Clay

წარმატებულ ბაზარზე გატანის (GTM) გუნდებს სჭირდებათ სრულყოფილი, მაღალი ხარისხის მონაცემები, მაგრამ ამ მონაცემების შეგროვების, გადამოწმებისა და გამდიდრების პროცესი, როგორც წესი, მრავალ ხელსაწყოზეა დანაწევრებული. ეს ვიწრო ადგილი ანელებს გაყიდვების აუთრიჩის ტემპს. Clay⁠(იხსნება ახალ ფანჯარაში) ეხმარება GTM გუნდებს მასშტაბირებაში, ლიდების ინფორმაციის ცენტრალიზებითა და პერსონალიზებული შეტყობინებების შექმნის შესაძლებლობით.

Clay GPT‑4‑თან ინტეგრაციით შექმნა Claygent — AI აგენტი, რომელსაც ყველაფრის კვლევა შეუძლია. Claygent ვებსაიტებს სტუმრობს, რათა იპოვოს და შეაჯამოს შესაბამისი ინფორმაცია, იმეორებს როგორ მუშაობენ გაყიდვების განვითარების მკვლევრები, თუმცა ბევრად უფრო სწრაფად და იაფად. Claygent-ის დახმარებით, ერთ ადამიანს შეუძლია მთელი გუნდის საქმე შეასრულოს.

კომპანიამ ბოლო ორი წლის განმავლობაში ყოველწლიურად 10-ჯერ ზრდას მიაღწია, ხოლო მის 100 ათასზე მეტ მომხმარებელს შორის არიან ისეთი მსხვილი კლიენტები, როგორიცაა Intercom, Verkada და Notion.

GTM გუნდებს ხშირად უჭირთ ფრაგმენტულ მონაცემებთან და ხელით შესასრულებელ ამოცანებთან გამკლავება, რაც მათ აუთრიჩის ძალისხმევას ანელებს. როგორც Clay-ის თანადამფუძნებელი და CEO ქარიმ ამინი განმარტავს, „LLM-ებამდე ყველა ხელსაწყო ცდილობდა გაეავტომატებინა ის, რასაც Sales Development Representatives (SDRs) ან Business Development Representatives (BDRs) კვლევის მიმართულებით აკეთებდნენ, მაგრამ ისინი ჩერდებოდნენ. მონაცემთა პროვაიდერებს თითო კომპანიაზე მაქსიმუმ 100 მონაცემის წერტილის მიწოდება შეეძლოთ. ინჟინრები სკრეპერებს ქმნიდნენ, მაგრამ ეს რთულად სამართავი და დროსმომთხოვნი იყო.“

Clay-მა გააცნობიერა, რომ ამ გუნდების გაძლიერების გასაღები მრავალ წყაროდან მონაცემების აგრეგირება და დროის მომთხოვნი კვლევითი ამოცანების ავტომატიზაცია იყო. მათ GPT‑4‑თან ინტეგრაცია აირჩიეს, რადგან მას ბაზარზე საუკეთესო ენობრივი მოდელი ჰქონდა და მის API დოკუმენტაციაში იყო მრავალი მაგალითი, რომელიც ხელსაწყოების გამოძახებას მოქმედებაში აჩვენებდა.

Clay-მა შექმნა Claygent, AI-ზე დაფუძნებული ვებ-სკრეპერი, რომელიც GPT‑4‑ს იყენებს ვებსაიტებიდან მეტად სპეციფიკური ინფორმაციის გასაგებად და ამოსაღებად. იმისათვის, რომ Claygent მაქსიმალურად ეფექტიანი იყოს, Clay ოპტიმიზაციას უკეთებს GPT‑4‑ზე გადაცემული token-ების რაოდენობას და თითოეული გამოყენების შემთხვევისთვის შესაბამის მოდელს ირჩევს.

ვებსაიტის სკრეპინგისას მთელი საიტის GPT‑4‑ზე გაგზავნა არაეფექტიანი იქნებოდა. ამის ნაცვლად, Claygent GPT‑4‑ს ეკითხება, ვებსაიტის რომელი სექციაა ყველაზე მოსალოდნელი სასურველი ინფორმაციის შემცველი. მაგალითად, GPT‑4‑მა შეიძლება მიუთითოს, რომ SOC-2 შესაბამისობის შესახებ ინფორმაცია, როგორც წესი, footer-ში გვხვდება. შემდეგ Claygent-ს შეუძლია სწორედ footer დაასკრეპოს, მთელი ვებსაიტის ნაცვლად.

Claygent ასევე იყენებს ორობითი ძიების მიდგომას: იღებს ვებსაიტის ნაწილს, ამოწმებს, არის თუ არა იქ საჭირო მონაცემები, და თუ არა, სხვა ნაწილზე გადადის. ეს მიდგომა თანდათან ავიწროებს ძიების არეალს, სანამ საჭირო ინფორმაცია არ მოიძებნება.

Clay თითოეული პროდუქტის ამოცანისთვის ყველაზე შესაბამის AI მოდელს არჩევს, რათა დანახარჯი ოპტიმიზებული იყოს. მაგალითად, მათი AI Formula Generator ინსტრუმენტი, რომელიც არატექნიკურ მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მონაცემები მარტივი ინგლისური ინსტრუქციებითა და მაგალითებით გარდაქმნან, მუშაობს მოდელების უფრო იაფ და მცირე ვერსიებზე. Clay კი GPT‑4 Turbo-ს სიჩქარესა და ინტელექტს იტოვებს სხვა, უფრო რთული ამოცანებისთვის.

Claygent-ის მონაცემების სანდოობის უზრუნველსაყოფად, Clay აერთიანებს ინფორმაციას მონაცემთა რამდენიმე პროვაიდერისგან და მის გადასამოწმებლად სხვადასხვა მოდელს იყენებს. სხვა წყაროებიდან დაასკრეპილ ინფორმაციასთან შედეგების შედარებით, Claygent-ს შეუძლია შეაფასოს თავისი პროდუქტის მიერ გენერირებული მიგნებების სანდოობა და თანმიმდევრულობა.

Clay-ის GPT‑4‑თან ინტეგრაციამ ძლიერი ზრდა და მომხმარებელთა წარმატება მოიტანა. კომპანიის შემოსავალი ბოლო ორი წლის განმავლობაში ყოველ წელს 10-ჯერ გაიზარდა, ხოლო მხოლოდ 2024 წლის პირველ ხუთ თვეში ზრდამ 2.5-ჯერ შეადგინა.

ამ ზრდის მნიშვნელოვანი მამოძრავებელი Claygent-ის ფართო დანერგვა გახდა. Clay-ის მომხმარებელთა 30% Claygent-ს ყოველდღიურად იყენებს და დღეში შთამბეჭდავ 500,000 კვლევით და აუთრიჩ ამოცანას ქმნის. გავლენა აშკარაა — ერთ- ან ორკაციან გუნდებს შეუძლიათ მიაღწიონ შედეგებს, რომლებსაც ადრე ათობით ინჟინერი სჭირდებოდა.

Clay-მა თავისი პროდუქტის გარშემო მომხმარებელთა მთელი ეკოსისტემა იხილა, რომლებიც Claygencies-ის, ანუ „Clay სააგენტოების“, სახელით არიან ცნობილი. ამ მომხმარებლებმა — ხშირად ყოფილმა SDR-ებმა დაფუძნებულებმა — აღმოაჩინეს, რომ შეუძლიათ Clay-ის გამოყენებით შექმნან სრული GTM სააგენტოები და უზრუნველყონ ისეთი სერვისები, როგორიცაა მონაცემების გამდიდრება, lifecycle კამპანიები, search engine optimization (SEO) და სხვა — ყველაფერი Clay-ის პლატფორმის შიგნით. Clay-ის დახმარებით, მხოლოდ ერთ ან ორ ადამიანს შეუძლია შეასრულოს ის ამოცანები, რომლებსაც ჩვეულებრივ სრული სააგენტო ასრულებს, რაც მნიშვნელოვნად ზრდის პროდუქტიულობასა და ადამიანის შესაძლებლობების მასშტაბს.

მომავალში Clay გეგმავს საკუთარი AI აგენტის კონკრეტული ვერტიკალებისთვის მორგებას, მაგალითად ადგილობრივი ფიტნესდარბაზების, ექიმების ან ექთნების საპოვნელად. მათ სურთ, რომ Claygent-მა გაუმკლავდეს ისეთ რთულ მოთხოვნებს, როგორიცაა: „მომიძებნე ყველა კომპანია, რომელმაც ბოლო თვეში 10 ინჟინერი აიყვანა.“ ამის გარდა, Clay იკვლევს გზებს, როგორ გამოიყენოს სიგნალები და ტრიგერები, რათა Claygent უფრო პროაქტიული გახდეს — მაგალითად, დააფიქსიროს, როდის სტუმრობს კლიენტი ვებსაიტს და შექმნას პერსონალიზებული აუთრიჩ-შეტყობინებები ან გაყიდვების გუნდებს რეალურ დროში აცნობოს პოტენციური შესაძლებლობების შესახებ.