A Rox a Perplexity API-jával nagy léptékű, MI-alapú kutatással erősíti az értékesítési csapatokat

A probléma

Az ügyfélfiókok adatgazdagításának fejlesztése MI-alapú mélyreható kutatással

Amikor a Rox 2024-ben elindult, alapító víziója egyértelmű volt: olyan bevételi operációs rendszert létrehozni, amely lehetővé teszi a nagyvállalati értékesítési csapatok számára, hogy a végrehajtásra összpontosítsanak, ne a manuális munkára. Bár a csapat e vízió egy részét már megvalósította olyan MI-ügynökökkel, amelyek az alapvető funkciókat – a potenciális ügyfelek azonosításától a CRM karbantartásáig – automatizálják, hiányosságok maradtak abban, ahogyan a platform a külső adatokat megjelenítette.

Abban az időben a Rox egyrészt a felhasználóinak felhőkörnyezeteiben és adattárházaiban szétszórt privát adatokra, másrészt a nyilvános webről begyűjtött információkra támaszkodott az ügyfélfiókok adatgazdagításához, amely a nagy léptékű, személyre szabott kimenő értékesítés gerince. A webes adatgyűjtés és egy jól teljesítő keresési réteg házon belüli kiépítése azonban rendkívül erőforrás-igényesnek bizonyult, és elvonta a mérnököket a termék alapvető fejlesztésétől.

„Hamar rájöttünk, hogy nem erre kellene minden belső erőforrásunkat fordítanunk” – mondta Shriram Sridharan társalapító. „Jobban jártunk, ha az időnket a platformunk fejlesztésére fordítjuk, ahelyett, hogy a nulláról építenénk fel egy keresőmotort.”

Ahhoz, hogy pontos és skálázható ügyfélfiók-adatgazdagítást nyújtson felhasználóinak anélkül, hogy egy időigényes házon belüli fejlesztésbe vágna, a Roxnak egy bevált MI-alapú válaszmotorra volt szüksége, amely:

• Megbízható: A Rox tudta, hogy felhasználói nehezen bíznának meg a megfelelő forráshivatkozások nélküli információkban. Megnyugtatásukra az ideális megoldás minden generált választ több belső és külső forráshoz kapcsolna.
• Skálázható: Ahhoz, hogy az értékesítési csapatok akár több ezer ügyfélfiók adatait is gördülékenyen bővíthessék, a Roxnak olyan válaszmotorra volt szüksége, amely nagy adathalmazokra is skálázható, miközben megőrzi a teljesítményét.
• Könnyen használható: Bár a mesterséges intelligencia mélyreható hatást gyakorol az értékesítési szektorra, a csapatok technikai jártassága még mindig igen eltérő. Ezért a Rox válaszmotorjának képesnek kellett lennie arra, hogy még a legáltalánosabb lekérdezésekből is hasznosítható információkat nyújtson.

A megoldás

A Perplexity API-jainak integrálása hasznosítható információk nyújtásához több ezer ügyfélfiókra kiterjedően

A Perplexity API-jai biztosították a Rox számára a nagy léptékű ügyfélfiók-kutatáshoz szükséges keresési infrastruktúrát – anélkül, hogy időigényes házon belüli fejlesztésbe kellett volna fektetnie.

A bevezetési folyamatot a Rox alkalmazott MI-csapata vezette. Szorosan együttműködtek a Perplexity belső csapatával két kulcsfontosságú API integrálásában, amelyek a platform MI-ügynökeit támogatják, a felhasználóknak pedig natív mélyreható kutatást kínálnak:

• Perplexity Sonar*
• Perplexity Sonar Deep Research*

Azzal, hogy felhasználóinak forrásokkal alátámasztott, részletes információkhoz biztosít hozzáférést, miközben a háttérben MI-ügynökök kezelik a manuális feladatokat, a Rox határozott lépést tett afelé, hogy a nagyvállalati értékesítési csapatok mindent egyben kínáló bevételi operációs rendszerévé váljon.

Testre szabott mélyreható kutatás több ezer ügyfélfiókra kiterjedően

A Perplexity Sonar Deep Research segítségével a Rox felhasználói egyéni lekérdezéseket futtathatnak, amelyek elmélyítik az egyes ügyfélfiókokról alkotott képüket, és egyúttal a nagyvállalati értékesítési munkafolyamatokat is támogatják. Bár a Rox kutatási rétege több szolgáltató információit ötvözi, a webes keresési képességeket a Perplexity biztosítja – így az értékesítők gyorsabban és megbízhatóbban emelhetik be a külső kontextust a munkafolyamataikba.

Ami a legjobb: ha a lekérdezést oszlopként hozzáadják az ügyfélfiók-irányítópultjukhoz, az értékesítők ezeket a testre szabott információkat több ezer potenciális ügyfélre alkalmazhatják, így mindössze néhány kattintással, könnyedén skálázhatnak. „A Perplexity minősége messze felülmúlja a többi válaszmotorét” – mondja Damon Lin, a Rox alapító mérnöke. „Kimeneteinek gyorsasága, léptéke és pontossága biztosítja, hogy az ügyfélfiók-alapú kutatás során egyetlen részlet se maradjon feltáratlanul.”

Zökkenőmentes támogatás az ügynökvezérelt értékesítési munkafolyamatokhoz

A Perplexity Sonar a háttérben működteti a Rox ügynökvezérelt munkafolyamatait, és a nyilvános webről származó, naprakész külső információkkal gazdagítja az ügyfélfiókokat. Ami korábban órákig tartó kutatást igényelt, az ma már automatizált, így az értékesítők gyorsabban haladhatnak és stratégiaibban célozhatnak.

A Rox mérnökcsapata számára a Perplexity szükségtelenné teszi egy saját fejlesztésű keresőrendszer fenntartását, így a csapat nagyobb hatású termékfejlesztési kezdeményezésekre összpontosíthat. „A hasznosítható információk feltárása a Perplexity erőssége” – magyarázza Damon. „Mivel tudjuk, hogy felhasználóink jó kezekben vannak az API-jaikkal, arra koncentrálhatunk, ami a legfontosabb: a Rox növekedésére.”

Az eredmény

Segítség a nagyvállalati értékesítési csapatoknak, hogy többet végezzenek el

A Perplexity API-jaival a Rox nemcsak alapító vízióját valósította meg, hanem natív MI-funkciókkal is bővítette alapkínálatát, amelyek révén az értékesítési csapatok több lehetőséget aknázhatnak ki.

Ezeknek az MI-funkcióknak jelentős a hatása. Az elmúlt 6 hónapban a Perplexity mintegy 300 milliárd tokent és körülbelül 92 millió kérést kezelt, és több hónapnyi fejlesztési munkát spórolt meg a mérnökcsapatnak. A Rox gyorsan a mai vezető nagyvállalati értékesítési csapatok átfogó irányítóközpontjává fejlődött.

És ez még csak a kezdet. Ahogy a Rox egyre több felhasználót, lekérdezést és munkafolyamatot szolgál ki, olyan infrastruktúrára van szüksége, amely a gyorsaság és a megbízhatóság feláldozása nélkül tud lépést tartani vele. „A skálázhatóság mindig is kulcsfontosságú tényező volt számunkra – és a Perplexity folyamatosan velünk együtt skálázódott” – mondja Shriram.

*A Sonar Chat Completions mostantól Agent API néven érhető el, több modellel, eszközzel és kutatásra épülő előbeállítással. Az első lépésekhez tekintsd meg a dokumentációnkat itt.