Apollo lietotāji ar Perplexity API rezervē par 46% vairāk tikšanos

Problēma

Automatizētas potenciālo klientu izpētes ieviešana, lai atbalstītu augošo pārdošanas speciālistu lietotāju bāzi

Apollo platformas galvenā atšķirīgā iezīme ir meklējama B2B datubāze ar vairāk nekā 210 miljoniem kontaktu un vairāk nekā 35 miljoniem uzņēmumu, kas pieejama tās lietotājiem — pārdošanas speciālistiem un GTM komandām. Tomēr, lai labāk personalizētu saziņu ar potenciālajiem klientiem, pārdošanas speciālistiem pastāvīgi nācās meklēt papildu kontekstu, tostarp jaunumus par uzņēmumiem, vadītāju prioritātes un mainīgās tirgus tendences. Lai tikai atrastu īstos potenciālos klientus, ar kuriem sazināties, un uzrakstītu atbilstošus e-pastus, pārdošanas speciālisti lēkāja starp LinkedIn profiliem, uzņēmumu tīmekļa vietnēm, preses relīzēm un vispārīgiem meklēšanas rezultātiem — tā bija sadrumstalota, lēna un nemērogojama izejošās saziņas darbplūsma.

Tyler Phillips, Apollo produktu pārvaldības direktors, saskatīja šo trūkumu un ierosināja, lai MI padziļināta izpēte būtu pieejama tieši platformā — tādējādi novēršot pārslēgšanos starp rīkiem un paverot iespēju mērogojamām izejošās saziņas darbplūsmām. Kā viņš saka: „Jums vajadzētu varēt paņemt 1000 kontu, veikt izpēti par tiem visiem un redzēt, kuri no tiem liecina par atbilstību jūsu produktam.” Lai īstenotu savu ieceri, Tyler meklēja risinājumu ārpus uzņēmuma — par prioritāti izvirzot ātru nonākšanu tirgū un izvairoties no liekas slodzes Apollo MI komandai. Viņam bija nepieciešams uzreiz integrējams risinājums, kas būtu:

• Precīzs: B2B pārdošanā, kur katra saziņa balstās uz augsta līmeņa izpēti, nav vietas kļūdainai vai novecojušai informācijai. Pēc vairāku risinājumu testēšanas ar konkurējošiem vismodernākajiem modeļiem, kas sniedza neskaidrus vai nepārbaudītus apgalvojumus, Tyler saprata, ka viņam nepieciešams MI partneris, kas pēc pieprasījuma spētu sniegt ar avotiem pamatotas atziņas.
• Veiktspējīgs: Pārdošanas speciālistiem, kuriem vienmēr trūkst laika, katra sekunde ir svarīga, apstrādājot plašu potenciālo klientu sarakstu. Ja izpēte aizkavējas, pārdošanas speciālisti zaudē ritmu un pāriet pie nākamā. Tyler meklēja risinājumu, kas darbotos acumirklī — pietiekami ātri, lai ievērojami paātrinātu izejošās saziņas darbplūsmas, un pietiekami atsaucīgi, lai atbalstītu lēmumu pieņemšanu reāllaikā.
• Mērogojams: Apollo platforma atbalsta veselu pārdošanas speciālistu ekosistēmu un katru mēnesi apstrādā miljoniem ierakstu. Risinājumam, ko Tyler uzskatīja par ideālu, bija jāspēj nodrošināt šādu mērogu, neliekot izvēlēties starp izmaksām un kvalitāti. Izpētes risinājums, kas neizturētu slodzi — vai kļūtu pārmērīgi dārgs, pieaugot lietojumam, — pat netiktu apsvērts.

Risinājums

Pārdošanas speciālistiem — reāllaika atziņas ar atsaucēm uz avotiem vienotā platformā

Perplexity API izrādījās tieši tas risinājums, ko Tyler meklēja, lai Apollo platformā nodrošinātu MI padziļinātu izpēti, neuzņemoties laikietilpīgu un resursietilpīgu iekšējo izstrādi. Apollo komanda izmantoja Perplexity API, lai darbinātu risinājumu, kas kļuva par Apollo AI Research — izpētes slāni, kas iegūst atziņas gan no Apollo iekšējiem datu avotiem, gan no ārējiem avotiem visā publiskajā tīmeklī.

Ar Apollo AI Research pārdošanas speciālisti tagad vienā plūsmā pāriet no potenciālo klientu identificēšanas uz personalizētu saziņu — bez pārslēgšanās starp rīkiem un nepalaižot garām nevienu signālu. „Izpēte ātri ir kļuvusi par mūsu svarīgāko lietojuma gadījumu”, saka Tyler. „Bija ļoti svarīgi iegūt augstas kvalitātes rezultātus — un Perplexity palīdz mums uzturēt šo standartu.”

Saziņas paātrināšana ar pārbaudāmu izpēti

Pārdošanas speciālisti rīkojas ātri — un tāpat arī Apollo AI Research. Sekunžu laikā sniedzot visaptverošas, ar atsaucēm pamatotas atziņas no iekšējiem un ārējiem avotiem, Perplexity darbinātais izpētes slānis ļauj pārdošanas speciālistiem pārliecinoši paātrināt savas izejošās saziņas darbplūsmas. Kā saka Tyler: „Perplexity API ir bijusi izšķiroša nozīme, palīdzot mūsu lietotājiem atrast informāciju, kuras nav Apollo iekšējās datu kopās, piemēram, nesen publicētu 10-K pārskatu vai izpilddirektora komentārus podkāstā.”

Precizitātes pilnveide, kopīgi risinot robežgadījumus

Cieša sadarbība ar Perplexity nodrošina, ka atbilžu precizitāte saglabājas augsta — pat tad, kad vaicājumi kļūst sarežģītāki. Kad pārdošanas speciālisti saskaras ar robežgadījumiem, Apollo tos reāllaikā atzīmē un pēc tam, izmantojot Slack, tieši sadarbojas ar Perplexity, lai pilnveidotu sistēmu. „Komanda nopietni uztver mūsu atsauksmes”, saka Tyler. „Tā rezultātā pārdošanas speciālisti saņem uzticamākas atbildes uz niansētiem vaicājumiem, kas vairo uzticēšanos sistēmai un samazina laiku, kas tiek tērēts rezultātu apšaubīšanai.”

Iekšējās efektivitātes mērogošana un laika ietaupījums

Ietekme neaprobežojas ar Apollo lietotājiem. Lai Apollo datubāzes joprojām būtu spēcīgs potenciālo klientu identificēšanas avots, nenoslogojot iekšējos resursus, Perplexity tagad nodrošina vairāk nekā 65% no AI Research datu bagātināšanas darbībām. Ik mēnesi apstrādājot miljoniem datu bagātināšanas darbību bez jebkādas veiktspējas pasliktināšanās, sistēma uzticami mērogojas, nepalēninot darbību un nepalielinot izmaksas.

Rezultāts

Apollo AI Research palīdz pārdošanas speciālistiem izmantot katru iespēju

Tā kā Apollo AI Research pēc pieprasījuma sniedz ar avotiem pamatotas atziņas, pārdošanas speciālisti strādā ātrāk, iedziļinās pamatīgāk un izmanto vairāk kvalificētu iespēju. Tā vietā, lai manuāli apkopotu atziņas par tūkstošiem potenciālo klientu, Apollo lietotāji tagad sekunžu laikā izpilda sarežģītus vaicājumus un atrod būtiskus secinājumus par visām iespējām.

Tikai dažus mēnešus pēc integrācijas Apollo AI Research jau ir palīdzējis par 46% palielināt lietotāju rezervēto tikšanos skaitu. Savukārt darbības ziņā Apollo ik mēnesi, izmantojot Perplexity Sonar, veic 5,6 miljonus datu bagātināšanas darbību — nodrošinot, ka platformas plašā B2B kontaktu datubāze joprojām ir spēcīgs potenciālo klientu identificēšanas avots.

„Pašlaik pārdošanas jomā valda liela skepse pret MI — cilvēki pieņem, ka tas tikai ražos surogātpastu”, saka Tyler. „Taču, Apollo izpēti darbinot ar Perplexity, mēs esam pierādījuši, ka MI patiesībā var paaugstināt latiņu. Mūsu lietotāji veido personalizētu, noderīgu un uzticamu saziņu — un tieši šādu pieredzi mēs vēlamies nodrošināt plašā mērogā.”

Sonar Chat Completions tagad ir Agent API ar vairāk modeļiem, rīkiem un izpētē pamatotiem priekšiestatījumiem. Sāciet darbu ar mūsu dokumentāciju šeit.