مستخدمو Apollo يحققون زيادة بنسبة 46% في الاجتماعات المحجوزة بفضل واجهة API من Perplexity

المشكلة

تطبيق البحث الآلي عن العملاء المحتملين لدعم قاعدة مستخدمين متنامية من مندوبي المبيعات

تقدّم Apollo، بوصفها عنصرًا أساسيًا يميّز منصتها، قاعدة بيانات B2B قابلة للبحث تضم أكثر من 210 ملايين جهة اتصال وأكثر من 35 مليون شركة لقاعدة مستخدميها من مندوبي المبيعات وفرق الدخول إلى السوق (GTM). ومع ذلك، ولتخصيص التواصل مع العملاء المحتملين على نحو أفضل، كان المندوبون يجدون أنفسهم باستمرار يبحثون عن سياق إضافي، بما في ذلك مستجدات الشركات وأولويات المديرين التنفيذيين واتجاهات السوق المتغيرة. ولمجرد العثور على العملاء المحتملين المناسبين للتواصل معهم وكتابة رسائل بريد إلكتروني ذات صلة، كان مندوبو المبيعات يتنقلون بين ملفات LinkedIn الشخصية ومواقع الشركات الإلكترونية والبيانات الصحفية ونتائج البحث العامة، في سير عمل للتواصل الخارجي مجزأ وبطيء وغير قابل للتوسع.

أدرك تايلر فيليبس، مدير إدارة المنتجات في Apollo، هذه الفجوة واقترح إدخال البحث المتعمق بالذكاء الاصطناعي مباشرةً إلى المنصة، بما يُغني عن التنقل بين السياقات ويتيح سير عمل قابلًا للتوسع للتواصل الخارجي. وكما يقول: «ينبغي أن تتمكن من أخذ 1000 حساب، وإجراء بحث عليها جميعًا، ومعرفة أيها يُظهر مؤشرات على ملاءمته لمنتجك». ولتحويل رؤيته إلى واقع، اتجه تايلر إلى حلول خارجية، مع إعطاء الأولوية لسرعة الوصول إلى السوق وتجنّب تحميل فريق الذكاء الاصطناعي في Apollo أعباءً غير ضرورية. وكان ما يحتاج إليه حلًا جاهزًا للدمج يتسم بأنه:

• دقيق: في مبيعات B2B، حيث يعتمد كل تواصل على بحث رفيع المستوى، لا مجال للمعلومات الخاطئة أو القديمة. وبعد اختبار عدة حلول تعتمد على نماذج رائدة منافسة قدّمت ادعاءات مبهمة أو غير موثّقة، أدرك تايلر أنه يحتاج إلى شريك في الذكاء الاصطناعي قادر على تقديم رؤى مدعومة بالمصادر عند الطلب.
• عالي الأداء: بالنسبة إلى مندوبي المبيعات الذين يضيق وقتهم، كل ثانية مهمة عند العمل على قائمة طويلة من العملاء المحتملين. فإذا تأخر البحث، يفقد مندوبو المبيعات إيقاعهم وينتقلون إلى أمر آخر. كان تايلر يحتاج إلى حل يبدو فوريًا: سريع بما يكفي لتعزيز سير عمل التواصل الخارجي بقوة، ومستجيب بما يكفي لدعم اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي.
• قابل للتوسع: تدعم منصة Apollo منظومة كاملة من مندوبي المبيعات وتعالج ملايين السجلات كل شهر. وكان على الحل المثالي في نظر تايلر أن يدعم هذا المستوى من النطاق دون فرض مفاضلة بين التكلفة والجودة. فحلّ البحث الذي ينهار تحت الضغط، أو تصبح تكلفته باهظة مع تزايد الاستخدام، لن يكون خيارًا مطروحًا من الأساس.

الحل

تمكين مندوبي المبيعات من الحصول على رؤى موثّقة بالمصادر وفي الوقت الفعلي ضمن منصة واحدة موحّدة

أثبتت واجهة API من Perplexity أنها ما كان تايلر يحتاج إليه تمامًا لتمكين البحث المتعمق بالذكاء الاصطناعي داخل منصة Apollo، دون الالتزام ببناء داخلي يستهلك الوقت والموارد. واستخدم فريق Apollo واجهة API من Perplexity لتشغيل ما أصبح لاحقًا Apollo AI Research، وهي طبقة بحث تستخلص الرؤى من مصادر البيانات الداخلية لدى Apollo ومن مصادر خارجية عبر الويب العام.

بفضل Apollo AI Research، ينتقل مندوبو المبيعات الآن من تحديد العملاء المحتملين إلى التواصل المخصّص ضمن مسار واحد، دون تنقل بين السياقات ودون تفويت أي مؤشرات. ويقول تايلر: «سرعان ما أصبح البحث أهم حالة استخدام لدينا. كان من الضروري الحصول على مخرجات عالية الجودة، وPerplexity تساعدنا في الحفاظ على هذا المستوى».

تسريع التواصل من خلال بحث قابل للتحقق

يتحرك مندوبو المبيعات بسرعة، وكذلك Apollo AI Research. فمن خلال تقديم رؤى شاملة وموثّقة بالمصادر مستخلصة من مصادر داخلية وخارجية في ثوانٍ، تمكّن طبقة البحث المدعومة من Perplexity مندوبي المبيعات من تسريع سير عمل التواصل الخارجي بثقة. وعلى حد تعبير تايلر: «كانت واجهة API من Perplexity عاملًا أساسيًا في مساعدة مستخدمينا على الوصول إلى معلومات غير موجودة في مجموعات البيانات الداخلية لدى Apollo، مثل تقرير 10-K صدر حديثًا أو تعليقات أدلى بها رئيس تنفيذي خلال بودكاست».

تحسين الدقة من خلال التعاون في الحالات الاستثنائية

يضمن التعاون الوثيق مع Perplexity بقاء دقة الإجابات عالية، حتى مع تزايد تعقيد الاستفسارات. فعندما يواجه مندوبو المبيعات حالات استثنائية، تُبلغ Apollo عنها في الوقت الفعلي، ثم تعمل مباشرةً مع Perplexity عبر Slack لتحسين النظام. ويقول تايلر: «يأخذ الفريق ملاحظاتنا على محمل الجد. ونتيجة لذلك، يحصل مندوبو المبيعات على إجابات أكثر موثوقية للاستفسارات الدقيقة، مما يعزز الثقة في النظام ويقلل الوقت المستغرق في التشكيك في المخرجات».

توسيع الكفاءة الداخلية مع توفير الوقت

لا يقتصر الأثر على مستخدمي Apollo. فلضمان بقاء قواعد بيانات Apollo مصدرًا فعّالًا لتحديد العملاء المحتملين دون استنزاف القدرات الداخلية، تدعم Perplexity الآن أكثر من 65% من عمليات إثراء البيانات في AI Research. ومع معالجة ملايين عمليات الإثراء شهريًا دون أي تراجع في الأداء، يتوسع النظام بموثوقية، دون أن يتباطأ أو ترتفع تكاليفه.

النتيجة

تساعد Apollo AI Research مندوبي المبيعات على اغتنام كل فرصة

مع تقديم Apollo AI Research رؤى مدعومة بالمصادر عند الطلب، يتحرك مندوبو المبيعات بسرعة أكبر، ويتعمقون أكثر، ويتعاملون مع عدد أكبر من الفرص المؤهلة. وبدلًا من تجميع الرؤى يدويًا عبر آلاف العملاء المحتملين، بات مستخدمو Apollo ينفّذون استفسارات معقدة ويصلون إلى النتائج ذات الصلة عبر جميع الفرص في ثوانٍ.

بعد أشهر قليلة فقط من الدمج، أسهمت Apollo AI Research بالفعل في زيادة الاجتماعات المحجوزة بنسبة 46% لدى مستخدميها. وعلى صعيد العمليات، تنفّذ Apollo 5.6 مليون عملية إثراء شهريًا عبر Perplexity Sonar، مما يضمن بقاء قاعدة بيانات المنصة الضخمة من جهات اتصال B2B مصدرًا فعّالًا لتحديد العملاء المحتملين.

يقول تايلر: «هناك الكثير من التشكك حاليًا تجاه الذكاء الاصطناعي في المبيعات، إذ يفترض الناس أنه لن ينتج سوى رسائل مزعجة. لكن مع تشغيل Perplexity لأبحاث Apollo، أثبتنا أن الذكاء الاصطناعي قادر فعلًا على رفع المستوى. فمستخدمونا يقدّمون تواصلًا مخصّصًا ومفيدًا وموثوقًا، وهذا بالضبط نوع التجربة التي نريد تقديمها على نطاق واسع».

أصبحت Sonar Chat Completions الآن Agent API مع مزيد من النماذج والأدوات والإعدادات المسبقة المدعومة بالأبحاث. ابدأ باستخدام وثائقنا من هنا.