GTM Alpha: Build a Competitive Edge in 2026 - The GTM with Clay Blog

Claygent Builder: самый простой способ создавать, тестировать и разворачивать GTM-агентов

Создавайте готовых к продакшену Claygent-агентов на естественном языке с помощью Sculptor. Тестируйте на реальных данных бесплатно, отслеживайте версии и разворачивайте единожды для всех рабочих процессов. Всё внутри Clay.

Как Clay использует Clay Ads: от $250 до $25 за лид

Узнайте, как Clay использует собственную функцию Ads, чтобы снизить CPL в LinkedIn с $250 до $25 и подключить Meta с обогащёнными CRM-аудиториями. Без ручных загрузок.

Корпоративная иерархия HG Insights: точность GTM в Clay

Используйте данные корпоративной иерархии HG Insights в Clay для очистки CRM, маппинга родительско-дочерних аккаунтов и запуска сценариев расширения. Узнайте, как это работает.

Sales GTM Engineering: как Clay создала эту роль с нуля

Узнайте, что такое sales GTM engineering, как эта роль объединяет функции SDR, AE и SE в одну, и как Clay построила и нанимает специалистов для этой высокоэффективной функции. Узнайте, как это работает.

Как автоматизировать аутрич по входящим лидам: плейбук Clay

Узнайте, как автоматизировать аутрич по входящим лидам с помощью обогащения данных, скоринга и персонализированных цепочек писем. Смотрите точный рабочий процесс Clay, который работает без ручного труда.

demandDrive присоединяется к партнёрской экосистеме Clay как официальный партнёр Clay Studio

demandDrive присоединяется к партнёрской экосистеме Clay, чтобы помогать B2B-командам превращать аналитику по аккаунтам в пайплайн и выручку с помощью GTM-инжиниринга и автоматизации.

B2B-проспектинг в продажах: 15 стратегий для увеличения конверсий

Освойте B2B-проспектинг с 15 проверенными стратегиями, охватывающими построение ICP, мультиканальный аутрич и гигиену списков. Постройте пайплайн, который конвертирует.

AI-ассистенты продаж: 11 способов ускорить аутбаунд

Откройте для себя 11 способов, которыми AI-ассистенты продаж автоматизируют исследование лидов, обогащение данных и персонализацию писем. Узнайте, как ведущие B2B-команды используют их для ускорения аутбаунда.

Три закона GTM: как побеждать в эпоху AI

Три закона GTM объясняют, почему уникальность, насыщение и скорость итераций определяют победителя. Узнайте, как AI меняет правила и что с этим делать.

Лучшие инструменты поиска рабочих email по сегментам: SMB vs. Enterprise

Мы протестировали 12 инструментов поиска email на 4 700+ контактах, чтобы найти лучшие рабочие адреса по сегментам. Смотрите результаты по точности, стоимости и покрытию для SMB и enterprise.

Как Clay конвертирует пробных пользователей в клиентов с помощью автоматического аутрича

Узнайте, как Clay использует автоматический аутрич для конвертации пробных пользователей в клиентов с обогащением, скорингом лидов и персонализированными кампаниями в HubSpot. Узнайте, как.

Лучшие провайдеры мобильных телефонов для B2B-отделов продаж

Мы протестировали 9 806 номеров у 10 провайдеров мобильных данных для B2B. Узнайте, кто лидирует по точности, покрытию и стоимости в регионах NAMER, EMEA и APAC.

Как построить полную AI-воронку аутбаунд-продаж

Узнайте, как построить полную AI-воронку аутбаунд-продаж — от скоринга аккаунтов до персонализированного аутрича — с помощью каскадного обогащения и автоматизации в Clay. Узнайте, как это работает.

Как привлечь больше клиентов через аутбаунд-продажи: полное руководство

Узнайте, как работают аутбаунд-продажи, кому они подходят и как выстроить стратегию от проспектинга до закрытия сделки. Охватывает холодные звонки, email и многое другое.

Как автоматизировать 6 кампаний холодных писем в одном рабочем процессе Clay

Узнайте, как автоматизировать 6 кампаний холодных писем из одной таблицы Clay — с обогащением, AI-классификацией и дедупликацией. Узнайте, как это работает.

Как Clay определяет аккаунты Tier 1: система трёх оценок

Узнайте, как Clay определяет аккаунты Tier 1 с помощью системы трёх оценок: соответствие, вовлечённость и стоимость контракта. Узнайте, как продажи и маркетинг выравниваются по одним приоритетам.

Скоринг лидов в Clay: пошаговое руководство по формулам

Узнайте, как создавать формулы скоринга лидов в Clay для приоритизации ICP-лидов по численности сотрудников, вакансиям и другим параметрам. Узнайте, как это работает.

Как валидировать офферы для холодного аутбаунда и найти message-market fit

Узнайте, как валидировать офферы для холодного аутбаунда, находя message-market fit — от декомпозиции ценностного предложения до тестирования с поэтапным подходом к email. Узнайте, как это работает.

Диагностика аутбаунд-продаж и проспектинга: исчерпывающее руководство

Исправьте проблемные аутбаунд-кампании с помощью этого руководства. Диагностируйте показатели открытий и ответов, сократите неявки, квалифицируйте проспектов с MEDDIC и оптимизируйте то, что работает.

Массовое обогащение: обогатите миллионы записей CRM в Clay

Массовое обогащение позволяет Enterprise-командам обогащать миллионы записей Salesforce фирмографическими данными, техническим стеком и AI-исследованиями — а затем автоматически записывать результаты обратно.

Шаблоны Clay: автоматизируйте, настраивайте и реплицируйте любой GTM-процесс

Шаблоны Clay позволяют реплицировать полные GTM-процессы за часы, а не дни. Автоматизируйте проспектинг от сбора данных до AI-сообщений — бесплатно и с полной настройкой.

Как оптимизировать расход кредитов в Clay

Узнайте, как оптимизировать расход кредитов в Clay с помощью условных формул, каскадных запросов Clearbit и более умных процессов обогащения. Экономьте кредиты быстро.

AI для проспектинга в продажах

Узнайте, как использовать AI для проспектинга в продажах, из этого исчерпывающего руководства, включающего фреймворк для создания AI-промптов и примеры шаблонов холодных писем с AI, которые реальные отделы продаж успешно использовали для привлечения клиентов. AI-проспектинг может сэкономить вашей команде тысячи часов — и удвоить или утроить долю положительных ответов.

Обратное демо: как Clay заменила традиционные B2B-демонстрации

Обратное демо позволяет проспектам решать реальные задачи в реальном времени под руководством вашего менеджера. Узнайте, как Clay провела более 100 сессий для повышения конверсии, удержания и качества продукта.

Каскадное обогащение данных: как максимизировать покрытие контактов с Clay

Каскадное обогащение последовательно запрашивает нескольких провайдеров, и вы платите только за совпадения. Узнайте, как Clay увеличивает покрытие с 30% до 80%+ без годовых контрактов.

Как Clay проводит ABM-кампании: пошаговый плейбук

Узнайте, как Clay проводит ABM-кампании — скоринг 300 аккаунтов, персонализация рассылок и лендингов, автоматизация follow-up SDR. Узнайте, как.

Как мы построили GTM-инженерную функцию Clay

Узнайте, как Clay построила свою GTM-инженерную функцию со спринтовой доставкой, отчётностью на уровне основателей и полной автоматизацией продаж. Практический взгляд изнутри.

Лучшие инструменты поиска личных email: тестирование и рейтинг

Мы протестировали 5 инструментов поиска личных email на 2 354 проспектах. Смотрите данные по точности, покрытию и ценам — плюс каскадный порядок, который дал 79% покрытия.

Как использовать OpenAI для написания холодных писем с нуля в Clay

Узнайте, как использовать OpenAI для написания персонализированных холодных писем в масштабе с Clay. Настройте интеграцию, создавайте лучшие промпты и повышайте доставляемость.

Как провести персонализированное демо в масштабе с Clay

Узнайте, как автоматизировать персонализированное демо с помощью Clay, Claygent и AI-обогащения для создания кастомных мокапов в масштабе. Узнайте, как это работает.

Автоматическое создание презентаций: как Clay строит QBR из ваших данных

Автоматическое создание презентаций от Clay берёт данные из Snowflake, Salesforce и Gong для создания QBR за минуты. Экономьте 90+ часов в квартал. Узнайте, как это работает.

HG Insights + Clay: технографические и фирмографические B2B-данные

HG Insights извлекает глубокие технографические и фирмографические данные из миллиардов документов. Используйте их в рабочих процессах Clay для обогащения аккаунтов и усиления GTM. Узнайте, как это работает.

Доставляемость холодных B2B-писем: 21 лучшая практика

Освойте доставляемость холодных B2B-писем с 21 проверенной практикой: настройка домена, прогрев почтового ящика, аутентификация и советы по копирайтингу, которые не дадут попасть в спам. Узнайте, как.

Основы операторов поиска Google: практическое руководство

Изучите основы операторов поиска Google и как использовать их в Clay для проспектинга, создания списков и исследования компаний. Узнайте, как это работает.

AI-генерация лидов: полное руководство для B2B

Узнайте, как AI-генерация лидов автоматизирует создание списков, обогащение и персонализированный аутрич для B2B-команд. Масштабируйте пайплайн без увеличения штата. Узнайте, как это работает.

Clay MCP: процессы от ops-команды, доступные менеджерам

Clay MCP: процессы от ops-команды, доступные менеджерам

Как автоматически управлять входящими лидами и обогащать их

Узнайте, как автоматически управлять входящими лидами и обогащать их с помощью четырёхфазного процесса, который скорит, сегментирует и запускает аутрич из одного email. Узнайте, как это работает.

GTM Alpha: как лучшие команды создают конкурентное преимущество

GTM alpha — это преимущество, которое лучшие команды создают с помощью уникальных данных и сигнальных сценариев. Узнайте, как находить скрытые сигналы, запускать лучшие плейбуки и опережать конкурентов.

Почему качественные данные CRM важны и как помогает Clay

Плохие данные CRM убивают аутрич. Узнайте, почему покрытие данных CRM страдает и как каскадное обогащение Clay повышает покрытие с 20% до 80%. Узнайте, как это работает.

Как использовать формулы в Clay: AI-генератор и ручной ввод

Узнайте, как использовать формулы в Clay с помощью AI-генератора формул или ручного ввода. Трансформируйте и очищайте данные быстрее. Узнайте, как это работает.

GTM Engineering: что это, как работает и как нанимать

GTM engineering превращает ops-команды в строителей выручки с помощью AI и автоматизации. Узнайте, чем занимаются GTM-инженеры, как структурировать роль и как нанять специалиста.

Формулы в Clay: введение для неинженеров

Узнайте, как использовать формулы в Clay без программирования. Это введение охватывает условные операторы, объединение столбцов и автоматическую квалификацию лидов. Начните за 30 минут.

Как Clay использует Clay для SEO и AEO: 3 масштабируемые системы

Узнайте, как Clay использует Clay для SEO и AEO: автоматическое обновление контента, конвертация видео в страницы и кастомный дашборд AI-видимости. Узнайте, как.

Превратите посетителей сайта в лидов: тёплый аутбаунд для B2B-продаж

Узнайте, как превращать посетителей сайта в лидов с помощью тёплого аутбаунд-сценария для B2B-продаж — с RB2B, Clay и Lemlist. Узнайте, как это работает.

Как использовать веб-скрейпинг для обогащения данных в Clay

Узнайте, как использовать веб-скрейпинг для обогащения данных без кода. Claygent от Clay отвечает на глубокие вопросы GTM-исследований в масштабе. Узнайте, как это работает.

Как создать список проспектов для продаж за считанные минуты

Узнайте, как создать собственный список проспектов за считанные минуты с помощью Clay. Извлекайте из 40+ источников, обогащайте данными ICP и экспортируйте в CRM. Узнайте, как это работает.

Лучшие провайдеры B2B-списков email: тестирование и рейтинг (2026)

Мы протестировали 8 провайдеров B2B-списков email в прямом сравнении. Смотрите результаты по точности, стоимости за email и как каскадно комбинировать провайдеров для максимального покрытия.

Автоматизация аутбаунд-продаж: как увеличить пайплайн в 10 раз без дополнительных SDR

Узнайте, как автоматизация аутбаунд-продаж заменяет ручную работу SDR, снижает стоимость email в 100 раз и масштабирует пайплайн без увеличения штата. Узнайте, как это работает.

Плейбук «Воскрешение»: реактивация закрытых проигранных сделок с Clay

Плейбук «Воскрешение» использует Clay + ChatGPT для автоматической отправки персонализированных писем проспектам из закрытых проигранных сделок. Перезапустите остановившиеся сделки за несколько шагов. Узнайте, как.

Три совета для гарантированной доставляемости писем в холодном аутбаунде

Разделяйте объёмы, верифицируйте контакты и персонализируйте тексты для гарантированной доставляемости писем в холодном аутбаунде. Три практических совета, которые не дадут попасть в спам.

Как Clay использует Clay для клиентской поддержки: 3 реальных процесса

Узнайте, как команда поддержки Clay использует Clay для обогащения тикетов Intercom, автоматизации QA и создания справочных статей. Реальные процессы, реальные результаты.

Копирайтинг холодных B2B-писем: полное руководство

Освойте копирайтинг холодных B2B-писем с проверенными шаблонами, фреймворком для исследования и чек-листом, использованным при отправке 800 тыс.+ писем в месяц. Начните писать письма, которые получают ответы.

Представляем Clay Functions

Создайте GTM-логику один раз — применяйте везде

Интеграция Clay и Apollo: обогащение, секвенсинг и многое другое

Интеграция Clay и Apollo открывает 5-кратное ускорение обогащения и прямой доступ к API секвенсера. Узнайте, как совместные клиенты переходят от данных к назначенным встречам.

Многие жизни электронных таблиц: история и что дальше

Исследуйте многие жизни электронных таблиц — от VisiCalc в 1979 году до самозаполняющихся инструментов автоматизации сегодня. Узнайте, как продолжает эволюционировать концепция no-code.

Стратегии AI-рекрутинга

Изучите наши лучшие AI-процессы рекрутинга, которые помогут вам находить, исследовать и выходить на квалифицированных кандидатов на открытые позиции. AI может устранить ручную работу и помочь вам находить и привлекать лучших сотрудников для ваших клиентов.

Как нанять GTM-инженера: полное руководство

Узнайте, как нанять GTM-инженера: когда делать наём, какие навыки проверять, каких красных флагов избегать и где искать лучших кандидатов. Узнайте, как это работает.

Внутри GTM-инженерной лаборатории Clay: плейбуки, принципы и автоматизация

Узнайте, как GTM-инженерная лаборатория Clay превращает внутренние проблемы в сценарии генерации выручки с помощью AI, автоматизации и принципов, основанных на данных. Узнайте, как это работает.

Как создать максимально таргетированные списки аккаунтов

Универсальные инструменты оставляют неподходящие компании в вашем списке. Узнайте, как создавать таргетированные списки аккаунтов с помощью AI-обогащения и реальных примеров процессов в Clay.

Персонализированная прямая рассылка в масштабе: плейбук подарков с Clay

Узнайте, как проводить персонализированные кампании прямой рассылки с помощью Clay — валидация контактов, генерация AI-текста для подарков и экспорт в email. Узнайте, как это работает.

Как настроить полный процесс входящих продаж в Clay

Узнайте, как настроить полный процесс входящих продаж в Clay — обогащение лидов, тегирование MQL и автоматизация email-кампаний от формы до демо. Узнайте, как это работает.

GTM с AI для прямых инвестиций: плейбук создания стоимости

Узнайте, как GTM с AI для прямых инвестиций ускоряет создание стоимости в портфелях — от качества данных до агентных процессов. Узнайте, как это работает.

Делайте больше с данными: пост-провайдерный подход Clay

Пост-провайдерный подход Clay объединяет 150+ провайдеров, каскадное обогащение и AI-скрейпинг для максимального покрытия данных. Узнайте, как это работает.

Генерация лидов через Google Maps для нишевого локального бизнеса

Узнайте, как использовать генерацию лидов через Google Maps для поиска нишевых локальных бизнесов, обогащения контактов владельцев и отправки персонализированного аутрича в масштабе с Clay.

24 примера AI-персонализации email для холодного аутрича (с промптами)

Получите 24 примера AI-персонализации email для холодного аутрича с промптами ChatGPT, которые можно запускать в масштабе в Clay. Узнайте, как писать письма, которые действительно конвертируют.

Как мастерски вести follow-up: практическое руководство по продажам

Узнайте, как мастерски вести follow-up с ценностным аутричем, советами по персонализации, мультиканальными тактиками и инструментами автоматизации, которые продвигают сделки. Узнайте, как это работает.

Как приоритизировать список ожидания с помощью обогащения лидов

Узнайте, как приоритизировать список ожидания с помощью обогащения лидов. Превратите сырые регистрации в квалифицированных лидов по компании, должности и роли — без длинных форм. Узнайте, как.

Шаблоны холодных B2B-писем: фреймворки, которые получают ответы

Узнайте, как писать шаблоны холодных B2B-писем, которые конвертируют, с проверенным 5-частным фреймворком, стратегией follow-up и реальными примерами. Узнайте, как это работает.

Audiences: теперь в Enterprise-бете

Clay Audiences объединяет вашу CRM, продуктовые данные и сигналы намерений в один слой — чтобы менеджеры и агенты могли запускать точные, персонализированные GTM-сценарии в масштабе.

Логика нашего нового ценообразования: внутренний меморандум

Меморандум о ценообразовании Clay: ВНУТРЕННИЙ

Представляем новое ценообразование Clay

Сегодня мы запускаем обновление ценообразования, которое снижает стоимость данных, а также упрощает и повышает ценность наших тарифов. Наша цель — сделать Clay вашим инструментом по умолчанию для GTM Engineering.

Clay заключает партнёрство с Lusha и Beauhurst для расширения покрытия европейских данных

Lusha добавляет проспектинг по похожим аудиториям, обогащение контактов и сигналы в EMEA. Beauhurst добавляет данные о частном финансировании и корпоративной структуре в Великобритании и Германии.

Находите точный TAM по похожим аудиториям, которым можно доверять, с Ocean.io и Clay

Clay + Ocean теперь позволяют B2B-поиск по похожим аудиториям с предварительным просмотром. Просматривайте лидов до списания кредитов и расширяйте TAM с большей точностью.

Clay удваивает поддержку европейских GTM-команд

Каскадное обогащение Clay обеспечивает в 2–3 раза больше покрытия мобильных телефонов, чем ведущие отдельные провайдеры по Европе. Плюс новые партнёрства по данным, лондонский офис и поддержка в соответствующих часовых поясах.

В Нигерии она построила жизнь, в которой деньги не решают

Блог Clay | В Нигерии она построила жизнь, в которой деньги не решают

Sculptor Analyst Mode: превращение данных с богатым контекстом в практические GTM-инсайты

Собирайте бизнес-аналитику и делитесь документами этого анализа прямо из Sculptor

Там, где девушки часто выбирают между карьерой и замужеством, она проложила собственный путь

Javeria Shah выиграла Clay Cup 2025, несмотря на отказ в визе США и удалённое участие из Пакистана. Узнайте, как она перешла из электронной инженерии в GTM-инжиниринг и построила собственный бизнес.

Как мы спроектировали Sculpt

Наша первая конференция Sculpt — место, где аналоговая душа Clay встретилась с цифровым разумом Clay.

Clay объявляет о втором тендерном предложении для сотрудников за девять месяцев при оценке в $5B

Редкое повторное событие ликвидности для сотрудников, созданное для обеспечения гибкости строителям по мере ускорения Clay

Clay теперь доступен как коннектор в Claude

Подключайте базы контактов Clay, провайдеров обогащения и AI-агентов к вашему рабочему процессу в Claude.

У продавцов появилось новое AI-преимущество: Clay в ChatGPT

Используйте Clay прямо в ChatGPT для поиска нужных покупателей, исследования людей и компаний и составления персонализированного аутбаунда. Один разговор на основе актуальных GTM-данных.

Clay достигает $100M ARR

Clay преодолела отметку в $100M ARR, вырастив выручку с $1M до $100M за два года после шести лет фундаментальной работы над продуктом. Этот рубеж отражает устойчивое принятие клиентами, эффективный рост и экосистему GTM-строителей, использующих Clay для развития своего бизнеса.

Сертификации Clay: превращение мастерства в значимые квалификации

Образовательная команда Clay создала программу сертификации, которая полностью работает на Clay и даёт пользователям квалификации, которые действительно имеют значение

Методология верификации мобильных телефонов

Clay в партнёрстве с The Kiln организовала серию масштабных тестов данных по мобильным телефонам, рабочим email, личным email, верификации email и другим направлениям. Ниже мы объясняем подход к этим тестам.

Методология верификации рабочих email

Clay в партнёрстве с The Kiln организовала серию масштабных тестов данных по мобильным телефонам, рабочим email, личным email, верификации email и другим направлениям. Ниже мы объясняем подход к этим тестам.

Хватит гадать, начните анализировать: как Sculptor превращает ваши GTM-данные в конкурентное преимущество

Анализируйте ваши GTM-данные с помощью Sculptor, чтобы превратить разрозненную информацию в практические инсайты.

Находите и выходите на локальный бизнес с Openmart и Clay Sequencer

Получайте нужные контакты локальных бизнесов без совмещения множества инструментов и траты ценного времени на настройку вместо продаж.

Анонс Web Intent

Используйте Website Intent в Clay, чтобы видеть, какие компании посещают ваш сайт, отслеживать вовлечённость и запускать персонализированные GTM-сценарии. Превратите трафик сайта в реальные данные о намерениях покупателей.

Как Clay использует Clay: разговорные данные

Как мы используем Clay для анализа миллионов страниц расшифровок звонков с целью генерации выручки — и как вы тоже можете это использовать.

Формируем будущее GTM с шестью крупными запусками

Сегодня на Sculpt мы запускаем шесть крупных функций, которые помогут командам быстрее воплощать любую идею роста в реальность.

Представляем Claygent Navigator

Новая модель Claygent, которая может использовать браузер для выполнения действий и извлечения информации с веб-страниц.

Анонс партнёрской программы Clay

Партнёрская программа Clay для партнёра — то же, что набор инструментов для художника. Она держит необходимые ресурсы под рукой и становится более продвинутой по мере роста вашей экспертизы. Мы спроектировали всё вокруг одного простого принципа: помогать вам развивать ваш бизнес по мере роста Clay.

Представляем GPT-5 в Claygent: точнее исследования, мощнее формулы, лучше аутбаунд

GPT-5 теперь доступна как модель во всей Clay, обеспечивая лучшие исследования и разговорный копирайтинг для ваших GTM-процессов.

Анонс Series C Clay. Эра GTM-инжиниринга начинается

Мы привлекли $100M в раунде Series C при оценке $3,1B для развития GTM-инжиниринга!

Claygent преодолевает 1 миллиард запусков

Самый популярный AI-агент для исследований в GTM достиг огромного рубежа — 1 миллиард запусков.

Анонс Sculpt: первая ежегодная конференция пользователей Clay

Присоединяйтесь к Sculpt — первой ежегодной пользовательской конференции Clay — 17 сентября в Сан-Франциско, где лидеры GTM создают AI-процессы, делятся креативными тактиками и получают ранний доступ к новым функциям.

Анонс пользовательских сигналов в Clay

Новая платформа пользовательских сигналов Clay помогает отделам продаж отслеживать уникальные изменения данных, указывающие на возможности для покупки. Превратите любую точку данных в сигнал продаж, обогатите контекстом и автоматизируйте персонализированный аутрич для нахождения GTM alpha, которую упускают конкуренты.

Clay объявляет о тендерном предложении для сотрудников под руководством Sequoia при оценке $1,5B

Clay позволяет сотрудникам продать вестированные акции для немедленной ликвидности через тендерное предложение на $20M при оценке $1,5B. С 10-кратным ростом выручки в 2022–2023 годах и обслуживанием 8 000+ клиентов, включая OpenAI и HubSpot, Clay продолжает менять подход бизнеса к стратегиям go-to-market с помощью AI-агента Claygent.

Создавайте персонализированные презентации в масштабе с Clay и Google Slides

Автоматизируйте персонализированные sales-деки с интеграцией Clay и Google Slides. Мгновенно генерируйте адаптированные презентации для лидов, клиентов, QBR и внутренних обновлений. Используйте один шаблон для создания сотен презентаций в масштабе.

Превратите разговоры в Gong в автоматизированные GTM-процессы

Clay теперь интегрируется с Gong — превращайте беспорядочные расшифровки звонков в мощные автоматизации для Salesforce, HubSpot, Notion, Slack, Google Sheets и 100+ других интеграций.

Продукт

Сценарии использования

Решения

Ресурсы

Компания

Цены

Функции

ClaygentИсследуйте целевые компании и людей с помощью AIWaterfallКомбинируйте нескольких провайдеров данных для лучшего покрытияСигналы и намеренияОтслеживайте смену работы, повышения и другие сигналыМаркетплейс данныхПокупайте данные у 150+ провайдеров в одном месте

РекламаСинхронизируйте таргетированные рекламные аудитории в LinkedIn, Meta и GoogleАудиторииЦентрализуйте данные первых и третьих сторон в ClayСеквенсерИспользуйте встроенный секвенсер Clay или автоматизируйте рассылкуSculptorСоздавайте GTM-процессы на естественном языке

Дополнительно

FunctionsОписание со ссылкой будет размещено здесь.AI-форматированиеОписание со ссылкой будет размещено здесь.Clay MCPОписание со ссылкой будет размещено здесь.Clay для SalesforceОписание со ссылкой будет размещено здесь.Журнал измененийОписание со ссылкой будет размещено здесь.Безопасность в ClayОписание со ссылкой будет размещено здесь.

Как Clay использует Clay

Реклама в LinkedIn + Meta на автопилоте

Обогащение CRMОписание со ссылкой будет размещено здесь.Проспектинг для менеджеровОписание со ссылкой будет размещено здесь.Автоматический инбаундСоздавайте рекламные аудитории и синхронизируйте их с основными рекламными платформамиABMОписание со ссылкой будет размещено здесь.

Reverse ETLОписание со ссылкой будет размещено здесь.АутбаундОписание со ссылкой будет размещено здесь.PLG-ассистентОписание со ссылкой будет размещено здесь.Определение TAMОписание со ссылкой будет размещено здесь.

Исследование аккаунтовОписание со ссылкой будет размещено здесь.Ассистент менеджераОписание со ссылкой будет размещено здесь.Планирование территорийОписание со ссылкой будет размещено здесь.

Обогащение CRM

Поддерживайте чистоту CRM с данными высочайшего качества

ПО КОМАНДАМ

GTM OpsОписание со ссылкой будет размещено здесь.МаркетингОписание со ссылкой будет размещено здесь.ПродажиОписание со ссылкой будет размещено здесь.

ПО СТАДИЯМ

EnterpriseОписание со ссылкой будет размещено здесь.СтартапОписание со ссылкой будет размещено здесь.

ПО КЛИЕНТАМ

КлиентыОписание со ссылкой будет размещено здесь.

Recharge

Описание со ссылкой будет размещено здесь.

Verkada

Описание со ссылкой будет размещено здесь.

Verkada

Описание со ссылкой будет размещено здесь.

depthfirst

Описание со ссылкой будет размещено здесь.

Rootly

Описание со ссылкой будет размещено здесь.

Intercom

Увеличили аутбаунд-пайплайн на +140%

НАЧНИТЕ РАСТИ

ТрансляцииОписание со ссылкой будет размещено здесь.Когортные живые занятияОписание со ссылкой будет размещено здесь.Найти экспертов ClayОписание со ссылкой будет размещено здесь.Наймите GTM-специалистовОписание со ссылкой будет размещено здесь.Доска вакансий GTMEОписание со ссылкой будет размещено здесь.

УЗНАЙТЕ БОЛЬШЕ

UniversityОписание со ссылкой будет размещено здесь.ШаблоныОписание со ссылкой будет размещено здесь.Блог GTMEОписание со ссылкой будет размещено здесь.Документация поддержкиОписание со ссылкой будет размещено здесь.

Сообщество

Живые мероприятияОписание со ссылкой будет размещено здесь.Clay CupОписание со ссылкой будет размещено здесь.Сообщество ClayОписание со ссылкой будет размещено здесь.SlackОписание со ссылкой будет размещено здесь.

СТАНЬТЕ ПАРТНЁРОМ

Стать партнёромОписание со ссылкой будет размещено здесь.Партнёры-интеграторыОписание со ссылкой будет размещено здесь.Партнёры по интеграциямОписание со ссылкой будет размещено здесь.Программа для авторовОписание со ссылкой будет размещено здесь.Программа для стартаповОписание со ссылкой будет размещено здесь.Прямые инвестицииОписание со ссылкой будет размещено здесь.

Сообщество Clay

В Нигерии она построила жизнь, в которой деньги не решают

НАША КОМПАНИЯ

О насОписание со ссылкой будет размещено здесь.КарьераОписание со ссылкой будет размещено здесь.Открытые вакансииОписание со ссылкой будет размещено здесь.

СВЯЗАТЬСЯ

КонтактыОписание со ссылкой будет размещено здесь.ПрессаОписание со ссылкой будет размещено здесь.

СОЦСЕТИ

LinkedInОписание со ссылкой будет размещено здесь.YouTubeОписание со ссылкой будет размещено здесь.XОписание со ссылкой будет размещено здесь.

Статья – NY Times

Clay позволяет сотрудникам продать акции при оценке в $5B.

GTM Alpha: как лучшие команды создают конкурентное преимущество

Достижение конкурентного преимущества через уникальные данные, кастомные сценарии и GTM-инжиниринг

Лучшие команды видят то, что не видят другие, и делают то, что другие не могут.

В финансах «альфа» — это превышение доходности инвестиции над рыночным бенчмарком. Именно это отличает инвесторов, обыгрывающих рынок, от остальных. Каждая GTM-команда постоянно ищет альфу, даже если пока не называет это так. Каждый раз, когда вы уточняете таргетинг или сообщения, чтобы обойти конкурентов, вы гонитесь за альфой.

И точно так же, как инвесторы, лучшие GTM-команды используют данные, которых нет у других, в сценариях, которые другие не могут воспроизвести, чтобы найти преимущество.

GTM alpha начинается с данных лучше, чем у конкурентов. Точные, полные и актуальные данные — это базовый уровень, хотя большинство компаний не добираются даже до него. (Если вы не можете доверять email-адресам или фирмографике в своей CRM, начните с этого.)

Уникальные данные, однако, — это ваше конкурентное преимущество. Пока конкуренты рассылают сообщения «всем ресторанам в Европе», вы должны точечно находить берлинские кафе с блюдами за $30–50, которые только что подключились к Doordash. Вместо таргетинга на обычные SaaS-компании вы должны искать те, у которых ценообразование по потреблению, бесплатные пробные периоды и свежие вакансии на позиции customer success. Уникальные данные дают вам преимущество в точности.

Изучайте своих лучших клиентов, чтобы понять, какие уникальные точки данных искать. AI-агенты могут находить любые данные в масштабе, читая сайты или документы для категоризации или резюмирования информации. Они могут, например, определить, имеет ли компания определённые сертификаты или превышает определённый темп роста.

Вооружившись уникальными данными, лучшие команды могут запускать уникальные сценарии. Сценарии, основанные на поверхностной персонализации — вроде упоминания чьего-то университета или ссылки на посещения сайта — никогда не работают долго. Выдающиеся исполнители действуют иначе. Например, глобальная дизайнерская компания подумала об использовании AI для поиска несоответствий бренда между сайтами проспектов и их аккаунтами в социальных сетях с предложением решений — подход, который работает вдвое лучше, чем обычный аутрич.

Непрерывное экспериментирование — ключ к сохранению альфы. Ни один сценарий не работает вечно: рынок и ваши клиенты постоянно меняются. Лучшие команды остаются впереди, экспериментируя, обучаясь и запуская более эффективные сценарии быстрее. К тому времени, как конкуренты разберут стратегию, которая работала у вас в прошлом году, вы уже должны перейти к следующей.

TL;DRGTM alpha — это конкурентное преимущество, которое вы создаёте, используя уникальные данные и запуская сценарии, которые конкуренты не могут воспроизвести.Поиск скрытых, найденных с помощью AI сигналов, адаптированных к вашему конкретному ICP, — фундамент уникального преимущества в данных.Развёртывание этих данных в креативных, сигнальных сценариях и итерирование быстрее конкурентов — вот что поддерживает это преимущество.GTM-инженерные организации, которые централизуют данные, инструменты и знания о продажах, — это структурная модель, делающая всё это воспроизводимым в масштабе.

Часть 1: Найдите своё уникальное преимущество в данных

Когда вы и ваши конкуренты таргетируетесь только по размеру компании, отрасли и должностям, вы все будете продавать одним и тем же компаниям в одно и то же время. Уникальные AI-данные, адаптированные к продукту и ценностному предложению вашей компании, помогут вам точнее сузить круг аккаунтов, которые остро нуждаются именно в вашем продукте. Эти точки данных трудно найти, поэтому BDR часто тратят время на их ручной поиск. Но AI-агенты могут систематически собирать эти качественные и неструктурированные данные. Это скрытые сигналы, которые конкуренты не видят, потому что не знают, что их нужно искать.

Чтобы определить, какие уникальные точки данных вам нужны, первый шаг — глубоко понять своих клиентов. Поговорите с отделом продаж о том, что они вручную исследуют перед звонками и почему эти сигналы важны. Слушайте, где проспекты ведут разговоры и какой язык используют. Картируйте их цифровой след: что они читают, где собираются, какие инструменты упоминают, какие проблемы обсуждают. Если бы у вас было 100 стажёров, чем бы вы их занялись? Если бы вы могли обратиться к компании в любой конкретный момент, когда бы это было? Большинство компаний, которых мы встречали, включая лидеров рынка, уделяют этому далеко не достаточно внимания.

Следующий шаг — превращение этих индикаторов соответствия клиента в уникальные точки данных, которые можно получить с помощью AI. В идеале это сочетает публичные данные, данные первой стороны, а также пользовательские сигналы. Например, когда проспект рассказал нам, что заключает больше всего сделок перед циклами повышений в компаниях, мы предложили использовать AI для поиска кластеров дат повышений сотрудников и маппинга их на различные фирмы.

Вот примеры того, как компании используют AI-агента Clay для обнаружения уникальных точек данных, которые конкуренты не видят:

Certemy подсчитывает нарушения OSHA для поиска компаний с проблемами комплаенса Supermetrics различает бренды и агентства для маршрутизации лидов в правильные отделы продажRutter использует AI для выявления высокоценных руководителей, нуждающихся в финансовых продуктах, в момент публикации списков участников релевантных конференцийIntercom определяет широту документации поддержки компанииCake.ai выявляет AI-инженерные команды из 2–5 разработчиков (их идеальный размер)

Другие клиенты пробуют новаторские идеи — например, сканирование спутниковых снимков для анализа расположения зданий на предмет признаков заполненности, отслеживание мест расширения офисов проспектов и т. д.

Уникальные данные наиболее эффективны в сочетании с точным таймингом. Рынки меняются ежедневно, и сигналы часто имеют короткие окна релевантности. Компании, которые быстро захватывают и используют чувствительные ко времени данные, стабильно опережают тех, кто полагается на ежемесячные или квартальные обновления.

Часть 2: Запускайте сигнальные GTM-сценарии, которые накапливают эффект

Именно то, что вы делаете с данными, делает команды победителями. После того как вы найдёте уникальные данные с помощью AI, вы должны применить их в уникальных сценариях. Ниже — примеры из нашей клиентской базы (больше в Claybooks):

Verkada автоматически генерирует тысячи персонализированных лендингов для подходящих проспектов, используя логотипы и информацию конкретных компаний.Rippling использует Google Maps для поиска возможных корпоративных адресов проспектов и рассчитывает расстояния поездок, чтобы определить, какой офис скорее всего является действующим для прямой рассылкиAI-маркетплейс отслеживает растущие товары на Amazon и Walmart в режиме реального времени и автоматически связывается с продавцами, когда их товары набирают популярность, предлагая управление ценами и рекламой. Для международных продавцов они ищут на зарубежных маркетплейсах и переводят контент с помощью AI.

Мы постоянно видим новые примеры на наших AI GTM-хакатонах, где помогаем клиентам находить уникальные точки данных и запускать новые сценарии за часы. На прошлой неделе, например, Vanta автоматизировала систему генерации презентаций бизнес-обзоров с метриками здоровья клиентов и данными об использовании продукта.

Непрерывное экспериментирование — ключ к сохранению GTM alpha. Ваши сценарии должны меняться по мере эволюции покупательских паттернов или выхода на новые рынки. Ваш GTM должен быть как наука: гипотеза, тест, обучение, итерация.

Традиционно GTM-команды могли тестировать лишь несколько сценариев в квартал, потому что поиск качественных данных, их объединение из разрозненных источников и развёртывание в рабочих процессах было мучительно медленным и требовало множества разобщённых инструментов. Современные технологии изменили это уравнение.

Сегодняшние лучшие команды используют GTM-среды разработки: платформы, где можно одновременно искать данные и запускать сценарии в одном месте. В несколько кликов вы можете создавать точные сегменты клиентов, корректировать критерии квалификации и запускать кампании с разными сообщениями.

GTM alpha приходит от запуска и тестирования уникальных сценариев быстрее конкурентов. К тому времени, как конкуренты разберутся, вы уже должны перейти к следующему набору экспериментов.

Часть 3: Постройте GTM-инженерную организацию

Организации, которые находят GTM alpha, выглядят иначе, чем традиционные отделы продаж.

Традиционные GTM-организации работают как конвейеры: SDR ищут клиентов, AE закрывают сделки, а RevOps управляют системами. Но конвейеры созданы для стандартизации, а не для обучения.

Невозможно быстро найти и масштабировать выигрышные тактики в силосах, где SDR ищут и пишут лидам, AE закрывают сделки, а RevOps управляют системами. Представьте SDR, которая обнаружила, что компании, поднявшие Series B и нанимающие продавцов, хорошо реагируют на сообщения о рисках комплаенса. Она создаёт успешную email-кампанию, но её инсайты не распространяются на других SDR. Её RevOps-команда, сосредоточенная только на поддержке CRM, не помогает масштабировать её подход.

Передовые компании внедряют подход GTM-инжиниринга. Суть GTM-инжиниринга — централизация технической экспертизы и знаний о продажах для масштабирования выручки. Разные организации реализуют это в разных командах.

Например, в команде Sales Ops компании Anthropic Adam Wall использует Clay для автоматизации обогащения лидов, скоринга и маршрутизации. Продавцы после этого могут сосредоточиться исключительно на высокоценных разговорах с квалифицированными проспектами. Это не просто экономия времени: GTM-инжиниринг и AI-процессы, которые RevOps-команда реализует с Clay, соответствуют их миссии — давать командам более мощные данные и делать их эффективнее.

В Clay наша GTM-инженерная команда стремится построить постоянно работающий движок, который централизует, очищает и обрабатывает данные из различных источников, включая звонки Gong, посещения сайта и продуктовые данные, и превращает их в действия. Цель — чтобы продавцы не выполняли никакого ручного ввода данных, резюмирования или очистки.

Независимо от того, как вы придёте к этому, цель GTM-инжиниринга — построить команды, которые могут находить, тестировать и масштабировать новые подходы быстрее конкурентов.

Непрерывная погоня за GTM alpha

Такова реальность современного роста: постоянного конкурентного преимущества не существует, есть лишь непрерывная погоня за временными преимуществами. Рынок эволюционирует, конкуренты копируют успешные тактики, а покупатели становятся нечувствительными к подходам, которые уже видели. Лучшие команды не привязаны к своим текущим методам. Они заряжены на поиск того, что сработает дальше. Команда, умеющая учиться, — это команда, которая побеждает.

Трюки угасают, но то, что всегда работает, — это решение задач проспектов лучше, чем кто-либо другой. Дифференцированный GTM означает лучшие данные, лучшие плейбуки и постоянное экспериментирование. Соедините это с сильным продуктом — и вы построите компанию-победителя.

Часто задаваемые вопросы

Что такое GTM alpha?

GTM alpha — это конкурентное преимущество, которое go-to-market-команда создаёт, используя уникальные данные и запуская сценарии, которые конкуренты не могут легко воспроизвести. Заимствовав термин из финансов, где альфа означает превышение доходности над бенчмарком, GTM alpha описывает преимущество, которое вы получаете каждый раз, когда уточняете таргетинг или сообщения способами, до которых конкуренты ещё не додумались.

Как найти уникальные данные для GTM-сценариев?

Начните с изучения ваших лучших клиентов и интервью с отделом продаж о том, что они вручную исследуют перед звонками. Затем используйте AI-агентов для систематического сбора этих качественных, неструктурированных сигналов в масштабе. Цель — выявить точки данных, такие как нарушения комплаенса, паттерны найма или сигналы использования продукта, которые конкуренты не знают, что нужно искать.

Почему непрерывное экспериментирование важно для сохранения GTM alpha?

Ни один сценарий не работает вечно. Покупательские паттерны эволюционируют, конкуренты разбирают успешные тактики, а покупатели становятся нечувствительными к повторяющимся подходам. Команды, которые выдвигают гипотезы, тестируют, учатся и итерируют быстрее конкурентов, — именно они поддерживают преимущество во времени.

Что такое GTM-инженерная организация?

GTM-инженерная организация централизует техническую экспертизу и знания о продажах для поиска, тестирования и масштабирования выигрышных сценариев быстрее, чем это может традиционная разрозненная команда. Вместо независимой работы SDR, AE и RevOps, GTM-инженерные команды строят постоянно работающие конвейеры данных и процессы, превращающие сигналы в действия, без необходимости ручного ввода данных продавцами.

Большое спасибо Rachel Hepworth, Stevie Case, Gaurav Vohra, Arielle Jackson, Dakota McKenzie, Kim Graves, Renu Gupta, Petra Hajal, Adam Wall, Jen Iguarta, Emily Miller, Kris Rudegraap, Alexander Demoulin, Andrew Thomas и Dannie Herzberg за обратную связь по этому материалу!

Лучшие команды видят то, что не видят другие, и делают то, что другие не могут.

В финансах «альфа» — это превышение доходности инвестиции над рыночным бенчмарком. Именно это отличает инвесторов, обыгрывающих рынок, от остальных. Каждая GTM-команда постоянно ищет альфу, даже если пока не называет это так. Каждый раз, когда вы уточняете таргетинг или сообщения, чтобы обойти конкурентов, вы гонитесь за альфой.

И точно так же, как инвесторы, лучшие GTM-команды используют данные, которых нет у других, в сценариях, которые другие не могут воспроизвести, чтобы найти преимущество.

GTM alpha начинается с данных лучше, чем у конкурентов. Точные, полные и актуальные данные — это базовый уровень, хотя большинство компаний не добираются даже до него. (Если вы не можете доверять email-адресам или фирмографике в своей CRM, начните с этого.)

Уникальные данные, однако, — это ваше конкурентное преимущество. Пока конкуренты рассылают сообщения «всем ресторанам в Европе», вы должны точечно находить берлинские кафе с блюдами за $30–50, которые только что подключились к Doordash. Вместо таргетинга на обычные SaaS-компании вы должны искать те, у которых ценообразование по потреблению, бесплатные пробные периоды и свежие вакансии на позиции customer success. Уникальные данные дают вам преимущество в точности.

Изучайте своих лучших клиентов, чтобы понять, какие уникальные точки данных искать. AI-агенты могут находить любые данные в масштабе, читая сайты или документы для категоризации или резюмирования информации. Они могут, например, определить, имеет ли компания определённые сертификаты или превышает определённый темп роста.

Вооружившись уникальными данными, лучшие команды могут запускать уникальные сценарии. Сценарии, основанные на поверхностной персонализации — вроде упоминания чьего-то университета или ссылки на посещения сайта — никогда не работают долго. Выдающиеся исполнители действуют иначе. Например, глобальная дизайнерская компания подумала об использовании AI для поиска несоответствий бренда между сайтами проспектов и их аккаунтами в социальных сетях с предложением решений — подход, который работает вдвое лучше, чем обычный аутрич.

Непрерывное экспериментирование — ключ к сохранению альфы. Ни один сценарий не работает вечно: рынок и ваши клиенты постоянно меняются. Лучшие команды остаются впереди, экспериментируя, обучаясь и запуская более эффективные сценарии быстрее. К тому времени, как конкуренты разберут стратегию, которая работала у вас в прошлом году, вы уже должны перейти к следующей.

TL;DRGTM alpha — это конкурентное преимущество, которое вы создаёте, используя уникальные данные и запуская сценарии, которые конкуренты не могут воспроизвести.Поиск скрытых, найденных с помощью AI сигналов, адаптированных к вашему конкретному ICP, — фундамент уникального преимущества в данных.Развёртывание этих данных в креативных, сигнальных сценариях и итерирование быстрее конкурентов — вот что поддерживает это преимущество.GTM-инженерные организации, которые централизуют данные, инструменты и знания о продажах, — это структурная модель, делающая всё это воспроизводимым в масштабе.

Часть 1: Найдите своё уникальное преимущество в данных

Когда вы и ваши конкуренты таргетируетесь только по размеру компании, отрасли и должностям, вы все будете продавать одним и тем же компаниям в одно и то же время. Уникальные AI-данные, адаптированные к продукту и ценностному предложению вашей компании, помогут вам точнее сузить круг аккаунтов, которые остро нуждаются именно в вашем продукте. Эти точки данных трудно найти, поэтому BDR часто тратят время на их ручной поиск. Но AI-агенты могут систематически собирать эти качественные и неструктурированные данные. Это скрытые сигналы, которые конкуренты не видят, потому что не знают, что их нужно искать.

Чтобы определить, какие уникальные точки данных вам нужны, первый шаг — глубоко понять своих клиентов. Поговорите с отделом продаж о том, что они вручную исследуют перед звонками и почему эти сигналы важны. Слушайте, где проспекты ведут разговоры и какой язык используют. Картируйте их цифровой след: что они читают, где собираются, какие инструменты упоминают, какие проблемы обсуждают. Если бы у вас было 100 стажёров, чем бы вы их занялись? Если бы вы могли обратиться к компании в любой конкретный момент, когда бы это было? Большинство компаний, которых мы встречали, включая лидеров рынка, уделяют этому далеко не достаточно внимания.

Следующий шаг — превращение этих индикаторов соответствия клиента в уникальные точки данных, которые можно получить с помощью AI. В идеале это сочетает публичные данные, данные первой стороны, а также пользовательские сигналы. Например, когда проспект рассказал нам, что заключает больше всего сделок перед циклами повышений в компаниях, мы предложили использовать AI для поиска кластеров дат повышений сотрудников и маппинга их на различные фирмы.

Вот примеры того, как компании используют AI-агента Clay для обнаружения уникальных точек данных, которые конкуренты не видят:

Certemy подсчитывает нарушения OSHA для поиска компаний с проблемами комплаенса Supermetrics различает бренды и агентства для маршрутизации лидов в правильные отделы продажRutter использует AI для выявления высокоценных руководителей, нуждающихся в финансовых продуктах, в момент публикации списков участников релевантных конференцийIntercom определяет широту документации поддержки компанииCake.ai выявляет AI-инженерные команды из 2–5 разработчиков (их идеальный размер)

Другие клиенты пробуют новаторские идеи — например, сканирование спутниковых снимков для анализа расположения зданий на предмет признаков заполненности, отслеживание мест расширения офисов проспектов и т. д.

Уникальные данные наиболее эффективны в сочетании с точным таймингом. Рынки меняются ежедневно, и сигналы часто имеют короткие окна релевантности. Компании, которые быстро захватывают и используют чувствительные ко времени данные, стабильно опережают тех, кто полагается на ежемесячные или квартальные обновления.

Часть 2: Запускайте сигнальные GTM-сценарии, которые накапливают эффект

Именно то, что вы делаете с данными, делает команды победителями. После того как вы найдёте уникальные данные с помощью AI, вы должны применить их в уникальных сценариях. Ниже — примеры из нашей клиентской базы (больше в Claybooks):

Verkada автоматически генерирует тысячи персонализированных лендингов для подходящих проспектов, используя логотипы и информацию конкретных компаний.Rippling использует Google Maps для поиска возможных корпоративных адресов проспектов и рассчитывает расстояния поездок, чтобы определить, какой офис скорее всего является действующим для прямой рассылкиAI-маркетплейс отслеживает растущие товары на Amazon и Walmart в режиме реального времени и автоматически связывается с продавцами, когда их товары набирают популярность, предлагая управление ценами и рекламой. Для международных продавцов они ищут на зарубежных маркетплейсах и переводят контент с помощью AI.

Мы постоянно видим новые примеры на наших AI GTM-хакатонах, где помогаем клиентам находить уникальные точки данных и запускать новые сценарии за часы. На прошлой неделе, например, Vanta автоматизировала систему генерации презентаций бизнес-обзоров с метриками здоровья клиентов и данными об использовании продукта.

Непрерывное экспериментирование — ключ к сохранению GTM alpha. Ваши сценарии должны меняться по мере эволюции покупательских паттернов или выхода на новые рынки. Ваш GTM должен быть как наука: гипотеза, тест, обучение, итерация.

Традиционно GTM-команды могли тестировать лишь несколько сценариев в квартал, потому что поиск качественных данных, их объединение из разрозненных источников и развёртывание в рабочих процессах было мучительно медленным и требовало множества разобщённых инструментов. Современные технологии изменили это уравнение.

Сегодняшние лучшие команды используют GTM-среды разработки: платформы, где можно одновременно искать данные и запускать сценарии в одном месте. В несколько кликов вы можете создавать точные сегменты клиентов, корректировать критерии квалификации и запускать кампании с разными сообщениями.

GTM alpha приходит от запуска и тестирования уникальных сценариев быстрее конкурентов. К тому времени, как конкуренты разберутся, вы уже должны перейти к следующему набору экспериментов.

Часть 3: Постройте GTM-инженерную организацию

Организации, которые находят GTM alpha, выглядят иначе, чем традиционные отделы продаж.

Традиционные GTM-организации работают как конвейеры: SDR ищут клиентов, AE закрывают сделки, а RevOps управляют системами. Но конвейеры созданы для стандартизации, а не для обучения.

Невозможно быстро найти и масштабировать выигрышные тактики в силосах, где SDR ищут и пишут лидам, AE закрывают сделки, а RevOps управляют системами. Представьте SDR, которая обнаружила, что компании, поднявшие Series B и нанимающие продавцов, хорошо реагируют на сообщения о рисках комплаенса. Она создаёт успешную email-кампанию, но её инсайты не распространяются на других SDR. Её RevOps-команда, сосредоточенная только на поддержке CRM, не помогает масштабировать её подход.

Передовые компании внедряют подход GTM-инжиниринга. Суть GTM-инжиниринга — централизация технической экспертизы и знаний о продажах для масштабирования выручки. Разные организации реализуют это в разных командах.

Например, в команде Sales Ops компании Anthropic Adam Wall использует Clay для автоматизации обогащения лидов, скоринга и маршрутизации. Продавцы после этого могут сосредоточиться исключительно на высокоценных разговорах с квалифицированными проспектами. Это не просто экономия времени: GTM-инжиниринг и AI-процессы, которые RevOps-команда реализует с Clay, соответствуют их миссии — давать командам более мощные данные и делать их эффективнее.

В Clay наша GTM-инженерная команда стремится построить постоянно работающий движок, который централизует, очищает и обрабатывает данные из различных источников, включая звонки Gong, посещения сайта и продуктовые данные, и превращает их в действия. Цель — чтобы продавцы не выполняли никакого ручного ввода данных, резюмирования или очистки.

Независимо от того, как вы придёте к этому, цель GTM-инжиниринга — построить команды, которые могут находить, тестировать и масштабировать новые подходы быстрее конкурентов.

Непрерывная погоня за GTM alpha

Такова реальность современного роста: постоянного конкурентного преимущества не существует, есть лишь непрерывная погоня за временными преимуществами. Рынок эволюционирует, конкуренты копируют успешные тактики, а покупатели становятся нечувствительными к подходам, которые уже видели. Лучшие команды не привязаны к своим текущим методам. Они заряжены на поиск того, что сработает дальше. Команда, умеющая учиться, — это команда, которая побеждает.

Трюки угасают, но то, что всегда работает, — это решение задач проспектов лучше, чем кто-либо другой. Дифференцированный GTM означает лучшие данные, лучшие плейбуки и постоянное экспериментирование. Соедините это с сильным продуктом — и вы построите компанию-победителя.

Часто задаваемые вопросы

Что такое GTM alpha?

GTM alpha — это конкурентное преимущество, которое go-to-market-команда создаёт, используя уникальные данные и запуская сценарии, которые конкуренты не могут легко воспроизвести. Заимствовав термин из финансов, где альфа означает превышение доходности над бенчмарком, GTM alpha описывает преимущество, которое вы получаете каждый раз, когда уточняете таргетинг или сообщения способами, до которых конкуренты ещё не додумались.

Как найти уникальные данные для GTM-сценариев?

Начните с изучения ваших лучших клиентов и интервью с отделом продаж о том, что они вручную исследуют перед звонками. Затем используйте AI-агентов для систематического сбора этих качественных, неструктурированных сигналов в масштабе. Цель — выявить точки данных, такие как нарушения комплаенса, паттерны найма или сигналы использования продукта, которые конкуренты не знают, что нужно искать.

Почему непрерывное экспериментирование важно для сохранения GTM alpha?

Ни один сценарий не работает вечно. Покупательские паттерны эволюционируют, конкуренты разбирают успешные тактики, а покупатели становятся нечувствительными к повторяющимся подходам. Команды, которые выдвигают гипотезы, тестируют, учатся и итерируют быстрее конкурентов, — именно они поддерживают преимущество во времени.

Что такое GTM-инженерная организация?

GTM-инженерная организация централизует техническую экспертизу и знания о продажах для поиска, тестирования и масштабирования выигрышных сценариев быстрее, чем это может традиционная разрозненная команда. Вместо независимой работы SDR, AE и RevOps, GTM-инженерные команды строят постоянно работающие конвейеры данных и процессы, превращающие сигналы в действия, без необходимости ручного ввода данных продавцами.

Большое спасибо Rachel Hepworth, Stevie Case, Gaurav Vohra, Arielle Jackson, Dakota McKenzie, Kim Graves, Renu Gupta, Petra Hajal, Adam Wall, Jen Iguarta, Emily Miller, Kris Rudegraap, Alexander Demoulin, Andrew Thomas и Dannie Herzberg за обратную связь по этому материалу!

Ещё статьи

Claygent Builder: самый простой способ создавать, тестировать и разворачивать GTM-агентов

Как Clay использует Clay Ads: от $250 до $25 за лид

Корпоративная иерархия HG Insights: точность GTM в Clay

Sales GTM Engineering: как Clay создала эту роль с нуля

Как автоматизировать аутрич по входящим лидам: плейбук Clay

demandDrive присоединяется к партнёрской экосистеме Clay как официальный партнёр Clay Studio

B2B-проспектинг в продажах: 15 стратегий для увеличения конверсий

AI-ассистенты продаж: 11 способов ускорить аутбаунд

Три закона GTM: как побеждать в эпоху AI

Лучшие инструменты поиска рабочих email по сегментам: SMB vs. Enterprise

Как Clay конвертирует пробных пользователей в клиентов с помощью автоматического аутрича

Лучшие провайдеры мобильных телефонов для B2B-отделов продаж

Как построить полную AI-воронку аутбаунд-продаж

Как привлечь больше клиентов через аутбаунд-продажи: полное руководство

Как автоматизировать 6 кампаний холодных писем в одном рабочем процессе Clay

Как Clay определяет аккаунты Tier 1: система трёх оценок

Скоринг лидов в Clay: пошаговое руководство по формулам

Как валидировать офферы для холодного аутбаунда и найти message-market fit

Диагностика аутбаунд-продаж и проспектинга: исчерпывающее руководство

Массовое обогащение: обогатите миллионы записей CRM в Clay

Шаблоны Clay: автоматизируйте, настраивайте и реплицируйте любой GTM-процесс

Как оптимизировать расход кредитов в Clay

AI для проспектинга в продажах

Обратное демо: как Clay заменила традиционные B2B-демонстрации

Каскадное обогащение данных: как максимизировать покрытие контактов с Clay

Как Clay проводит ABM-кампании: пошаговый плейбук

Как мы построили GTM-инженерную функцию Clay

Лучшие инструменты поиска личных email: тестирование и рейтинг

Как использовать OpenAI для написания холодных писем с нуля в Clay

Как провести персонализированное демо в масштабе с Clay

Автоматическое создание презентаций: как Clay строит QBR из ваших данных

HG Insights + Clay: технографические и фирмографические B2B-данные

Доставляемость холодных B2B-писем: 21 лучшая практика

Основы операторов поиска Google: практическое руководство

AI-генерация лидов: полное руководство для B2B

Clay MCP: процессы от ops-команды, доступные менеджерам

Как автоматически управлять входящими лидами и обогащать их

Почему качественные данные CRM важны и как помогает Clay

Как использовать формулы в Clay: AI-генератор и ручной ввод

GTM Engineering: что это, как работает и как нанимать

Формулы в Clay: введение для неинженеров

Как Clay использует Clay для SEO и AEO: 3 масштабируемые системы

Превратите посетителей сайта в лидов: тёплый аутбаунд для B2B-продаж

Как использовать веб-скрейпинг для обогащения данных в Clay

Как создать список проспектов для продаж за считанные минуты

Лучшие провайдеры B2B-списков email: тестирование и рейтинг (2026)

Автоматизация аутбаунд-продаж: как увеличить пайплайн в 10 раз без дополнительных SDR

Плейбук «Воскрешение»: реактивация закрытых проигранных сделок с Clay

Три совета для гарантированной доставляемости писем в холодном аутбаунде

Как Clay использует Clay для клиентской поддержки: 3 реальных процесса

Копирайтинг холодных B2B-писем: полное руководство

Представляем Clay Functions

Интеграция Clay и Apollo: обогащение, секвенсинг и многое другое

Многие жизни электронных таблиц: история и что дальше

Стратегии AI-рекрутинга

Как нанять GTM-инженера: полное руководство

Внутри GTM-инженерной лаборатории Clay: плейбуки, принципы и автоматизация

Как создать максимально таргетированные списки аккаунтов

Персонализированная прямая рассылка в масштабе: плейбук подарков с Clay

Как настроить полный процесс входящих продаж в Clay

GTM с AI для прямых инвестиций: плейбук создания стоимости

Делайте больше с данными: пост-провайдерный подход Clay

Генерация лидов через Google Maps для нишевого локального бизнеса

24 примера AI-персонализации email для холодного аутрича (с промптами)

Как мастерски вести follow-up: практическое руководство по продажам

Как приоритизировать список ожидания с помощью обогащения лидов

Шаблоны холодных B2B-писем: фреймворки, которые получают ответы

Audiences: теперь в Enterprise-бете

Логика нашего нового ценообразования: внутренний меморандум

Представляем новое ценообразование Clay

Clay заключает партнёрство с Lusha и Beauhurst для расширения покрытия европейских данных

Находите точный TAM по похожим аудиториям, которым можно доверять, с Ocean.io и Clay

Clay удваивает поддержку европейских GTM-команд

В Нигерии она построила жизнь, в которой деньги не решают

Sculptor Analyst Mode: превращение данных с богатым контекстом в практические GTM-инсайты

Там, где девушки часто выбирают между карьерой и замужеством, она проложила собственный путь

Как мы спроектировали Sculpt

Clay объявляет о втором тендерном предложении для сотрудников за девять месяцев при оценке в $5B

Clay теперь доступен как коннектор в Claude

У продавцов появилось новое AI-преимущество: Clay в ChatGPT

Clay достигает $100M ARR

Сертификации Clay: превращение мастерства в значимые квалификации

Методология верификации мобильных телефонов

Методология верификации рабочих email

Хватит гадать, начните анализировать: как Sculptor превращает ваши GTM-данные в конкурентное преимущество

Находите и выходите на локальный бизнес с Openmart и Clay Sequencer

Анонс Web Intent

Как Clay использует Clay: разговорные данные

Формируем будущее GTM с шестью крупными запусками

Представляем Claygent Navigator

Анонс партнёрской программы Clay

Представляем GPT-5 в Claygent: точнее исследования, мощнее формулы, лучше аутбаунд

Анонс Series C Clay. Эра GTM-инжиниринга начинается

Claygent преодолевает 1 миллиард запусков

Анонс Sculpt: первая ежегодная конференция пользователей Clay

Анонс пользовательских сигналов в Clay

Clay объявляет о тендерном предложении для сотрудников под руководством Sequoia при оценке $1,5B

Создавайте персонализированные презентации в масштабе с Clay и Google Slides

Превратите разговоры в Gong в автоматизированные GTM-процессы

Clay интегрируется с Webflow, открывая масштабируемую персонализацию сайтов для GTM-команд