PROGETTI GTM E PERCORSO TECNICO
Prospecting, arricchimento, gestione outbound e automazione, seguiti dai precedenti progetti di engineering e ricerca. Ogni caso descrive il mio contributo e il suo perimetro attuale.
Visualizzati 16 progetti
Raccogliere attività pertinenti e distinguere eventi e identità uniche.
Riconciliare la consegna e verificare identità, aziende, ruoli e duplicati.
Restituire un dataset coerente con code di revisione e passaggi chiari per qualificare i contatti.
Riconciliare attività, riparare la consegna e distinguere potenziali clienti da record di ricerca.
Individuare profili mancanti, identità incoerenti e lacune nei contatti.
Recuperare dati pertinenti e verificare identità e affiliazione aziendale.
Restituire record più completi distinguendo i casi ancora da verificare.
Migliorare la copertura dei contatti professionali conservando evidenze di affiliazione e verifica.
Leggere contesto e ciclo di vita per scegliere il percorso pertinente.
Applicare regole di segmento, controlli sui referenti, esclusioni e mappature.
Consegnare destinazioni verificabili mantenendo i record sospesi fuori dalla preparazione successiva.
Collegare segmenti e campagne con regole esplicite per referente, soppressioni e campi dinamici.
Esaminare caselle, autenticazione DNS, bounce e avvisi sui mittenti.
Applicare impostazioni concordate e isolare problemi confermati conservando lo storico.
Verificare impostazioni e assegnazioni, riportando le riparazioni residue dei provider.
Verificare impostazioni di invio ed escludere le assegnazioni problematiche conservando lo storico.
Partire da offerta, pubblico, messaggi approvati e campi del mittente.
Costruire sequenze con personalizzazione, varianti e follow-up contestuali.
Controllare messaggi renderizzati e bozze salvate prima della revisione finale.
Preparare varianti, follow-up e campi dinamici con controlli di rendering ripetibili.
Raccogliere contatori ed etichette con definizioni coerenti.
Leggere conversazioni e messaggi effettivamente ricevuti.
Riportare separatamente interesse concreto, rinviato e semplici conferme.
Riconciliare etichette di campagna, conversazioni e messaggi effettivamente ricevuti.
Creare un inventario coerente di campagne e assegnazioni.
Verificare assegnazioni effettive e limiti condivisi delle caselle.
Fornire una valutazione realistica e modificare le assegnazioni dove necessario.
Verificare le assegnazioni e tenere conto dei limiti condivisi delle caselle.
Riunire attività, contatti ed evidenze di pertinenza.
Applicare regole trasparenti mantenendo visibili le informazioni mancanti.
Consegnare record ordinati per il workflow di revisione del team.
Trasformare utilizzo e attività di prodotto in priorità trasparenti e verificabili.
Raccogliere record sovrapposti e individuare i campi da mantenere coerenti.
Riconciliare identità e applicare regole di segmentazione ed esclusione.
Creare destinazioni pulite con aggiornamenti ripetibili e campi conservati.
Consolidare dati cliente in segmenti utili preservando identità, provenienza e regole di business.
Conservare i nomi originali e distinguere nome proprio e nome completo.
Applicare regole condivise tra JavaScript, Python e Clay conservando accenti e nomi composti.
Produrre saluti coerenti verificati con test di regressione.
Normalizzazione coerente tra elaborazioni locali e Clay, conservando le identità originali.
Modellare attività, ripetizioni, cambi di identità, opt-out e referenti.
Creare stato persistente e prenotazioni con revisione e recupero.
Validare scenari sintetici prima di raccolta o outreach reali.
Un prototipo per X con deduplicazione eventi, registri persistenti, prenotazioni e revisione umana.
Esaminare playbook, script e regole operative.
Collegare risorse con percorsi stabili e controlli coerenti.
Consegnare workflow mantenibili con provenienza e verifiche ripetibili.
Integrare playbook esistenti e regole coerenti per nomi, assegnazioni e revisioni.
Inventariare asset, percorsi, dimensioni e hash prima delle modifiche.
Organizzare l’archivio, correggere i riferimenti e conservare gli originali.
Verificare file e dipendenze e consegnare un registro tracciabile.
Riorganizzare un archivio mantenendo integrità, riferimenti ed evidenze datate.
Individuare sistemi sorgenti e contratti dati.
Implementare trasformazioni e coordinare database e API.
Consegnare flussi dati integrati con il sistema esistente.
Pipeline dati e coordinamento API tra ambienti enterprise connessi.
Preparare dataset e attività di classificazione confrontabili.
Confrontare strategie del gradiente e a blocchi in condizioni esplicite.
Documentare accuratezza e costo computazionale insieme alle implementazioni.
Ricerca collaborativa su metodi del gradiente completo e a blocchi per regressione logistica multiclasse.
Preparare variabili ed esaminare le ipotesi del modello.
Sperimentare reti neurali e regressione.
Confrontare i modelli e visualizzare le relazioni che spiegano i risultati.
Esperimenti accademici con reti neurali e relazioni lineari e polinomiali nei dati.
Nessun progetto in questa categoria.
LAVORIAMO SUL TUO GTM
Raccontami delle aziende target, degli strumenti attuali e del passaggio tra ricerca e outreach che vuoi migliorare.