Користувачі Apollo призначають на 46% більше зустрічей завдяки API Perplexity

Проблема

Впровадження автоматизованого дослідження потенційних клієнтів для зростаючої кількості менеджерів із продажу

Ключова перевага платформи Apollo — B2B-база даних із можливістю пошуку, що містить понад 210 мільйонів контактів і понад 35 мільйонів компаній, якою користуються менеджери з продажу та GTM-команди. Проте, щоб краще персоналізувати звернення до потенційних клієнтів, менеджерам постійно доводилося шукати додатковий контекст: новини компаній, пріоритети керівників і зміни ринкових тенденцій. Лише для того, щоб знайти відповідних потенційних клієнтів і написати доречні листи, менеджери з продажу перемикалися між профілями LinkedIn, вебсайтами компаній, пресрелізами та загальними результатами пошуку — це був фрагментований, повільний і немасштабований робочий процес вихідних продажів.

Тайлер Філліпс (Tyler Phillips), директор із продуктового менеджменту Apollo, помітив цю прогалину й запропонував вбудувати глибоке дослідження на базі ШІ безпосередньо в платформу — щоб позбутися перемикання контексту й водночас відкрити шлях до масштабованих робочих процесів вихідних продажів. За його словами, «ви повинні мати змогу взяти 1000 акаунтів, провести дослідження за кожним із них і побачити, які з них демонструють ознаки відповідності вашому продукту». Щоб утілити своє бачення, Тайлер шукав рішення ззовні: пріоритетом були швидкість виходу на ринок і відсутність зайвого навантаження на ШІ-команду Apollo. Йому було потрібне готове до інтеграції рішення, яке було б:

• Точним: У B2B-продажах, де кожне звернення спирається на ретельне дослідження, немає місця хибній чи застарілій інформації. Протестувавши кілька рішень на основі конкурентних передових моделей, які видавали розмиті або неперевірені твердження, Тайлер зрозумів, що йому потрібен ШІ-партнер, здатний на запит надавати інсайти, підкріплені джерелами.
• Продуктивним: Для менеджерів із продажу, яким постійно бракує часу, кожна секунда на рахунку, коли вони опрацьовують довгий список потенційних клієнтів. Якщо дослідження гальмує, менеджери втрачають ритм і переходять до інших справ. Тайлеру було потрібне рішення, яке працювало б миттєво: достатньо швидке, щоб суттєво прискорити робочі процеси вихідних продажів, і достатньо оперативне, щоб підтримувати ухвалення рішень у реальному часі.
• Масштабованим: Платформа Apollo обслуговує цілу екосистему менеджерів із продажу й щомісяця обробляє мільйони записів. Ідеальне для Тайлера рішення мало витримувати такий масштаб без вимушених компромісів між вартістю та якістю. Дослідницьке рішення, яке не витримувало б навантаження або ставало б надто дорогим зі зростанням використання, було б неприйнятним.

Рішення

Інсайти в реальному часі з посиланнями на джерела для менеджерів із продажу — в одній уніфікованій платформі

API Perplexity виявився саме тим, що було потрібно Тайлеру, щоб забезпечити глибоке дослідження на базі ШІ на платформі Apollo, не вдаючись до тривалої та ресурсомісткої внутрішньої розробки. Команда Apollo використала API Perplexity як основу для того, що згодом стало Apollo AI Research, — дослідницького рівня, який отримує інсайти як із внутрішніх джерел даних Apollo, так і з зовнішніх джерел у відкритому інтернеті.

Завдяки Apollo AI Research менеджери з продажу тепер переходять від пошуку потенційних клієнтів до персоналізованих звернень у межах одного процесу — без перемикання контексту й без пропущених сигналів. «Дослідження швидко стало нашим найважливішим сценарієм використання, — каже Тайлер. — Нам було критично важливо отримувати високоякісні результати, і Perplexity допомагає нам підтримувати цей стандарт».

Прискорення звернень до клієнтів завдяки дослідженням, які можна перевірити

Менеджери з продажу діють швидко — і Apollo AI Research теж. За лічені секунди надаючи вичерпні інсайти з посиланнями, зібрані з внутрішніх і зовнішніх джерел, дослідницький рівень на базі Perplexity дає менеджерам змогу впевнено прискорювати робочі процеси вихідних продажів. За словами Тайлера, «API Perplexity відіграв ключову роль у тому, щоб наші користувачі могли знаходити інформацію, якої немає у внутрішніх наборах даних Apollo, — наприклад, нещодавно опублікований звіт 10-K або коментарі генерального директора в подкасті».

Підвищення точності завдяки спільній роботі над граничними випадками

Тісна співпраця з Perplexity забезпечує стабільно високу точність відповідей — навіть коли запити стають складнішими. Коли менеджери з продажу стикаються з граничними випадками, Apollo позначає їх у реальному часі, а потім напряму працює з Perplexity через Slack, щоб удосконалити систему. «Команда серйозно ставиться до наших відгуків, — каже Тайлер. — У результаті менеджери з продажу отримують надійніші відповіді на складні запити, що підвищує довіру до системи та скорочує час, який витрачається на сумніви щодо результатів».

Масштабування внутрішньої ефективності та економія часу

Вплив не обмежується користувачами Apollo. Щоб бази даних Apollo залишалися потужним джерелом для пошуку потенційних клієнтів без виснаження внутрішніх ресурсів, Perplexity тепер забезпечує понад 65% збагачень даних в AI Research. Система щомісяця обробляє мільйони збагачень без жодного зниження продуктивності й надійно масштабується, не сповільнюючись і не збільшуючи витрат.

Результат

Apollo AI Research допомагає менеджерам із продажу використовувати кожну можливість

Оскільки Apollo AI Research на запит надає інсайти, підкріплені джерелами, менеджери з продажу працюють швидше, глибше аналізують інформацію й опрацьовують більше кваліфікованих можливостей. Замість того щоб вручну збирати інсайти щодо тисяч потенційних клієнтів, користувачі Apollo тепер виконують складні запити й за лічені секунди отримують релевантні результати щодо всіх можливостей.

Лише за кілька місяців після інтеграції Apollo AI Research уже забезпечив зростання кількості запланованих зустрічей серед користувачів на 46%. З операційного боку Apollo щомісяця виконує 5,6 мільйона збагачень даних через Perplexity Sonar, завдяки чому величезна база B2B-контактів платформи залишається потужним джерелом для пошуку потенційних клієнтів.

«Зараз довкола ШІ в продажах багато скептицизму — люди вважають, що він просто генеруватиме спам, — каже Тайлер. — Але завдяки Perplexity в основі досліджень Apollo ми показали, що ШІ справді може підняти планку. Наші користувачі створюють персоналізовані й корисні звернення, яким довіряють, — і саме такий досвід ми прагнемо надавати в масштабі».

Sonar Chat Completions тепер називається Agent API — з більшою кількістю моделей, інструментів і пресетів, підкріплених дослідженнями. Почніть роботу з нашою документацією тут.