Les utilisateurs d’Apollo obtiennent 46 % de rendez-vous en plus grâce à l’API de Perplexity

Le problème

Automatiser la recherche de prospects pour accompagner une base croissante de commerciaux

Élément clé de différenciation de sa plateforme, Apollo met à la disposition de ses utilisateurs, commerciaux et équipes GTM, une base de données B2B consultable de plus de 210 millions de contacts et plus de 35 millions d’entreprises. Pourtant, pour mieux personnaliser leurs prises de contact avec chaque prospect, les commerciaux devaient constamment chercher du contexte supplémentaire : actualités des entreprises, priorités des dirigeants, évolutions du marché. Rien que pour identifier les bons prospects à contacter et rédiger des e-mails pertinents, ils jonglaient entre profils LinkedIn, sites web d’entreprises, communiqués de presse et résultats de recherche génériques — un flux de travail de prospection sortante fragmenté, lent et impossible à déployer à grande échelle.

Tyler Phillips, directeur de la gestion de produit chez Apollo, a identifié cette lacune et proposé d’intégrer la recherche approfondie par IA directement dans la plateforme — pour éliminer les changements de contexte tout en rendant possibles des flux de travail de prospection sortante à grande échelle. Comme il l’explique : « Vous devriez pouvoir prendre 1 000 comptes, lancer une recherche sur chacun d’eux et voir lesquels présentent des signaux d’adéquation avec votre produit. » Pour concrétiser sa vision, Tyler s’est tourné vers l’extérieur, en privilégiant une mise sur le marché rapide et en évitant toute charge superflue pour l’équipe IA d’Apollo. Il lui fallait une solution prête à intégrer qui soit :

• Précise : Dans la vente B2B, où chaque prise de contact repose sur une recherche de haut niveau, il n’y a pas de place pour des informations erronées ou obsolètes. Après avoir testé plusieurs solutions reposant sur des modèles de pointe concurrents, qui faisaient remonter des affirmations vagues ou non vérifiées, Tyler savait qu’il lui fallait un partenaire IA capable de fournir à la demande des informations étayées par des sources.
• Performante : Pour des commerciaux pressés par le temps, chaque seconde compte lorsqu’ils parcourent une longue liste de prospects. Si la recherche traîne, ils perdent leur rythme et passent à autre chose. Tyler avait besoin d’une solution instantanée — suffisamment rapide pour démultiplier l’efficacité des flux de travail de prospection sortante et suffisamment réactive pour favoriser la prise de décision en temps réel.
• Évolutive : La plateforme d’Apollo accompagne tout un écosystème de commerciaux et traite des millions d’enregistrements chaque mois. La solution idéale de Tyler devait absorber un tel volume sans imposer de compromis entre coût et qualité. Une solution de recherche qui flancherait sous la charge — ou deviendrait prohibitive à mesure que l’usage augmente — serait exclue d’emblée.

La solution

Donner aux commerciaux des informations sourcées et en temps réel au sein d’une plateforme unifiée

L’API de Perplexity s’est révélée être exactement ce dont Tyler avait besoin pour intégrer la recherche approfondie par IA à la plateforme d’Apollo, sans se lancer dans un développement interne coûteux en temps et en ressources. L’équipe d’Apollo a utilisé l’API de Perplexity pour alimenter ce qui est devenu Apollo AI Research : une couche de recherche qui extrait des informations à la fois des sources de données internes d’Apollo et de sources externes sur l’ensemble du web public.

Grâce à Apollo AI Research, les commerciaux passent désormais de l’identification des prospects à une prise de contact personnalisée en un seul flux — sans changement de contexte ni signal manqué. « La recherche est rapidement devenue notre cas d’usage le plus important, explique Tyler. Il était essentiel d’obtenir des résultats de grande qualité, et Perplexity nous aide à maintenir ce niveau d’exigence. »

Accélérer la prospection grâce à une recherche vérifiable

Les commerciaux vont vite — et Apollo AI Research aussi. En fournissant en quelques secondes des informations complètes et sourcées, issues de sources internes et externes, la couche de recherche propulsée par Perplexity permet aux commerciaux d’accélérer leurs flux de travail de prospection sortante en toute confiance. Selon Tyler, « l’API de Perplexity a joué un rôle déterminant pour aider nos utilisateurs à faire émerger des informations absentes des jeux de données internes d’Apollo, comme un rapport 10-K récemment publié ou des propos tenus par un PDG lors d’un podcast ».

Affiner la précision grâce à une collaboration sur les cas limites

Une collaboration étroite avec Perplexity garantit le maintien d’un haut niveau de précision des réponses — même lorsque les requêtes se complexifient. Lorsque les commerciaux rencontrent des cas limites, Apollo les signale en temps réel, puis travaille directement avec Perplexity via Slack pour affiner le système. « L’équipe prend nos retours au sérieux, souligne Tyler. Résultat : les commerciaux obtiennent des réponses plus fiables aux requêtes nuancées, ce qui renforce leur confiance dans le système et réduit le temps passé à remettre en question les résultats. »

Gagner en efficacité interne à grande échelle tout en économisant du temps

L’impact ne s’arrête pas aux utilisateurs d’Apollo. Pour que les bases de données d’Apollo restent une source précieuse d’identification de prospects sans épuiser les ressources internes, Perplexity prend désormais en charge plus de 65 % des enrichissements d’AI Research. Avec des millions d’enrichissements traités chaque mois sans aucune dégradation des performances, le système évolue de manière fiable, sans ralentir ni faire grimper les coûts.

Le résultat

Apollo AI Research aide les commerciaux à tirer parti de chaque opportunité

Grâce à Apollo AI Research, qui fournit à la demande des informations étayées par des sources, les commerciaux vont plus vite, creusent plus en profondeur et exploitent davantage d’opportunités qualifiées. Plutôt que de compiler manuellement des informations sur des milliers de prospects, les utilisateurs d’Apollo exécutent désormais des requêtes complexes et font émerger en quelques secondes des résultats pertinents sur l’ensemble de leurs opportunités.

Quelques mois à peine après l’intégration, Apollo AI Research a déjà entraîné une hausse de 46 % du nombre de rendez-vous obtenus par ses utilisateurs. Côté opérations, Apollo exécute chaque mois 5,6 millions d’enrichissements via Perplexity Sonar, ce qui garantit que la vaste base de contacts B2B de la plateforme reste une source précieuse d’identification de prospects.

« L’IA dans la vente suscite actuellement beaucoup de scepticisme : les gens pensent qu’elle va simplement produire du spam à la chaîne, déclare Tyler. Mais avec Perplexity pour alimenter la recherche d’Apollo, nous avons montré que l’IA peut au contraire élever le niveau d’exigence. Nos utilisateurs créent des prises de contact personnalisées, utiles et dignes de confiance — et c’est précisément le type d’expérience que nous voulons offrir à grande échelle. »

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