Rox wspiera zespoły sprzedaży, zapewniając im badania oparte na AI na dużą skalę dzięki API Perplexity

Problem

Wzbogacanie danych o kontach dzięki dogłębnym badaniom opartym na AI

Gdy Rox wystartował w 2024 roku, jego założycielska wizja była jasna: stworzyć system operacyjny przychodów, który pozwoli zespołom sprzedaży w przedsiębiorstwach skupić się na realizacji, a nie na pracy ręcznej. Choć zespół częściowo urzeczywistnił tę wizję dzięki agentom AI automatyzującym kluczowe funkcje — od identyfikacji leadów po utrzymanie CRM — wciąż istniały luki w sposobie, w jaki platforma udostępniała dane zewnętrzne.

W tamtym czasie Rox opierał się zarówno na prywatnych danych rozproszonych w środowiskach chmurowych i hurtowniach danych swoich użytkowników, jak i na informacjach pozyskiwanych z publicznego internetu na potrzeby wzbogacania danych o kontach — fundamentu spersonalizowanego outboundu na dużą skalę. Jednak samodzielne prowadzenie crawlingu stron internetowych i budowa wydajnej warstwy wyszukiwania okazały się bardzo zasobochłonne i odciągały inżynierów od prac nad głównym produktem.

„Szybko zdaliśmy sobie sprawę, że nie powinniśmy skupiać na tym wszystkich wewnętrznych wysiłków — powiedział współzałożyciel Shriram Sridharan. — Lepiej było poświęcić czas na rozwój naszej platformy, zamiast budować wyszukiwarkę od zera”.

Aby zapewnić użytkownikom dokładne i skalowalne wzbogacanie danych o kontach bez angażowania się w czasochłonne budowanie własnego rozwiązania, Rox potrzebował sprawdzonego silnika odpowiedzi AI, który byłby:

• Wiarygodny: w Rox wiedziano, że użytkownicy niechętnie zaufają informacjom pozbawionym odpowiednich cytowań. Aby ich uspokoić, idealne rozwiązanie powinno łączyć każdą wygenerowaną odpowiedź z kilkoma źródłami wewnętrznymi i zewnętrznymi.
• Skalowalny: aby zespoły sprzedaży mogły bez przeszkód wzbogacać dane nawet tysięcy kont, Rox potrzebował silnika odpowiedzi, który skalowałby się do dużych zbiorów danych, zachowując przy tym wysoką wydajność.
• Przystępny: mimo ogromnego wpływu AI na branżę sprzedażową poziom zaawansowania technicznego zespołów wciąż bywa bardzo różny. Dlatego silnik odpowiedzi platformy Rox musiał dostarczać praktyczne informacje nawet na podstawie najbardziej ogólnych zapytań.

Rozwiązanie

Integracja interfejsów API Perplexity w celu dostarczania praktycznych informacji dla tysięcy kont

Interfejsy API Perplexity dały firmie Rox infrastrukturę wyszukiwania potrzebną do prowadzenia badań kont na dużą skalę — bez inwestowania w czasochłonne budowanie własnego rozwiązania.

Proces wdrożenia poprowadził zespół ds. stosowanej AI w Rox. Ściśle współpracował z wewnętrznym zespołem Perplexity, aby zintegrować dwa kluczowe interfejsy API, które miały wspierać agentów AI platformy, a jednocześnie udostępnić użytkownikom natywną funkcję dogłębnych badań:

• Perplexity Sonar*
• Perplexity Sonar Deep Research*

Zapewniając użytkownikom dostęp do pogłębionych informacji z cytowaniami, podczas gdy agenci AI zajmują się ręcznymi zadaniami w tle, Rox wykonał zdecydowany krok w kierunku przekształcenia się w kompleksowy system operacyjny przychodów dla zespołów sprzedaży w przedsiębiorstwach.

Spersonalizowane dogłębne badania obejmujące tysiące kont

Dzięki Perplexity Sonar Deep Research użytkownicy Rox mogą wykonywać niestandardowe zapytania, które pogłębiają ich wiedzę o każdym koncie, a jednocześnie wspierają przepływy pracy sprzedaży w przedsiębiorstwach. Choć warstwa badawcza Rox łączy informacje od wielu dostawców, to Perplexity zasila jej funkcje wyszukiwania w internecie — dając handlowcom szybszy i bardziej niezawodny sposób na wprowadzanie zewnętrznego kontekstu do swoich przepływów pracy.

Co najlepsze, dodając zapytanie jako kolumnę w panelu kont, handlowcy mogą zastosować te spersonalizowane informacje do tysięcy potencjalnych klientów — uzyskując bezproblemową skalowalność za pomocą zaledwie kilku kliknięć. „Jakość Perplexity bije inne silniki odpowiedzi na głowę” — mówi Damon Lin, inżynier założyciel w Rox. „Szybkość, skala i dokładność wyników gwarantują, że w badaniach kont nie pomijamy żadnego szczegółu”.

Płynne wsparcie przepływów pracy sprzedaży opartych na agentach

Perplexity Sonar zasila w tle przepływy pracy Rox oparte na agentach, wzbogacając dane o kontach aktualnymi informacjami zewnętrznymi pozyskiwanymi z publicznego internetu. To, co kiedyś wymagało godzin badań, jest teraz zautomatyzowane, dzięki czemu handlowcy mogą działać szybciej i bardziej strategicznie dobierać cele.

Perplexity zwalnia zespół inżynierów Rox z konieczności utrzymywania własnego stosu wyszukiwania, dzięki czemu może on skupić się na inicjatywach produktowych o większym wpływie. „Dostarczanie praktycznych informacji to chleb powszedni Perplexity” — wyjaśnia Damon. „Wiedząc, że dzięki ich interfejsom API nasi użytkownicy są w dobrych rękach, możemy skupić się na tym, co najważniejsze, czyli na rozwoju Rox”.

Rezultat

Wsparcie dla zespołów sprzedaży w przedsiębiorstwach, by mogły zrobić więcej

Dzięki interfejsom API Perplexity Rox nie tylko zrealizował swoją założycielską wizję, ale też rozszerzył główną ofertę o natywne funkcje AI, które pozwalają zespołom sprzedaży wykorzystywać więcej szans.

Wpływ tych funkcji AI okazał się znaczący. W ciągu ostatnich 6 miesięcy Perplexity obsłużyło ok. 300 mld tokenów i ok. 92 mln żądań, a także zaoszczędziło zespołowi inżynierów miesiące pracy programistycznej. Rox szybko przekształcił się w kompleksowe centrum dowodzenia dla dzisiejszych wiodących zespołów sprzedaży w przedsiębiorstwach.

A to dopiero początek. W miarę jak Rox się skaluje, by obsługiwać więcej użytkowników, zapytań i przepływów pracy, potrzebuje infrastruktury, która dotrzyma mu kroku bez uszczerbku dla szybkości i niezawodności. „Skalowalność zawsze była dla nas kluczowym czynnikiem — a Perplexity nieustannie skaluje się razem z nami” — mówi Shriram.

*Sonar Chat Completions to teraz Agent API — z większą liczbą modeli, narzędzi i gotowych ustawień opartych na badaniach. Zacznij od naszej dokumentacji tutaj.