A Rox capacita as equipas de vendas com pesquisa baseada em IA em grande escala através da API da Perplexity

O problema

Melhorar o enriquecimento de contas com pesquisa aprofundada baseada em IA

Quando a Rox foi lançada em 2024, a sua visão fundadora era clara: criar um sistema operativo de receitas que permitisse às equipas de vendas empresariais concentrarem-se na execução, e não em trabalho manual. Embora a equipa tenha concretizado parte desta visão através de agentes de IA que automatizam funções essenciais, desde a identificação de leads até à manutenção do CRM, persistiam lacunas na forma como a plataforma apresentava dados externos.

Na altura, a Rox dependia tanto de dados privados distribuídos pelos ambientes na nuvem e armazéns de dados dos seus utilizadores como de informações recolhidas da web pública para o enriquecimento de contas — a base da prospeção personalizada em grande escala. No entanto, rastrear a web e construir internamente uma camada de pesquisa com bom desempenho revelou-se muito exigente em recursos, desviando os engenheiros do trabalho no produto principal.

“Rapidamente percebemos que isto não era algo em que devêssemos concentrar todos os nossos esforços internamente”, afirmou o cofundador Shriram Sridharan. “O nosso tempo era mais bem aproveitado a desenvolver a nossa plataforma — e não a construir um motor de pesquisa de raiz.”

Para oferecer aos seus utilizadores um enriquecimento de contas preciso e escalável sem se comprometer com um desenvolvimento interno demorado, a Rox precisava de um motor de respostas de IA consolidado que fosse:

• Fiável: A Rox sabia que os seus utilizadores hesitariam em confiar em informações sem as devidas citações. Para os tranquilizar, a solução ideal associaria cada resposta gerada a várias fontes internas e externas.
• Escalável: Para garantir que as equipas de vendas pudessem enriquecer potencialmente milhares de contas sem atritos, a Rox precisava de um motor de respostas capaz de escalar para grandes conjuntos de dados sem perder desempenho.
• Acessível: Apesar do impacto profundo da IA no setor das vendas, muitas equipas continuam a ter níveis muito variados de competência técnica. Assim, o motor de respostas da Rox tinha de ser capaz de fornecer informações acionáveis mesmo a partir das consultas mais genéricas.

A solução

Integrar as APIs da Perplexity para fornecer informações acionáveis em milhares de contas

As APIs da Perplexity deram à Rox a infraestrutura de pesquisa de que precisava para suportar a pesquisa de contas em grande escala — sem investir num desenvolvimento interno demorado.

A equipa de IA aplicada da Rox liderou o processo de implementação. Trabalhou em estreita colaboração com a equipa interna da Perplexity para integrar duas APIs essenciais que suportariam os agentes de IA da plataforma, disponibilizando ao mesmo tempo pesquisa aprofundada nativa aos seus utilizadores:

• Perplexity Sonar*
• Perplexity Sonar Deep Research*

Ao dar aos seus utilizadores acesso a informações detalhadas e com citações, enquanto os agentes de IA tratam das tarefas manuais em segundo plano, a Rox deu um passo decisivo para se tornar o sistema operativo de receitas completo para as equipas de vendas empresariais.

Pesquisa aprofundada personalizada em milhares de contas

Com o Perplexity Sonar Deep Research, os utilizadores da Rox podem executar consultas personalizadas que aprofundam o seu conhecimento de cada conta e, em simultâneo, apoiam os fluxos de trabalho de vendas empresariais. Embora a camada de pesquisa da Rox combine informações de vários fornecedores, é a Perplexity que suporta as suas capacidades de pesquisa na web — oferecendo aos comerciais uma forma mais rápida e fiável de trazer contexto externo para os seus fluxos de trabalho.

Melhor ainda, ao adicionarem a consulta como coluna no painel de contas, os comerciais podem aplicar estas informações personalizadas a milhares de potenciais clientes — com uma escalabilidade sem esforço, em apenas alguns cliques. “A qualidade da Perplexity está muito à frente da de outros motores de respostas”, afirma Damon Lin, engenheiro fundador da Rox. “A velocidade, a escala e a precisão dos seus resultados garantem que nada fica por explorar no que toca à pesquisa baseada em contas.”

Suporte fluido para fluxos de trabalho de vendas orientados por agentes

O Perplexity Sonar suporta, nos bastidores, os fluxos de trabalho orientados por agentes da Rox, enriquecendo as contas com informações externas e atualizadas recolhidas da web pública. O que antes exigia horas de pesquisa está agora automatizado, permitindo que os comerciais avancem mais depressa e definam os seus alvos de forma mais estratégica.

Para a equipa de engenharia da Rox, a Perplexity elimina a necessidade de manter uma infraestrutura de pesquisa própria, libertando-a para se concentrar em iniciativas de produto de maior impacto. “Gerar informações acionáveis é a especialidade da Perplexity”, explica Damon. “Saber que os nossos utilizadores estão em boas mãos com as suas APIs permite-nos concentrar-nos no que mais importa: fazer crescer a Rox.”

O resultado

Ajudar as equipas de vendas empresariais a fazer mais

Com as APIs da Perplexity, a Rox não só concretizou a sua visão fundadora, como também expandiu a sua oferta principal com funcionalidades nativas de IA que permitem às equipas de vendas aproveitar mais oportunidades.

O impacto destas funcionalidades de IA tem sido considerável. A Perplexity processou cerca de 300 mil milhões de tokens e cerca de 92 milhões de pedidos nos últimos 6 meses, poupando à equipa de engenharia meses de esforço de desenvolvimento. A Rox evoluiu rapidamente para um centro de controlo completo para as principais equipas de vendas empresariais da atualidade.

E isto é apenas o início. À medida que a Rox cresce para suportar mais utilizadores, consultas e fluxos de trabalho, precisa de uma infraestrutura que consiga acompanhar o ritmo sem comprometer a velocidade nem a fiabilidade. “A escalabilidade sempre foi um fator determinante para nós — e a Perplexity tem continuado a crescer connosco”, afirma Shriram.

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