pontuar e orquestrar sinais de intenção em tempo quase real.
Factory de Receita
desenhar etapa a etapa (Bowtie, Impact Framework, Revenue Factory) como pipeline de engenharia.
Stack e Integrações
escolher e integrar ferramentas com foco em dados limpos e eventos confiáveis.
Agentes de IA
copilotos para Marketing, Vendas e CS — prospecção, priorização, cadências, QA de deals, pós-venda.
Governança e Forecast
métricas consistentes, SLAs claros, saúde do funil e previsibilidade.
O que entregamos
Copilotos que aumentam Marketing, Vendas e CS. Cadências, enriquecimento e scoring automatizados com baixo atrito. Reconstrução de processos com base em dados reais. Stack unificado e canais integrados num único modelo operacional. Telemetria e forecast confiáveis para decisões sem ruído.
O que não é
Não é “mais um framework de vendas”. Não é “hack tático” de curto prazo. Não é terceirizar pensamento para IA. É engenharia de Go-to-Market: projeto, execução e manutenção de sistemas de crescimento.
Referência intelectual
A cadeira de GTM Engineering ganha corpo graças a pensadores e operadores que vêm consolidando práticas e linguagem para o tema. A Clay é uma referência essencial na sistematização dessa função, contribuindo para o desenho de stack, data plumbing e orquestração que aproximam sinais do resultado de receita.
O que entregamos
Copilotos que aumentam Marketing, Vendas e CS. Cadências, enriquecimento e scoring automatizados com baixo atrito. Reconstrução de processos com base em dados reais. Stack unificado e canais integrados num único modelo operacional. Telemetria e forecast confiáveis para decisões sem ruído.
O que não é
Não é “mais um framework de vendas”. Não é “hack tático” de curto prazo. Não é terceirizar pensamento para IA. É engenharia de Go-to-Market: projeto, execução e manutenção de sistemas de crescimento.
Referência intelectual
A cadeira de GTM Engineering ganha corpo graças a pensadores e operadores que vêm consolidando práticas e linguagem para o tema. A Clay é uma referência essencial na sistematização dessa função, contribuindo para o desenho de stack, data plumbing e orquestração que aproximam sinais do resultado de receita.
O que entregamos
Copilotos que aumentam Marketing, Vendas e CS. Cadências, enriquecimento e scoring automatizados com baixo atrito. Reconstrução de processos com base em dados reais. Stack unificado e canais integrados num único modelo operacional. Telemetria e forecast confiáveis para decisões sem ruído.
O que não é
Não é “mais um framework de vendas”. Não é “hack tático” de curto prazo. Não é terceirizar pensamento para IA. É engenharia de Go-to-Market: projeto, execução e manutenção de sistemas de crescimento.
Referência intelectual
A cadeira de GTM Engineering ganha corpo graças a pensadores e operadores que vêm consolidando práticas e linguagem para o tema. A Clay é uma referência essencial na sistematização dessa função, contribuindo para o desenho de stack, data plumbing e orquestração que aproximam sinais do resultado de receita.