Perplexity के API की मदद से Apollo उपयोगकर्ताओं ने 46% अधिक मीटिंग्स बुक कीं

समस्या

सेल्स प्रतिनिधियों के बढ़ते उपयोगकर्ता आधार की मदद के लिए स्वचालित संभावित ग्राहक शोध लागू करना

अपने प्लेटफ़ॉर्म की एक प्रमुख विशेषता के रूप में, Apollo अपने सेल्स प्रतिनिधियों और GTM टीमों के उपयोगकर्ता आधार के लिए 210 मिलियन से अधिक संपर्कों और 35 मिलियन से अधिक कंपनियों का एक खोजने योग्य B2B डेटाबेस उपलब्ध कराता है। हालाँकि, लीड्स तक अधिक व्यक्तिगत आउटरीच के लिए प्रतिनिधियों को लगातार अतिरिक्त संदर्भ खोजना पड़ता था, जिसमें कंपनी अपडेट, अधिकारियों की प्राथमिकताएँ और बदलते बाज़ार रुझान शामिल थे। संपर्क करने के लिए सही लीड्स ढूँढने और प्रासंगिक ईमेल लिखने भर के लिए सेल्स प्रतिनिधि LinkedIn प्रोफ़ाइल, कंपनी वेबसाइटों, प्रेस विज्ञप्तियों और सामान्य खोज परिणामों के बीच भटकते रहते थे — एक बिखरा हुआ, धीमा और स्केल न हो सकने वाला आउटबाउंड वर्कफ़्लो।

Apollo के डायरेक्टर ऑफ़ प्रोडक्ट मैनेजमेंट Tyler Phillips ने इस कमी को पहचाना और AI गहन शोध को सीधे प्लेटफ़ॉर्म में लाने का प्रस्ताव रखा — ताकि कॉन्टेक्स्ट स्विचिंग खत्म हो और स्केलेबल आउटबाउंड वर्कफ़्लो संभव हो सकें। उनके शब्दों में, “आपको 1,000 अकाउंट लेकर उन सभी पर शोध चलाने और यह देखने में सक्षम होना चाहिए कि कौन-से अकाउंट आपके प्रोडक्ट के लिए उपयुक्तता के संकेत दिखा रहे हैं।” अपने विज़न को साकार करने के लिए Tyler ने बाहरी विकल्पों की ओर देखा — बाज़ार तक जल्दी पहुँचने को प्राथमिकता देते हुए और Apollo की AI टीम पर अनावश्यक बोझ डालने से बचते हुए। उन्हें एक ऐसे तुरंत इंटीग्रेट किए जा सकने वाले समाधान की ज़रूरत थी जो:

• सटीक: B2B सेल्स में, जहाँ हर आउटरीच उच्च-स्तरीय शोध पर निर्भर करता है, गलत या पुरानी जानकारी की कोई गुंजाइश नहीं होती। प्रतिस्पर्धी फ़्रंटियर मॉडलों वाले कई समाधानों का परीक्षण करने के बाद, जिन्होंने अस्पष्ट या असत्यापित दावे सामने रखे, Tyler समझ गए कि उन्हें एक ऐसे AI पार्टनर की ज़रूरत है जो माँग पर स्रोत-समर्थित इनसाइट्स दे सके।
• उच्च प्रदर्शन वाला: समय की कमी से जूझ रहे सेल्स प्रतिनिधियों के लिए, लीड्स की लंबी सूची पर काम करते समय हर सेकंड मायने रखता है। अगर शोध में देरी होती है, तो सेल्स प्रतिनिधियों की लय टूट जाती है और वे आगे बढ़ जाते हैं। Tyler को एक ऐसा समाधान चाहिए था जो तुरंत काम करता महसूस हो — आउटबाउंड वर्कफ़्लो को कई गुना तेज़ करने लायक फुर्तीला और रियल-टाइम निर्णय लेने में मदद करने लायक रिस्पॉन्सिव।
• स्केलेबल: Apollo का प्लेटफ़ॉर्म सेल्स प्रतिनिधियों के पूरे इकोसिस्टम को सपोर्ट करता है और हर महीने लाखों रिकॉर्ड प्रोसेस करता है। Tyler के आदर्श समाधान को लागत और गुणवत्ता के बीच समझौता किए बिना उस स्तर के स्केल को संभालना था। ऐसा शोध समाधान जो लोड के दबाव में लड़खड़ा जाए — या उपयोग बढ़ने के साथ बेहद महँगा हो जाए — शुरू से ही अस्वीकार्य होता।

समाधान

एक ही एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म में उद्धृत, रियल-टाइम इनसाइट्स के साथ सेल्स प्रतिनिधियों को सशक्त बनाना

Perplexity का API ठीक वही साबित हुआ जिसकी Tyler को Apollo के प्लेटफ़ॉर्म में AI गहन शोध सक्षम करने के लिए ज़रूरत थी — वह भी समय और संसाधनों की भारी खपत वाले इन-हाउस निर्माण में उलझे बिना। Apollo टीम ने Perplexity के API से उस सुविधा को संचालित किया जो आगे चलकर Apollo AI Research बनी — एक शोध परत जो Apollo के आंतरिक डेटा स्रोतों और सार्वजनिक वेब के बाहरी स्रोतों, दोनों से इनसाइट्स जुटाती है।

Apollo AI Research के साथ, सेल्स प्रतिनिधि अब एक ही फ़्लो में लीड की पहचान से लेकर व्यक्तिगत आउटरीच तक पहुँच जाते हैं — न कोई कॉन्टेक्स्ट स्विचिंग, न कोई छूटा हुआ संकेत। Tyler कहते हैं, “शोध बहुत जल्दी हमारा सबसे महत्वपूर्ण यूज़ केस बन गया है। उच्च-गुणवत्ता वाले आउटपुट होना बेहद ज़रूरी था — और Perplexity हमें उस मानक को बनाए रखने में मदद करता है।”

सत्यापन-योग्य शोध के साथ आउटरीच में तेज़ी

सेल्स प्रतिनिधि तेज़ी से काम करते हैं — और Apollo AI Research भी। आंतरिक और बाहरी स्रोतों से जुटाई गई व्यापक और उद्धृत इनसाइट्स को सेकंडों में देकर, Perplexity से संचालित यह शोध परत सेल्स प्रतिनिधियों को आत्मविश्वास के साथ अपने आउटबाउंड वर्कफ़्लो तेज़ करने में सक्षम बनाती है। Tyler के शब्दों में, “Perplexity के API ने हमारे उपयोगकर्ताओं को ऐसी जानकारी सामने लाने में अहम भूमिका निभाई है जो Apollo के आंतरिक डेटासेट में मौजूद नहीं है, जैसे हाल ही में जारी कोई 10-K या किसी पॉडकास्ट के दौरान किसी CEO की टिप्पणियाँ।”

एज केस पर सहयोग के ज़रिए सटीकता में सुधार

Perplexity के साथ घनिष्ठ सहयोग यह सुनिश्चित करता है कि उत्तरों की सटीकता मज़बूत बनी रहे — भले ही क्वेरी अधिक जटिल होती जाएँ। जब सेल्स प्रतिनिधियों के सामने एज केस आते हैं, तो Apollo उन्हें रियल टाइम में फ़्लैग करता है, फिर सिस्टम को बेहतर बनाने के लिए Slack के ज़रिए सीधे Perplexity के साथ काम करता है। Tyler कहते हैं, “टीम हमारे फ़ीडबैक को गंभीरता से लेती है। इसके परिणामस्वरूप, सेल्स प्रतिनिधियों को बारीक क्वेरी पर अधिक भरोसेमंद उत्तर मिलते हैं, जिससे सिस्टम पर भरोसा बढ़ता है और आउटपुट पर बार-बार संदेह करने में लगने वाला समय कम होता है।”

समय बचाते हुए आंतरिक दक्षता को स्केल करना

इसका असर सिर्फ़ Apollo के उपयोगकर्ताओं तक सीमित नहीं है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि Apollo के डेटाबेस आंतरिक संसाधनों को खपाए बिना लीड की पहचान का एक प्रभावी स्रोत बने रहें, Perplexity अब 65% से अधिक AI Research एनरिचमेंट को सपोर्ट करता है। हर महीने लाखों एनरिचमेंट प्रोसेस होने और प्रदर्शन में ज़रा भी गिरावट न आने के साथ, यह सिस्टम बिना धीमा हुए या लागत बढ़ाए भरोसेमंद ढंग से स्केल होता है।

परिणाम

Apollo AI Research सेल्स प्रतिनिधियों को हर अवसर का लाभ उठाने में मदद करता है

Apollo AI Research द्वारा माँग पर स्रोत-समर्थित इनसाइट्स उपलब्ध कराए जाने से, सेल्स प्रतिनिधि तेज़ी से आगे बढ़ते हैं, गहराई से पड़ताल करते हैं और अधिक योग्य अवसरों पर कार्रवाई करते हैं। हज़ारों लीड्स से मैन्युअल रूप से इनसाइट्स इकट्ठा करने के बजाय, Apollo उपयोगकर्ता अब जटिल क्वेरी चलाते हैं और सेकंडों में सभी अवसरों से जुड़े प्रासंगिक निष्कर्ष सामने ले आते हैं।

इंटीग्रेशन के कुछ ही महीनों बाद, Apollo AI Research अपने उपयोगकर्ताओं की बुक की गई मीटिंग्स में 46% की बढ़ोतरी ला चुका है। ऑपरेशंस के स्तर पर, Apollo हर महीने Perplexity Sonar के ज़रिए 5.6 मिलियन एनरिचमेंट चलाता है — जिससे यह सुनिश्चित होता है कि प्लेटफ़ॉर्म का B2B संपर्कों का विशाल डेटाबेस लीड की पहचान का एक प्रभावी स्रोत बना रहे।

Tyler कहते हैं, “इस समय सेल्स में AI को लेकर काफ़ी संदेह है — लोग मानते हैं कि यह बस स्पैम ही पैदा करेगा। लेकिन Apollo के शोध को Perplexity से संचालित करके, हमने दिखाया है कि AI वास्तव में मानक को ऊँचा उठा सकता है। हमारे उपयोगकर्ता ऐसा आउटरीच तैयार कर रहे हैं जो व्यक्तिगत, मददगार और भरोसेमंद है — और ठीक इसी तरह का अनुभव हम बड़े पैमाने पर देना चाहते हैं।”

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