Apollo kullanıcıları, Perplexity’nin API’siyle planlanan toplantı sayısını %46 artırıyor

Sorun

Büyüyen satış temsilcisi kullanıcı kitlesini desteklemek için otomatik potansiyel müşteri araştırmasını hayata geçirmek

Apollo, platformunu farklı kılan temel unsurlardan biri olarak satış temsilcileri ve GTM ekiplerinden oluşan kullanıcı kitlesine 210 milyonu aşkın kişi ve 35 milyonu aşkın şirketten oluşan, aranabilir bir B2B veritabanı sunuyor. Ancak potansiyel müşterilere yönelik iletişimi daha iyi kişiselleştirmek isteyen temsilciler; şirket güncellemeleri, yönetici öncelikleri ve değişen pazar trendleri gibi ek bağlam bilgilerini bulmak için sürekli araştırma yapmak zorunda kalıyordu. Satış temsilcileri yalnızca iletişime geçilecek doğru potansiyel müşterileri bulmak ve ilgili e-postalar yazmak için LinkedIn profilleri, şirket web siteleri, basın bültenleri ve genel arama sonuçları arasında gidip geliyordu — parçalı, yavaş ve ölçeklenemeyen bir giden iletişim iş akışı.

Tyler Phillips, Apollo’nun Ürün Yönetimi Direktörü olarak bu boşluğu fark etti ve yapay zekâ ile derin araştırmayı doğrudan platforma getirmeyi önerdi — böylece bağlam değiştirme ihtiyacı ortadan kalkacak ve ölçeklenebilir giden iletişim iş akışlarının önü açılacaktı. Kendi ifadesiyle: “1.000 hesabı alıp hepsi üzerinde araştırma yapabilmeli ve hangilerinin ürününüze uygunluk sinyalleri gösterdiğini görebilmelisiniz.” Tyler bu vizyonu hayata geçirmek için dışarıya yöneldi — pazara çıkış hızını önceliklendirdi ve Apollo’nun yapay zekâ ekibine gereksiz yük bindirmekten kaçındı. İhtiyaç duyduğu şey, entegrasyona hazır ve şu özelliklere sahip bir çözümdü:

• Doğru: Her iletişimin üst düzey araştırmaya dayandığı B2B satışlarda hatalı veya güncelliğini yitirmiş bilgilere yer yoktur. Belirsiz ya da doğrulanmamış iddialar ortaya koyan rakip öncü modellerle çeşitli çözümleri test eden Tyler, talep üzerine kaynaklarla desteklenen içgörüler sunabilecek bir yapay zekâ iş ortağına ihtiyacı olduğunu biliyordu.
• Yüksek performanslı: Zamanı kısıtlı satış temsilcileri için uzun bir potansiyel müşteri listesi üzerinde çalışırken her saniye önemlidir. Araştırma gecikirse satış temsilcileri ritimlerini kaybeder ve başka işe geçer. Tyler’ın anında yanıt veriyormuş hissi uyandıran bir çözüme ihtiyacı vardı — giden iletişim iş akışlarını güçlendirecek kadar hızlı ve gerçek zamanlı karar almayı destekleyecek kadar duyarlı.
• Ölçeklenebilir: Apollo’nun platformu, satış temsilcilerinden oluşan koca bir ekosistemi destekliyor ve her ay milyonlarca kaydı işliyor. Tyler’ın ideal çözümü, maliyet ile kalite arasında bir tercih yapmaya zorlamadan bu ölçeği destekleyebilmeliydi. Yük altında çöken — ya da kullanım arttıkça fahiş derecede pahalı hâle gelen — bir araştırma çözümü baştan elenirdi.

Çözüm

Satış temsilcilerini tek bir birleşik platformda kaynak gösterilen, gerçek zamanlı içgörülerle güçlendirmek

Perplexity’nin API’si, zaman ve kaynak gerektiren kurum içi bir geliştirme sürecine girmeden Apollo’nun platformunda yapay zekâ ile derin araştırmayı mümkün kılmak için Tyler’ın tam da ihtiyaç duyduğu şey oldu. Apollo ekibi, Perplexity’nin API’sini kullanarak Apollo AI Research’ü hayata geçirdi — hem Apollo’nun dahili veri kaynaklarından hem de herkese açık web’deki harici kaynaklardan içgörüler toplayan bir araştırma katmanı.

Apollo AI Research sayesinde satış temsilcileri artık potansiyel müşteri belirlemeden kişiselleştirilmiş iletişime tek bir akışta geçiyor — bağlam değiştirme yok, kaçırılan sinyal yok. Tyler, “Araştırma kısa sürede en önemli kullanım senaryomuz hâline geldi,” diyor. “Yüksek kaliteli çıktılar elde etmek kritik öneme sahipti ve Perplexity bu standardı korumamıza yardımcı oluyor.”

Doğrulanabilir araştırmalarla iletişimi hızlandırmak

Satış temsilcileri hızlı hareket eder — Apollo AI Research de öyle. Dahili ve harici kaynaklardan derlenen kapsamlı ve kaynak gösterilen içgörüleri saniyeler içinde sunan Perplexity destekli araştırma katmanı, satış temsilcilerinin giden iletişim iş akışlarını güvenle hızlandırmasını sağlıyor. Tyler’ın sözleriyle: “Perplexity’nin API’si, kullanıcılarımızın Apollo’nun dahili veri kümelerinde bulunmayan bilgileri, örneğin yakın zamanda yayımlanmış bir 10-K raporunu veya bir CEO’nun bir podcast’te yaptığı yorumları ortaya çıkarmasında büyük rol oynadı.”

Uç durumlarda iş birliğiyle doğruluğu iyileştirmek

Perplexity ile yakın iş birliği, sorgular karmaşıklaştıkça bile yanıt doğruluğunun yüksek kalmasını sağlıyor. Satış temsilcileri uç durumlarla karşılaştığında Apollo bunları gerçek zamanlı olarak işaretliyor, ardından sistemi iyileştirmek için Slack üzerinden doğrudan Perplexity ile çalışıyor. Tyler, “Ekip geri bildirimlerimizi ciddiye alıyor,” diyor. “Sonuç olarak satış temsilcileri incelikli sorgularda daha güvenilir yanıtlar alıyor; bu da sisteme duyulan güveni artırıyor ve çıktıları sorgulamaya harcanan zamanı azaltıyor.”

Zamandan tasarruf ederken dahili verimliliği ölçeklendirmek

Etkisi Apollo’nun kullanıcılarıyla sınırlı kalmıyor. Apollo’nun veritabanlarının dahili kaynakları tüketmeden güçlü bir potansiyel müşteri belirleme kaynağı olmaya devam etmesini sağlamak için Perplexity artık AI Research zenginleştirmelerinin %65’inden fazlasını destekliyor. Her ay milyonlarca zenginleştirme işlenirken performansta hiçbir düşüş yaşanmıyor; sistem yavaşlamadan veya maliyetleri artırmadan güvenilir şekilde ölçekleniyor.

Sonuç

Apollo AI Research, satış temsilcilerinin her fırsatı değerlendirmesine yardımcı oluyor

Talep üzerine kaynaklarla desteklenen içgörüler sunan Apollo AI Research sayesinde satış temsilcileri daha hızlı hareket ediyor, daha derine iniyor ve daha fazla nitelikli fırsatı değerlendiriyor. Apollo kullanıcıları artık binlerce potansiyel müşteriye ait içgörüleri manuel olarak derlemek yerine karmaşık sorgular çalıştırıyor ve tüm fırsatlardaki ilgili bulguları saniyeler içinde ortaya çıkarıyor.

Entegrasyonun üzerinden yalnızca birkaç ay geçmişken Apollo AI Research, kullanıcılar genelinde planlanan toplantı sayısında şimdiden %46 artış sağladı. Operasyon tarafında Apollo, Perplexity Sonar aracılığıyla ayda 5,6 milyon zenginleştirme gerçekleştiriyor — böylece platformun devasa B2B kişi veritabanı güçlü bir potansiyel müşteri belirleme kaynağı olmaya devam ediyor.

Tyler, “Şu anda satışta yapay zekâya karşı büyük bir şüphecilik var — insanlar yapay zekânın sadece spam üreteceğini düşünüyor,” diyor. “Ancak Apollo’nun araştırmasına Perplexity’nin güç vermesiyle yapay zekânın aslında çıtayı yükseltebileceğini gösterdik. Kullanıcılarımız kişiselleştirilmiş, faydalı ve güvenilir iletişimler oluşturuyor — biz de tam olarak bu tür bir deneyimi geniş ölçekte sunmak istiyoruz.”

Sonar Chat Completions artık daha fazla model, araç ve araştırmaya dayalı ön ayar sunan Agent API oldu. Başlamak için belgelerimize buradan göz atın.