Пользователи Apollo назначают на 46% больше встреч благодаря API Perplexity

Проблема

Автоматизация исследования потенциальных клиентов для растущей базы торговых представителей

Ключевое преимущество платформы Apollo — B2B-база данных с функцией поиска, содержащая более 210 миллионов контактов и более 35 миллионов компаний, которой пользуются торговые представители и GTM-команды. Однако чтобы лучше персонализировать обращения к лидам, представителям постоянно приходилось искать дополнительный контекст: новости компаний, приоритеты руководителей, меняющиеся рыночные тенденции. Только чтобы найти подходящих лидов и написать им релевантные письма, торговые представители метались между профилями LinkedIn, сайтами компаний, пресс-релизами и обычной поисковой выдачей. Такой рабочий процесс исходящих продаж был разрозненным, медленным и не поддавался масштабированию.

Tyler Phillips, директор по управлению продуктами в Apollo, увидел этот пробел и предложил встроить глубокое исследование на базе ИИ прямо в платформу, чтобы избавить пользователей от переключения контекста и сделать исходящие рабочие процессы масштабируемыми. По его словам, «у вас должна быть возможность взять 1000 аккаунтов, провести исследование по каждому из них и увидеть, какие демонстрируют признаки соответствия вашему продукту». Чтобы воплотить эту идею, Tyler обратился к внешним решениям: для него было важно быстро выйти на рынок и не перегружать ИИ-команду Apollo. Ему требовалось готовое к интеграции решение, отвечающее следующим требованиям:

• Точность: в B2B-продажах, где каждое обращение опирается на качественное исследование, нет места ошибочной или устаревшей информации. Протестировав несколько решений на базе конкурирующих передовых моделей, которые выдавали расплывчатые или непроверенные утверждения, Tyler понял, что ему нужен ИИ-партнер, способный по запросу предоставлять аналитику с указанием источников.
• Производительность: для торговых представителей, которым всегда не хватает времени, каждая секунда на счету, когда они прорабатывают длинный список лидов. Если исследование тормозит, представители теряют ритм и переключаются на другое. Tyler требовалось решение, которое работало бы мгновенно: достаточно быстро, чтобы ускорить исходящие рабочие процессы, и достаточно отзывчиво, чтобы поддерживать принятие решений в реальном времени.
• Масштабируемость: платформа Apollo обслуживает целую экосистему торговых представителей и ежемесячно обрабатывает миллионы записей. Идеальное решение для Tyler должно было выдерживать такой масштаб, не вынуждая выбирать между стоимостью и качеством. Решение для исследований, которое не справлялось бы с нагрузкой или становилось непомерно дорогим по мере роста использования, даже не рассматривалось бы.

Решение

Аналитика со ссылками на источники в реальном времени для торговых представителей — на единой платформе

API Perplexity оказался именно тем, что было нужно Tyler, чтобы встроить глубокое исследование на базе ИИ в платформу Apollo без затратной по времени и ресурсам собственной разработки. Команда Apollo положила API Perplexity в основу продукта, получившего название Apollo AI Research, — исследовательского слоя, который извлекает аналитику как из внутренних источников данных Apollo, так и из внешних источников по всему открытому интернету.

Благодаря Apollo AI Research торговые представители теперь проходят путь от выявления лида до персонализированного обращения в едином процессе — без переключения контекста и без упущенных сигналов. «Исследования быстро стали для нас самым важным сценарием использования, — говорит Tyler. — Нам было критически важно получать результаты высокого качества, и Perplexity помогает нам поддерживать этот уровень».

Ускорение обращений к клиентам благодаря проверяемым исследованиям

Торговые представители действуют быстро — и Apollo AI Research не отстает. За считанные секунды исследовательский слой на базе Perplexity предоставляет исчерпывающую аналитику со ссылками, собранную из внутренних и внешних источников, и позволяет торговым представителям уверенно ускорять исходящие рабочие процессы. По словам Tyler, «API Perplexity сыграл ключевую роль в том, чтобы наши пользователи находили информацию, которой нет во внутренних наборах данных Apollo, например недавно опубликованный отчет 10-K или высказывания генерального директора в подкасте».

Повышение точности благодаря совместной работе над пограничными случаями

Тесное сотрудничество с Perplexity помогает сохранять высокую точность ответов даже по мере усложнения запросов. Когда торговые представители сталкиваются с пограничными случаями, Apollo сразу отмечает их и работает напрямую с Perplexity через Slack, чтобы улучшить систему. «Команда серьезно относится к нашей обратной связи, — говорит Tyler. — В результате торговые представители получают более надежные ответы на сложные запросы, что повышает доверие к системе и сокращает время на перепроверку результатов».

Масштабирование внутренней эффективности и экономия времени

Эффект не ограничивается пользователями Apollo. Чтобы базы данных Apollo оставались мощным источником для поиска лидов, не истощая внутренние ресурсы, Perplexity теперь обеспечивает более 65% обогащений данных в AI Research. Ежемесячно обрабатываются миллионы обогащений без какого-либо снижения производительности: система надежно масштабируется, не замедляясь и не увеличивая затраты.

Результат

Apollo AI Research помогает торговым представителям использовать каждую возможность

Благодаря Apollo AI Research, который по запросу предоставляет аналитику с указанием источников, торговые представители работают быстрее, копают глубже и прорабатывают больше квалифицированных возможностей. Вместо того чтобы вручную собирать сведения по тысячам лидов, пользователи Apollo теперь выполняют сложные запросы и за секунды находят релевантные данные по всем возможностям.

Всего через несколько месяцев после интеграции Apollo AI Research уже обеспечил пользователям рост числа назначенных встреч на 46%. С операционной стороны Apollo ежемесячно выполняет 5,6 миллиона обогащений через Perplexity Sonar, благодаря чему обширная база B2B-контактов платформы остается мощным источником для поиска лидов.

«Сейчас к ИИ в продажах относятся с большим скептицизмом: люди считают, что он будет просто штамповать спам, — говорит Tyler. — Но с Perplexity в основе исследований Apollo мы показали, что ИИ на самом деле может поднять планку. Наши пользователи создают персонализированные и полезные обращения, которым доверяют, — и именно такой опыт мы хотим предоставлять в больших масштабах».

Sonar Chat Completions теперь называется Agent API: больше моделей, инструментов и пресетов, основанных на исследованиях. Чтобы начать работу, ознакомьтесь с нашей документацией здесь.