Потребителите на Apollo насрочват с 46% повече срещи с API на Perplexity

Проблемът

Внедряване на автоматизирано проучване на потенциални клиенти в подкрепа на нарастващата потребителска база от търговски представители

Като ключово отличително предимство на своята платформа Apollo предоставя на потребителите си – търговски представители и GTM екипи – B2B база данни с възможност за търсене, която съдържа над 210 милиона контакта и над 35 милиона компании. За да персонализират по-добре комуникацията с потенциалните клиенти обаче, търговските представители постоянно трябваше да търсят допълнителен контекст, включително новини за компаниите, приоритети на ръководството и променящи се пазарни тенденции. Само за да открият правилните потенциални клиенти и да напишат подходящи имейли, те прескачаха между профили в LinkedIn, уебсайтове на компании, прессъобщения и общи резултати от търсене – разпокъсан, бавен и немащабируем работен процес за изходящи продажби.

Tyler Phillips, директор по продуктов мениджмънт в Apollo, забеляза този пропуск и предложи задълбоченото проучване с ИИ да бъде вградено директно в платформата – така отпада превключването между контексти, а работните процеси за изходящи продажби стават мащабируеми. По думите му: „Трябва да можете да вземете 1000 акаунта, да проучите всеки от тях и да видите кои показват сигнали, че са подходящи за вашия продукт.“ За да превърне визията си в реалност, Tyler потърси външно решение – с приоритет върху бързото излизане на пазара и избягването на ненужно натоварване на екипа за ИИ на Apollo. Нужно му беше готово за интегриране решение, което да бъде:

• Точно: В B2B продажбите, където всеки контакт с клиент разчита на висококачествено проучване, няма място за грешна или остаряла информация. След като тества няколко решения с конкурентни водещи модели, които извеждаха неясни или непроверени твърдения, Tyler разбра, че му е нужен партньор в областта на ИИ, който да предоставя подкрепени с източници анализи при поискване.
• Бързодействащо: За заетите търговски представители всяка секунда е от значение, когато обработват дълъг списък с потенциални клиенти. Ако проучването се бави, те губят ритъм и преминават нататък. На Tyler му трябваше решение, което работи мигновено – достатъчно бързо, за да ускори значително работните процеси за изходящи продажби, и достатъчно отзивчиво, за да подпомага вземането на решения в реално време.
• Мащабируемо: Платформата на Apollo обслужва цяла екосистема от търговски представители и обработва милиони записи всеки месец. Идеалното решение за Tyler трябваше да поддържа такъв мащаб, без да налага компромис между цена и качество. Решение за проучване, което не издържа на натоварването – или става прекалено скъпо с нарастването на използването – изобщо не би влязло в съображение.

Решението

Търговските представители получават анализи в реално време с цитирани източници в една обединена платформа

API на Perplexity се оказа точно това, от което Tyler имаше нужда, за да внедри задълбочено проучване с ИИ в платформата на Apollo, без да се ангажира с времеемка и ресурсоемка собствена разработка. Екипът на Apollo използва API на Perplexity като основа на онова, което се превърна в Apollo AI Research – слой за проучване, който извлича информация както от вътрешните източници на данни на Apollo, така и от външни източници в целия публичен уеб.

С Apollo AI Research търговските представители вече преминават от идентифицирането на потенциален клиент до персонализиран контакт в един непрекъснат процес – без превключване между контексти и без пропуснати сигнали. „Проучването бързо се превърна в най-важния ни сценарий на употреба“, казва Tyler. „Беше от решаващо значение да имаме висококачествени резултати – и Perplexity ни помага да поддържаме този стандарт.“

По-бърз контакт с клиентите благодарение на проверимо проучване

Търговските представители действат бързо – както и Apollo AI Research. Като предоставя за секунди изчерпателни анализи с цитирани източници, събрани от вътрешни и външни ресурси, слоят за проучване, задвижван от Perplexity, позволява на търговските представители уверено да ускорят работните си процеси за изходящи продажби. По думите на Tyler: „API на Perplexity изигра ключова роля, като помага на нашите потребители да откриват информация, която не съществува във вътрешните набори от данни на Apollo – например наскоро публикуван отчет 10-K или коментари на главен изпълнителен директор в подкаст.“

По-висока точност чрез съвместна работа по гранични случаи

Тясното сътрудничество с Perplexity гарантира, че точността на отговорите остава висока – дори когато заявките стават по-сложни. Когато търговските представители се натъкнат на гранични случаи, Apollo ги отбелязва в реално време и след това работи директно с Perplexity чрез Slack, за да усъвършенства системата. „Екипът приема обратната ни връзка сериозно“, казва Tyler. „В резултат търговските представители получават по-надеждни отговори на нюансирани заявки, което повишава доверието в системата и намалява времето, прекарано в съмнения относно резултатите.“

По-голяма вътрешна ефективност и спестено време

Ефектът не се ограничава до потребителите на Apollo. За да гарантира, че базите данни на Apollo остават мощен източник за идентифициране на потенциални клиенти, без това да изчерпва вътрешния капацитет, Perplexity вече осигурява над 65% от обогатяванията на данни в AI Research. С милиони обогатявания, обработвани всеки месец, и без никакво влошаване на производителността, системата се мащабира надеждно, без да се забавя или да увеличава разходите.

Резултатът

Apollo AI Research помага на търговските представители да се възползват от всяка възможност

Тъй като Apollo AI Research предоставя подкрепени с източници анализи при поискване, търговските представители действат по-бързо, проучват по-задълбочено и работят по повече квалифицирани възможности. Вместо ръчно да събират информация за хиляди потенциални клиенти, потребителите на Apollo вече изпълняват сложни заявки и за секунди откриват релевантни данни за всички възможности.

Само няколко месеца след интеграцията Apollo AI Research вече доведе до 46% ръст на насрочените срещи сред потребителите. По отношение на операциите Apollo изпълнява 5,6 милиона обогатявания месечно чрез Perplexity Sonar – така обширната B2B база данни с контакти на платформата остава мощен източник за идентифициране на потенциални клиенти.

„В момента има много скептицизъм към ИИ в продажбите – хората смятат, че той просто ще бълва спам“, казва Tyler. „Но с Perplexity в основата на проучванията в Apollo показахме, че ИИ всъщност може да вдигне летвата. Нашите потребители създават персонализирани, полезни и надеждни съобщения – и точно такова изживяване искаме да предоставяме в голям мащаб.“

Sonar Chat Completions вече е Agent API с повече модели, инструменти и предварително зададени настройки, основани на проучвания. Започнете с нашата документация тук.