Компания Clay помогает командам по работе с рынком масштабировать охват, централизуя информацию о лидах и обеспечивая персонализированные сообщения. Благодаря интеграции GPT‑4, Clay создала Claygent – ИИ-агента, который исследует веб-сайты и суммирует релевантную информацию, имитируя работу специалистов по продажам, но значительно быстрее и дешевле. С Claygent один сотрудник может выполнять работу целой команды.
За последние два года компания достигла 10-кратного годового роста, привлекая свыше 100 000 пользователей, среди которых такие крупные клиенты, как Intercom, Verkada и Notion.
Создание Claygent: ИИ для исследований в области продаж
Командам, работающим на рынке, часто приходится сталкиваться с фрагментарными данными и ручными процессами, замедляющими их активность. Как объясняет соучредитель и CEO компании, «раньше инструменты пытались автоматизировать работу SDR и BDR, но часто застревали на этапе получения данных – максимум можно было получить около 100 данных по компании, а скраперы были ненадёжными и требовали много времени». Clay поняла, что ключ к успеху – агрегировать данные из разных источников и автоматизировать трудоёмкие задачи исследований. Выбор пал на GPT‑4, поскольку эта модель демонстрировала лучшие языковые возможности, а документация API предлагала массу примеров работы с инструментами.
Оптимизация Claygent для эффективности и надёжности
Clay разработала Claygent – ИИ-скрейпер, способный понимать и извлекать узкоспециализированную информацию с веб-сайтов. Для оптимизации работы Claygent команда уменьшает количество токенов, передаваемых GPT‑4, и подбирает наиболее подходящую модель для каждой задачи. Например, вместо того чтобы анализировать весь сайт, Claygent сначала определяет, в какой секции скорее всего содержатся нужные данные (например, информация о SOC-2 может находиться в подвале сайта), а затем фокусируется только на этой части. Использование бинарного поиска позволяет постепенно сузить область поиска до нужной информации.
Для оптимизации затрат Clay применяет более дешёвые, небольшие модели, такие как GPT‑4o mini, для рутинных задач, оставляя GPT‑4 Turbo для более сложных операций. Надёжность данных обеспечивается сравнением результатов, полученных с различных источников, что помогает оценить их достоверность и согласованность.
Прорывные результаты с GPT‑4
Интеграция GPT‑4 принесла впечатляющие результаты. Компания увеличила годовой доход в 10 раз за последние два года, а за первые пять месяцев 2024 года рост составил 2,5 раза. На сегодняшний день 30% клиентов Clay ежедневно используют Claygent, генерируя около 500 000 исследовательских и продажных задач в день. Благодаря этим возможностям команды из одного-двух человек могут достигать результатов, для которых ранее требовались десятки инженеров.
Появилась целая экосистема пользователей, известных как «Claygencies» или «агентства Clay». Эти клиенты, зачастую основанные бывшими SDR, обнаружили, что с помощью платформы Clay можно создавать полноценные GTM-агентства, предоставляющие услуги по обогащению данных, проведению кампаний на протяжении всего жизненного цикла клиента, оптимизации поисковых систем (SEO) и многое другое – всё это внутри одной платформы. Таким образом, даже маленькая команда способна выполнять задачи, которые раньше решались крупными агентствами, значительно повышая продуктивность и возможности для роста.
Вдохновение для новой эры ИИ-бизнеса
В будущем Clay планирует донастраивать своего ИИ-агента под конкретные вертикали – например, для поиска местных фитнес-центров, врачей или медсестер. Они стремятся, чтобы Claygent справлялся с комплексными запросами вроде «найди компании, которые наняли 10 инженеров за последний месяц». Кроме того, компания изучает возможность использования сигналов и триггеров для того, чтобы сделать Claygent более проактивным – например, определять, когда потенциальный клиент посещает сайт, и автоматически генерировать персонализированные сообщения или уведомлять команды продаж о возможностях в режиме реального времени.
Таким образом, благодаря интеграции передовых моделей OpenAI, Clay не только значительно ускорила процессы обогащения данных и продаж, но и открыла новые горизонты для масштабирования бизнеса, позволяя малым командам достигать результатов, ранее доступных только крупным агентствам.