Data Enrichment & Machine Learning Guide 2026 - The GTM with Clay Blog

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

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

Как Clay использует Clay Ads: с $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 ручной загрузки данных.

HG Insights Corporate Hierarchy: точность GTM в Clay

Используйте данные о корпоративной иерархии HG Insights в Clay для очистки CRM, построения связей между материнскими и дочерними компаниями 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 создала и нанимает специалистов на эту высокоэффективную позицию. Узнайте, как это работает.

Как автоматизировать аутрич входящих лидов: плейбук Clay

Узнайте, как автоматизировать аутрич входящих лидов с помощью обогащения, скоринга и персонализированных цепочек писем. Посмотрите точный рабочий процесс в 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-инженерии и автоматизации.

B2B-проспектинг в продажах: 15 стратегий для увеличения конверсий

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

AI-ассистенты для продаж: 11 способов ускорить аутбаунд

Откройте для себя 11 способов, которыми AI-ассистенты автоматизируют исследование лидов, обогащение данных и персонализацию писем. Узнайте, как лучшие 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 сервисы поиска рабочих email по сегментам: SMB vs. Enterprise

Мы протестировали 12 сервисов 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 автоматизированного аутрича

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

Лучшие провайдеры мобильных номеров для B2B-команд продаж

Мы протестировали 9 806 номеров у 10 B2B-провайдеров мобильных данных. Узнайте, кто лидирует по точности, покрытию и стоимости для 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 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 из трёх оценок

Узнайте, как Clay определяет аккаунты Tier 1, используя систему из трёх оценок: соответствие, вовлечённость и стоимость контракта. Узнайте, как продажи и маркетинг выстраивают единые приоритеты.

Скоринг лидов в Clay: пошаговое руководство по формулам

Узнайте, как создавать формулы скоринга лидов в Clay для приоритизации лидов по ICP на основе численности сотрудников, вакансий и других параметров. Узнайте, как это работает.

Как валидировать офферы холодного аутбаунда и найти message-market fit

Узнайте, как валидировать офферы 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: полное руководство

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

Массовое обогащение: обогатите миллионы записей CRM в Clay

Массовое обогащение позволяет Enterprise-командам обогащать миллионы записей Salesforce фирмографикой, данными о технологическом стеке и AI-исследованиями — а затем автоматически записывать результаты обратно.

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

Шаблоны Clay позволяют воспроизводить полные GTM-процессы за часы, а не дни. Автоматизируйте проспектинг от сбора данных до AI-сообщений — бесплатно и полностью настраиваемо.

Как оптимизировать расход кредитов в Clay

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

AI для проспектинга в продажах

Узнайте, как использовать AI для проспектинга в продажах, из этого подробного руководства, включающего фреймворк создания AI-промптов и примеры шаблонов холодных писем с AI, которые реальные команды продаж успешно использовали для привлечения клиентов. AI-проспектинг может сэкономить вашей команде тысячи часов — и удвоить или утроить процент 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 100+ сессий, чтобы повысить конверсию, удержание и качество продукта.

Каскадное обогащение данных: как максимизировать покрытие контактов с Clay

Каскадное обогащение последовательно запрашивает несколько провайдеров, так что вы платите только за найденные 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 SDR-фоллоу-апов. Узнайте как.

Как мы построили функцию GTM-инженерии в Clay

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

Лучшие инструменты поиска личных email: протестировано и ранжировано

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

Как использовать OpenAI для написания холодных писем с нуля в Clay

Узнайте, как использовать OpenAI для написания персонализированных холодных писем в масштабе с помощью Clay. Настройте интеграцию, улучшите промпты и повысьте доставляемость.

Как запустить персонализированное демо в масштабе с Clay

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

Автоматическое создание слайд-деков: как Clay формирует QBR из ваших данных

Автоматическое создание слайд-деков в Clay берёт данные из Snowflake, Salesforce и Gong для формирования QBR за минуты. Экономьте 90+ часов в квартал. Узнайте, как это работает.

HG Insights + Clay: B2B-технографические и фирмографические 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 B2B-холодных писем: 21 лучшая практика

Освойте доставляемость B2B-холодных писем с 21 проверенной практикой: настройка домена, прогрев инбокса, аутентификация и советы по тексту, которые уберегут вас от спама. Узнайте как.

Основы операторов поиска Google: практическое руководство

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

AI-генерация лидов: полное руководство для B2B

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

Clay MCP: рабочие процессы, созданные ops-командой и доступные менеджерам

Clay MCP: рабочие процессы, созданные ops-командой и доступные менеджерам

Как автоматически управлять входящими лидами и обогащать их

Узнайте, как автоматически управлять входящими лидами и обогащать их с помощью четырёхэтапного процесса, который оценивает, сегментирует и запускает аутрич из одного письма. Узнайте, как это работает.

GTM Alpha: как побеждающие команды создают конкурентное преимущество

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

Почему качественные данные в CRM важны и как Clay помогает

Плохие данные в CRM убивают аутрич. Узнайте, почему покрытие данных в CRM проседает и как каскадное обогащение Clay поднимает 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-инженерия: что это, как работает и как нанимать

GTM-инженерия 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 не-инженеров

Узнайте, как использовать формулы в Clay без программирования. Это введение охватывает условные конструкции, 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 видимости AI. Узнайте как.

Превратите посетителей сайта в лидов: сценарий тёплого аутбаунда для B2B-продаж

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

Как использовать веб-скрейпинг для обогащения данных с Clay

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

Как составить список проспектов для продаж за минуты

Узнайте, как составить собственный список проспектов для продаж за минуты с помощью Clay. Извлекайте данные из 40+ источников, обогащайте по ICP и экспортируйте в CRM. Узнайте, как это работает.

Лучшие провайдеры B2B-списков email: протестировано и ранжировано (2026)

Мы протестировали 8 провайдеров B2B-списков email в прямом сравнении. Смотрите результаты по точности, стоимость 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 письма в 100 раз и масштабирует пайплайн без увеличения штата. Узнайте, как это работает.

Сценарий «Воскрешение»: реактивация проигранных сделок с Clay

Сценарий «Воскрешение» использует Clay + ChatGPT для отправки автоматических персонализированных писем проспектам с проигранными сделками. Перезапустите застопорившиеся сделки за несколько шагов. Узнайте как.

Три совета для гарантии доставляемости писем в холодном аутбаунде

Распределяйте объём, верифицируйте контакты и персонализируйте текст, чтобы гарантировать доставляемость писем в холодном аутбаунде. Три практических совета, которые уберегут вас от спама.

Как Clay использует Clay для поддержки клиентов: 3 реальных процесса

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

Копирайтинг B2B-холодных писем: полное руководство

Освойте копирайтинг B2B-холодных писем с проверенными шаблонами, фреймворком исследования и чек-листом, используемым для отправки 800 000+ писем в месяц. Начните писать письма, на которые отвечают.

Представляем Clay Functions

Создайте GTM-логику один раз — применяйте везде

Интеграция Clay и Apollo: обогащение, секвенсинг и 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.

Множество жизней электронных таблиц: история и что будет дальше

Исследуйте множество жизней электронных таблиц — от VisiCalc в 1979 году до самозаполняющихся инструментов автоматизации сегодня. Узнайте, как продолжает развиваться концепция no-code.

Стратегии AI-рекрутинга

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

Как нанять GTM-инженера: полное руководство

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

Внутри GTM-инженерной лаборатории Clay: сценарии, 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 составить максимально таргетированные списки аккаунтов

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

Персонализированная прямая рассылка в масштабе: сценарий подарков с Clay

Узнайте, как проводить персонализированные кампании прямой рассылки с помощью Clay — верифицируйте контакты, генерируйте AI-тексты для подарков и экспортируйте в email. Узнайте, как это работает.

Как настроить полный процесс входящих продаж в Clay

Узнайте, как настроить полный процесс входящих продаж в Clay — обогащайте лидов, размечайте MQL и автоматизируйте email-кампании от формы до демо. Узнайте, как это работает.

GTM на базе AI для Private Equity: плейбук создания стоимости

Узнайте, как GTM на базе AI для Private Equity обеспечивает создание стоимости в портфелях — от качества данных до агентных рабочих 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 нишевого локального бизнеса, обогащения контактов владельцев и отправки персонализированного аутрича в масштабе с Clay.

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

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

Как идеально выстроить фоллоу-апы: практическое руководство по продажам

Узнайте, как идеально выстроить фоллоу-апы с ценностно-ориентированным аутричем, советами по персонализации, мультиканальной тактикой и инструментами автоматизации, которые продвигают сделки. Узнайте, как это работает.

Как приоритизировать лист ожидания с помощью обогащения лидов

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

Шаблоны B2B-холодных писем: фреймворки, на которые отвечают

Узнайте, как писать шаблоны B2B-холодных писем, которые конвертируют, с проверенным фреймворком из 5 частей, стратегией фоллоу-апов и реальными примерами. Узнайте, как это работает.

Audiences: теперь в бета-версии для Enterprise

Clay Audiences объединяет ваши CRM, продуктовые данные и сигналы намерений в единый 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, упрощает и повышает ценность наших тарифов. Наша цель — сделать Clay вашим основным инструментом для GTM-инженерии.

Clay заключает партнёрство с Lusha и Beauhurst для расширения покрытия данных в Европе

Lusha добавляет поиск похожих аудиторий, обогащение контактов и сигналы в EMEA. Beauhurst добавляет данные о частном финансировании и корпоративной структуре в Великобритании и Германии.

Определите точный TAM на основе надёжных аналогов с Ocean.io и Clay

Clay + Ocean теперь позволяют находить B2B-аналоги с предварительным просмотром. Просматривайте лидов перед списанием кредитов и расширяйте TAM с большей точностью.

Clay удваивает поддержку европейских GTM-команд

Каскадное обогащение Clay обеспечивает в 2–3 раза большее покрытие мобильных номеров по сравнению с ведущими одиночными провайдерами в Европе. Плюс новые партнёрства по данным, лондонский офис и поддержка в нужном часовом поясе.

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 actionable GTM-инсайты

Собирайте бизнес-аналитику и делитесь документами с этим анализом прямо из Sculptor

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

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

Как мы проектировали 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 $5 млрд

Редкое повторное событие ликвидности для сотрудников, призванное дать создателям гибкость по мере ускорения Clay

Clay теперь доступен как коннектор в Claude

Подключите 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 написания персонализированного аутбаунда. Один разговор на основе актуальных GTM-данных.

Clay достигает $100M ARR

Clay преодолела отметку $100M ARR, выросив 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 сертификаты

Образовательная команда Clay создала программу сертификации, которая полностью работает на Clay и даёт пользователям действительно значимые сертификаты

Методология верификации мобильных номеров

Clay заключила партнёрство с The Kiln для проведения серии масштабных тестов данных по мобильным номерам, рабочим email, личным email, верификации email и другим параметрам. Ниже мы описываем подход к этим тестам.

Методология верификации рабочих email

Clay заключила партнёрство с The Kiln для проведения серии масштабных тестов данных по мобильным номерам, рабочим email, личным email, верификации email и другим параметрам. Ниже мы описываем 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 превращать разрозненную информацию в actionable инсайты.

Находите локальный бизнес и ведите аутрич с Openmart и Clay Sequencer

Получайте нужные контакты локального бизнеса без необходимости стыковать несколько инструментов и тратить ценное время 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. Превращайте трафик сайта в реальные данные о намерениях покупателей.

Как Clay использует Clay: разговорные данные

Как мы используем Clay для анализа миллионов страниц транскриптов звонков для генерации выручки, и как вы тоже можете это делать.

Формируя будущее GTM с шестью крупными запусками

Сегодня на Sculpt мы запускаем шесть крупных функций, которые помогут командам быстрее воплощать любые идеи 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 развития вашей экспертизы. Мы построили всё вокруг одного простого принципа: помогать вам развивать ваш бизнес вместе с ростом Clay.

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

GPT-5 теперь доступна как вариант модели во всём Clay, обеспечивая лучшие в истории результаты исследований и разговорного копирайтинга для ваших GTM-процессов.

Анонс раунда Series C от Clay. Эра GTM-инженерии начинается сейчас

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

Claygent преодолевает отметку в 1 миллиард запусков

Самый любимый AI-агент для исследований в GTM в мире 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 кастомных сигналов в Clay

Новая платформа кастомных сигналов Clay помогает командам продаж отслеживать уникальные изменения данных, указывающие на возможности покупки. Превращайте любую точку данных в сигнал продаж, обогащайте контекстом и автоматизируйте персонализированный аутрич для поиска GTM alpha, которую упускают конкуренты.

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

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

Создавайте персонализированные презентации в масштабе с Clay и Google Slides

Автоматизируйте персонализированные презентации для продаж с интеграцией Clay и Google Slides. Мгновенно генерируйте индивидуальные презентации для лидов, клиентов, QBR и внутренних отчётов. Используйте один шаблон для создания сотен презентаций в масштабе.

Превратите разговоры в Gong в автоматизированные GTM-процессы

Clay теперь интегрируется с Gong — превращайте неструктурированные транскрипты звонков в мощные автоматизации в Salesforce, HubSpot, Notion, Slack, Google Sheets и 100+ других интеграциях.

Продукт

Сценарии использования

Решения

Ресурсы

Компания

Цены

Функции

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

РекламаСинхронизируйте таргетированные рекламные аудитории в LinkedIn, Meta и GoogleAudiencesЦентрализуйте ваши собственные и сторонние источники данных в ClaySequencerИспользуйте встроенный секвенсер Clay или автоматизируйте рассылкуSculptorСоздавайте GTM-процессы на естественном языке

Дополнительно

FunctionsОписание ссылки будет размещено здесь.AI-форматированиеОписание ссылки будет размещено здесь.Clay MCPОписание ссылки будет размещено здесь.Clay для SalesforceОписание ссылки будет размещено здесь.История измененийОписание ссылки будет размещено здесь.Безопасность в ClayОписание ссылки будет размещено здесь.

Как Clay использует Clay

Реклама в LinkedIn + Meta на автопилоте

Обогащение CRMОписание ссылки будет размещено здесь.Проспектинг менеджеровОписание ссылки будет размещено здесь.Автоматизированный инбаундСоздавайте рекламные аудитории и синхронизируйте их с основными рекламными платформамиABMОписание ссылки будет размещено здесь.

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

Исследование аккаунтовОписание ссылки будет размещено здесь.Помощь менеджерамОписание ссылки будет размещено здесь.Планирование территорийОписание ссылки будет размещено здесь.

Обогащение CRM

Поддерживайте чистоту CRM данными высочайшего качества

ПО КОМАНДАМ

GTM OpsОписание ссылки будет размещено здесь.МаркетингОписание ссылки будет размещено здесь.ПродажиОписание ссылки будет размещено здесь.

ПО СТАДИЯМ

EnterpriseОписание ссылки будет размещено здесь.СтартапОписание ссылки будет размещено здесь.

ПО КЛИЕНТАМ

КлиентыОписание ссылки будет размещено здесь.

Coverflex

Описание ссылки будет размещено здесь.

Harmonic

Описание ссылки будет размещено здесь.

Pump

Описание ссылки будет размещено здесь.

Recharge

Описание ссылки будет размещено здесь.

Terrapinn

Описание ссылки будет размещено здесь.

Intercom

Увеличили пайплайн из аутбаунда на +140%

НАЧНИТЕ РАСТИ

ТрансляцииОписание ссылки будет размещено здесь.Когортные онлайн-занятияОписание ссылки будет размещено здесь.Найти экспертов по ClayОписание ссылки будет размещено здесь.Нанять GTM-специалистовОписание ссылки будет размещено здесь.Доска вакансий GTMEОписание ссылки будет размещено здесь.

ИССЛЕДУЙТЕ

УниверситетОписание ссылки будет размещено здесь.ШаблоныОписание ссылки будет размещено здесь.Блог GTMEОписание ссылки будет размещено здесь.ДокументацияОписание ссылки будет размещено здесь.

Сообщество

Живые мероприятияОписание ссылки будет размещено здесь.Clay CupОписание ссылки будет размещено здесь.Сообщество ClayОписание ссылки будет размещено здесь.SlackОписание ссылки будет размещено здесь.

СТАНЬТЕ ПАРТНЁРОМ

Стать партнёромОписание ссылки будет размещено здесь.Партнёры по решениямОписание ссылки будет размещено здесь.Партнёры по интеграциямОписание ссылки будет размещено здесь.Программа для авторовОписание ссылки будет размещено здесь.Программа для стартаповОписание ссылки будет размещено здесь.Private EquityОписание ссылки будет размещено здесь.

Сообщество Clay

В Нигерии она построила жизнь, в которой деньги не решают

НАША КОМПАНИЯ

О насОписание ссылки будет размещено здесь.КарьераОписание ссылки будет размещено здесь.Открытые вакансииОписание ссылки будет размещено здесь.

СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ

КонтактыОписание ссылки будет размещено здесь.ПрессаОписание ссылки будет размещено здесь.

СОЦСЕТИ

LinkedInОписание ссылки будет размещено здесь.YouTubeОписание ссылки будет размещено здесь.XОписание ссылки будет размещено здесь.

Статья – NY Times

Clay позволяет сотрудникам продавать акции при оценке в $5 млрд.

Обогащение данных и машинное обучение: как AI усиливает GTM

AI произвёл революцию во многих бизнес-процессах, включая генерацию квалифицированных лидов и сбор информации для персонализированного аутрича. Алгоритмы машинного обучения для обогащения данных теперь используются для повышения эффективности и точности задач обогащения, экономя командам продаж и маркетинга значительное количество времени.

Мы следили за развитием AI с самого начала и внедрили несколько связанных технологий, поэтому в этом руководстве мы поделимся ключевыми знаниями по этой теме. Вот что вы узнаете:

Как машинное обучение и другие технологии улучшают обогащение данныхПочему стоит использовать AI-решения в своём рабочем процессеКак эффективно внедрить AI-обогащение

КраткоМашинное обучение улучшает обогащение данных, автоматизируя нормализацию, очистку и контекстно-зависимый поиск с помощью методов обучения с учителем и без учителя.NLP и предиктивная аналитика — две ключевые вспомогательные технологии: NLP позволяет AI понимать запросы и извлекать данные, а предиктивная аналитика помогает командам предвидеть рыночные тренды.AI-обогащение даёт измеримые преимущества: рост эффективности, экономию затрат, повышение точности данных и упрощение масштабирования.Clay объединяет Claygent (AI-исследование в вебе), каскадное обогащение через 150+ провайдеров данных и интеграции с CRM в единую GTM-инфраструктурную платформу.

Как работает машинное обучение и как оно оптимизирует обогащение данных

Машинное обучение позволяет AI-модели учиться на предоставленном наборе данных и применять эти знания к будущим задачам. Это итеративный процесс, в ходе которого модель накапливает опыт, настраивающий её возможности для повышения точности и эффективности. 🧠

Этот процесс может принимать две формы:

Обучение с учителемОбучение без учителя

В следующей таблице объясняются оба метода:

Независимо от метода, машинное обучение может улучшить обогащение данных множеством способов. Например, модель можно обучить автоматически нормализовать и очищать собранные данные, что существенно экономит время, поскольку вашей команде не нужно делать это вручную.

Машинное обучение особенно полезно в диалоговых решениях для обогащения данных. Оно позволяет платформе запоминать ваши предыдущие запросы и вопросы для получения контекста будущих промптов. Это означает, что чем больше вы используете инструмент, тем точнее он становится без необходимости развёрнутого ввода.

Дополнительные технологии, обеспечивающие AI-обогащение данных

Помимо машинного обучения, есть две важные технологии, о которых стоит знать:

Обработка естественного языка (NLP)Предиктивная аналитика

Ниже мы подробнее объясним оба понятия, чтобы показать, как они способствуют эффективному AI-обогащению.

Обработка естественного языка (NLP)

NLP позволяет AI-моделям интерпретировать и понимать человеческий язык, чтобы они могли выполнять различные задачи на основе полученного ввода. Если вы когда-либо использовали ChatGPT или голосового ассистента (а вы наверняка использовали), вы сталкивались с NLP. 🗣️

Сервисы AI-обогащения данных были бы невозможны без NLP. Вводите ли вы текстовый промпт или предоставляете конкретные данные, вашему AI-решению необходим NLP для их понимания и соответствующих действий. Вот ключевые задачи, где NLP незаменим:

Визуализация данныхИзвлечение конкретных точек данных из больших массивовРасширенный поиск по базам данных, выходящий за рамки простого совпадения ключевых слов

Какой бы инструмент AI-обогащения вы ни выбрали, он будет использовать NLP для предоставления необходимых данных и выполнения других задач, таких как организация данных. Более продвинутые инструменты сочетают NLP с генеративными моделями, что расширяет их функциональность и позволяет выполнять более сложные задачи — например, резюмирование исследований и создание контента вроде персонализированных холодных писем для отправки проспектам. 📧

Предиктивная аналитика

Предиктивная аналитика включает использование методов моделирования и статистики для прогнозирования будущих результатов. Она может быть полезна для многих задач, в первую очередь:

Исследование рынкаАнализ трендовАнализ настроений клиентов

Обогащение данных находится в симбиотических отношениях с предиктивной аналитикой, поскольку для точности требуется обилие данных. Предиктивная аналитика предоставляет различные точки данных, которые ваши команды могут использовать для тонкой настройки GTM-кампаний. Учитывая это, качественные данные являются одновременно условием и результатом предиктивной аналитики.

В отличие от NLP, предиктивная аналитика не обязательна для полноценного обогащения данных, но может быть очень полезна, если вы хотите оставаться в курсе постоянно меняющегося рынка.

Преимущества использования AI-инструментов для обогащения данных

Если ваш процесс обогащения данных по большей части ручной, переход на AI-решение должен быть очевидным шагом. Даже если вы уже частично автоматизировали процесс, добавление AI может быть полезным по многим причинам, в первую очередь:

⚡ Повышение эффективности: Хотя базовая автоматизация обогащения — шаг в правильном направлении, использование AI дополнительно оптимизирует рабочий процесс и высвобождает больше времени для менеджеров по продажам на высокоэффективную работу. AI-инструменты часто выходят за рамки обогащения данных, обрабатывая различные задачи на протяжении всего цикла продаж, существенно снижая нагрузку на ваш рабочий процесс💰 Экономия затрат: Помимо косвенной экономии благодаря эффективности, AI-инструменты могут напрямую помочь сократить расходы за счёт минимизации ресурсов, необходимых для обогащения данных. Многие варианты также довольно бюджетны, что дополнительно помогает вашей прибыли🎯 Повышение точности данных: Хотя AI-решения ещё не идеальны, они значительно снижают вероятность человеческих ошибок и подобных проблем, которые могут повлиять на качество и точность данных🥇 Конкурентное преимущество: Проактивные компании уже используют AI во всех функциях, и те, кто применяет его для обогащения данных, часто лучше понимают свой целевой рынок и могут принимать решения увереннее📈 Масштабируемость и рост: Благодаря низким требованиям к ресурсам и способности быстро обрабатывать большие массивы данных, AI-инструменты обогащения данных обеспечивают более лёгкий рост бизнеса с меньшими инвестициями

Как использовать AI в процессе обогащения данных

Самый простой способ задействовать AI — выбрать инструмент обогащения данных, который уже оснащён им. На рынке есть различные варианты, но не все из них могут дать вам эти преимущества.

Чтобы выбрать правильную AI-платформу, ориентируйтесь на следующие критерии:

Предпочтительные сценарии использования: Подумайте, какие данные вам нужны и для чего (исследование рынка, обогащение контактов, конкурентный анализ). Многие платформы специализируются на определённом типе данных, поэтому это соображение сразу сужает ваши вариантыВаш бюджет и размер команды: Некоторые AI-компании по обогащению данных берут высокую цену и/или тарифицируют по пользователям. К счастью, можно найти бюджетные варианты, так что изучите рынок, чтобы найти вариант, который не ударит по кошелькуДоступность функций: Как упоминалось, платформы обогащения данных могут упростить множество смежных задач. Ищите вариант, предлагающий лучшее соотношение цены и качества, позволяющий максимально автоматизировать ваш рабочий процессИнтеграции: Вам следует оценить текущий технологический стек, чтобы убедиться, что выбранная платформа может бесшовно интегрироваться с ним. Это позволяет собирать, организовывать и передавать данные без узких мест

Если вы ищете платформу обогащения данных, которая полностью раскрывает потенциал AI и предлагает множество полезных функций по доступной цене, Clay — отличный вариант. 📌

Clay: простое AI-обогащение данных

Clay объединяет различные функции в комплексную платформу автоматизации продаж и обогащения данных, включая продвинутое AI-обогащение с Claygent. Это мощный AI-ассистент на базе ChatGPT, который может обыскать любой уголок интернета для поиска нужных данных. 🤖

Хотите ли вы обогатить данные о людях или данные о компаниях, всё, что нужно — задать Claygent вопрос о нужной информации. Например, вы можете спросить:

Кто инвесторы этой компании?Кто является менеджером по найму на эту позицию?Появлялся ли этот человек в каких-либо подкастах?

Claygent работает через простые промпты, и вы можете использовать десятки шаблонов для оптимизации обогащения и автоматизации задач в масштабе. Благодаря возможности просматривать практически любой сайт, вы можете найти все точки данных, необходимые для запуска успешных аутрич-кампаний. 📈

Хотите увидеть Claygent в действии? Посмотрите это краткое руководство:

За пределами AI-обогащения: как Clay обеспечивает полное покрытие данных

Если вам нужно больше вариантов обогащения помимо Claygent, мы позаботились об этом. Clay интегрируется с более чем 75 провайдерами данных, которые вы можете просматривать без создания отдельных аккаунтов и не покидая платформу.

Всё, что нужно сделать:

Выбрать входные данныеВыбрать провайдеров для просмотра

Clay возьмёт на себя остальное и использует каскадное обогащение для последовательного просмотра источников данных, пока не найдёт нужную информацию. Вы можете найти всё — от email-адресов и телефонных номеров до фирмографических данных.

Также вы можете использовать расширение Clay для Chrome для извлечения данных прямо со страниц, которые вы просматриваете. Позвольте встроенным рецептам расширения выбрать релевантные данные — и извлеките их одним кликом. Расширение также позволяет создавать кастомные рецепты для специфических потребностей в данных. 🧾

Какой бы способ обогащения с Clay вы ни выбрали, вы можете:

Экспортировать собранные данные как CSV-файл ✔️Отправить их в CRM ✔️

Более того, вы можете использовать AI Email Builder от Clay для написания гиперперсонализированных писем одним кликом, которые затем можно отправить в секвенсер и запустить кампанию в кратчайшие сроки.

Максимизируйте ROI с гибким ценообразованием Clay

Clay предлагает полноценный бесплатный план, который позволяет использовать основные функции платформы без ограничений по времени. Он лучше всего подходит для тех, кто начинает работу с обогащением данных и знакомится с функциями Clay на практике. По мере роста потребностей в данных вы можете выбрать один из следующих четырёх платных тарифов:

Launch: $185/мес.Growth: $495/мес.Enterprise: индивидуальная цена

В каждом плане вы можете выбрать количество кредитов на данные, что гарантирует отсутствие лишних расходов и переплат за функции Clay.

На сегодняшний день тысячи команд достигли выдающихся результатов с Clay. Не верьте нам на слово. Вот лишь один пример:

Часто задаваемые вопросы

Что такое AI-обогащение данных?

AI-обогащение данных — это процесс использования машинного обучения, NLP и связанных технологий для автоматического поиска, добавления и очистки данных о контактах и компаниях. Вместо ручного исследования и обновления записей AI-инструменты выполняют поиск, нормализацию и извлечение в масштабе, освобождая вашу команду для более важной работы.

В чём разница между традиционным и AI-обогащением данных?

Традиционное обогащение основано на статичных базах данных и ручных процессах, что означает быстрое устаревание данных и значительные человеческие усилия для их поддержания. AI-обогащение использует машинное обучение для непрерывного повышения точности, автоматизации очистки и одновременного обращения к множеству источников через такие подходы, как каскадное обогащение.

Какие инструменты нужны для начала работы с AI-обогащением данных?

Вам нужна платформа, сочетающая возможности AI-исследований с доступом к множеству провайдеров данных и интеграцией с CRM. Clay объединяет Claygent (AI-исследование в вебе), каскадное обогащение через 150+ провайдеров данных, расширение для Chrome для извлечения данных со страниц и прямую синхронизацию с CRM, чтобы вы могли вести весь процесс обогащения из одного места.

Подходит ли AI-обогащение данных для небольших команд?

Да. Бесплатный план Clay включает основные функции обогащения без ограничений по времени, что делает его доступным для начинающих команд. Платные планы масштабируются от $185/мес. (Launch) до индивидуального ценообразования Enterprise, так что вы можете подобрать план под реальный объём данных без переплат.

Найдите каждую точку данных с Clay

Если вы готовы вступить в новую эру обогащения данных с AI-функциями Clay и другими полезными возможностями, вы можете создать аккаунт за три простых шага:

Перейдите на страницу регистрации 👈Введите имя, email и парольИзучайте функции Clay

Посетите Clay University для дополнительных обзоров продукта и руководств. Чтобы узнать, как другие используют платформу, присоединяйтесь к Slack-сообществу Clay. Если хотите получать полезные обновления и советы по улучшению аутбаунд-кампаний, подпишитесь на рассылку Clay.

💡 Читайте далее: Хотите раскрыть больше секретов успешного обогащения данных? Ознакомьтесь с этими статьями:

Сервисы B2B-обогащения данныхТехники обогащения данныхОбогащение данных через LinkedIn Sales NavigatorОбогащение данных через LinkedIn

AI произвёл революцию во многих бизнес-процессах, включая генерацию квалифицированных лидов и сбор информации для персонализированного аутрича. Алгоритмы машинного обучения для обогащения данных теперь используются для повышения эффективности и точности задач обогащения, экономя командам продаж и маркетинга значительное количество времени.

Мы следили за развитием AI с самого начала и внедрили несколько связанных технологий, поэтому в этом руководстве мы поделимся ключевыми знаниями по этой теме. Вот что вы узнаете:

Как машинное обучение и другие технологии улучшают обогащение данныхПочему стоит использовать AI-решения в своём рабочем процессеКак эффективно внедрить AI-обогащение

КраткоМашинное обучение улучшает обогащение данных, автоматизируя нормализацию, очистку и контекстно-зависимый поиск с помощью методов обучения с учителем и без учителя.NLP и предиктивная аналитика — две ключевые вспомогательные технологии: NLP позволяет AI понимать запросы и извлекать данные, а предиктивная аналитика помогает командам предвидеть рыночные тренды.AI-обогащение даёт измеримые преимущества: рост эффективности, экономию затрат, повышение точности данных и упрощение масштабирования.Clay объединяет Claygent (AI-исследование в вебе), каскадное обогащение через 150+ провайдеров данных и интеграции с CRM в единую GTM-инфраструктурную платформу.

Как работает машинное обучение и как оно оптимизирует обогащение данных

Машинное обучение позволяет AI-модели учиться на предоставленном наборе данных и применять эти знания к будущим задачам. Это итеративный процесс, в ходе которого модель накапливает опыт, настраивающий её возможности для повышения точности и эффективности. 🧠

Этот процесс может принимать две формы:

Обучение с учителемОбучение без учителя

В следующей таблице объясняются оба метода:

Независимо от метода, машинное обучение может улучшить обогащение данных множеством способов. Например, модель можно обучить автоматически нормализовать и очищать собранные данные, что существенно экономит время, поскольку вашей команде не нужно делать это вручную.

Машинное обучение особенно полезно в диалоговых решениях для обогащения данных. Оно позволяет платформе запоминать ваши предыдущие запросы и вопросы для получения контекста будущих промптов. Это означает, что чем больше вы используете инструмент, тем точнее он становится без необходимости развёрнутого ввода.

Дополнительные технологии, обеспечивающие AI-обогащение данных

Помимо машинного обучения, есть две важные технологии, о которых стоит знать:

Обработка естественного языка (NLP)Предиктивная аналитика

Ниже мы подробнее объясним оба понятия, чтобы показать, как они способствуют эффективному AI-обогащению.

Обработка естественного языка (NLP)

NLP позволяет AI-моделям интерпретировать и понимать человеческий язык, чтобы они могли выполнять различные задачи на основе полученного ввода. Если вы когда-либо использовали ChatGPT или голосового ассистента (а вы наверняка использовали), вы сталкивались с NLP. 🗣️

Сервисы AI-обогащения данных были бы невозможны без NLP. Вводите ли вы текстовый промпт или предоставляете конкретные данные, вашему AI-решению необходим NLP для их понимания и соответствующих действий. Вот ключевые задачи, где NLP незаменим:

Визуализация данныхИзвлечение конкретных точек данных из больших массивовРасширенный поиск по базам данных, выходящий за рамки простого совпадения ключевых слов

Какой бы инструмент AI-обогащения вы ни выбрали, он будет использовать NLP для предоставления необходимых данных и выполнения других задач, таких как организация данных. Более продвинутые инструменты сочетают NLP с генеративными моделями, что расширяет их функциональность и позволяет выполнять более сложные задачи — например, резюмирование исследований и создание контента вроде персонализированных холодных писем для отправки проспектам. 📧

Предиктивная аналитика

Предиктивная аналитика включает использование методов моделирования и статистики для прогнозирования будущих результатов. Она может быть полезна для многих задач, в первую очередь:

Исследование рынкаАнализ трендовАнализ настроений клиентов

Обогащение данных находится в симбиотических отношениях с предиктивной аналитикой, поскольку для точности требуется обилие данных. Предиктивная аналитика предоставляет различные точки данных, которые ваши команды могут использовать для тонкой настройки GTM-кампаний. Учитывая это, качественные данные являются одновременно условием и результатом предиктивной аналитики.

В отличие от NLP, предиктивная аналитика не обязательна для полноценного обогащения данных, но может быть очень полезна, если вы хотите оставаться в курсе постоянно меняющегося рынка.

Преимущества использования AI-инструментов для обогащения данных

Если ваш процесс обогащения данных по большей части ручной, переход на AI-решение должен быть очевидным шагом. Даже если вы уже частично автоматизировали процесс, добавление AI может быть полезным по многим причинам, в первую очередь:

⚡ Повышение эффективности: Хотя базовая автоматизация обогащения — шаг в правильном направлении, использование AI дополнительно оптимизирует рабочий процесс и высвобождает больше времени для менеджеров по продажам на высокоэффективную работу. AI-инструменты часто выходят за рамки обогащения данных, обрабатывая различные задачи на протяжении всего цикла продаж, существенно снижая нагрузку на ваш рабочий процесс💰 Экономия затрат: Помимо косвенной экономии благодаря эффективности, AI-инструменты могут напрямую помочь сократить расходы за счёт минимизации ресурсов, необходимых для обогащения данных. Многие варианты также довольно бюджетны, что дополнительно помогает вашей прибыли🎯 Повышение точности данных: Хотя AI-решения ещё не идеальны, они значительно снижают вероятность человеческих ошибок и подобных проблем, которые могут повлиять на качество и точность данных🥇 Конкурентное преимущество: Проактивные компании уже используют AI во всех функциях, и те, кто применяет его для обогащения данных, часто лучше понимают свой целевой рынок и могут принимать решения увереннее📈 Масштабируемость и рост: Благодаря низким требованиям к ресурсам и способности быстро обрабатывать большие массивы данных, AI-инструменты обогащения данных обеспечивают более лёгкий рост бизнеса с меньшими инвестициями

Как использовать AI в процессе обогащения данных

Самый простой способ задействовать AI — выбрать инструмент обогащения данных, который уже оснащён им. На рынке есть различные варианты, но не все из них могут дать вам эти преимущества.

Чтобы выбрать правильную AI-платформу, ориентируйтесь на следующие критерии:

Предпочтительные сценарии использования: Подумайте, какие данные вам нужны и для чего (исследование рынка, обогащение контактов, конкурентный анализ). Многие платформы специализируются на определённом типе данных, поэтому это соображение сразу сужает ваши вариантыВаш бюджет и размер команды: Некоторые AI-компании по обогащению данных берут высокую цену и/или тарифицируют по пользователям. К счастью, можно найти бюджетные варианты, так что изучите рынок, чтобы найти вариант, который не ударит по кошелькуДоступность функций: Как упоминалось, платформы обогащения данных могут упростить множество смежных задач. Ищите вариант, предлагающий лучшее соотношение цены и качества, позволяющий максимально автоматизировать ваш рабочий процессИнтеграции: Вам следует оценить текущий технологический стек, чтобы убедиться, что выбранная платформа может бесшовно интегрироваться с ним. Это позволяет собирать, организовывать и передавать данные без узких мест

Если вы ищете платформу обогащения данных, которая полностью раскрывает потенциал AI и предлагает множество полезных функций по доступной цене, Clay — отличный вариант. 📌

Clay: простое AI-обогащение данных

Clay объединяет различные функции в комплексную платформу автоматизации продаж и обогащения данных, включая продвинутое AI-обогащение с Claygent. Это мощный AI-ассистент на базе ChatGPT, который может обыскать любой уголок интернета для поиска нужных данных. 🤖

Хотите ли вы обогатить данные о людях или данные о компаниях, всё, что нужно — задать Claygent вопрос о нужной информации. Например, вы можете спросить:

Кто инвесторы этой компании?Кто является менеджером по найму на эту позицию?Появлялся ли этот человек в каких-либо подкастах?

Claygent работает через простые промпты, и вы можете использовать десятки шаблонов для оптимизации обогащения и автоматизации задач в масштабе. Благодаря возможности просматривать практически любой сайт, вы можете найти все точки данных, необходимые для запуска успешных аутрич-кампаний. 📈

Хотите увидеть Claygent в действии? Посмотрите это краткое руководство:

За пределами AI-обогащения: как Clay обеспечивает полное покрытие данных

Если вам нужно больше вариантов обогащения помимо Claygent, мы позаботились об этом. Clay интегрируется с более чем 75 провайдерами данных, которые вы можете просматривать без создания отдельных аккаунтов и не покидая платформу.

Всё, что нужно сделать:

Выбрать входные данныеВыбрать провайдеров для просмотра

Clay возьмёт на себя остальное и использует каскадное обогащение для последовательного просмотра источников данных, пока не найдёт нужную информацию. Вы можете найти всё — от email-адресов и телефонных номеров до фирмографических данных.

Также вы можете использовать расширение Clay для Chrome для извлечения данных прямо со страниц, которые вы просматриваете. Позвольте встроенным рецептам расширения выбрать релевантные данные — и извлеките их одним кликом. Расширение также позволяет создавать кастомные рецепты для специфических потребностей в данных. 🧾

Какой бы способ обогащения с Clay вы ни выбрали, вы можете:

Экспортировать собранные данные как CSV-файл ✔️Отправить их в CRM ✔️

Более того, вы можете использовать AI Email Builder от Clay для написания гиперперсонализированных писем одним кликом, которые затем можно отправить в секвенсер и запустить кампанию в кратчайшие сроки.

Максимизируйте ROI с гибким ценообразованием Clay

Clay предлагает полноценный бесплатный план, который позволяет использовать основные функции платформы без ограничений по времени. Он лучше всего подходит для тех, кто начинает работу с обогащением данных и знакомится с функциями Clay на практике. По мере роста потребностей в данных вы можете выбрать один из следующих четырёх платных тарифов:

Launch: $185/мес.Growth: $495/мес.Enterprise: индивидуальная цена

В каждом плане вы можете выбрать количество кредитов на данные, что гарантирует отсутствие лишних расходов и переплат за функции Clay.

На сегодняшний день тысячи команд достигли выдающихся результатов с Clay. Не верьте нам на слово. Вот лишь один пример:

Часто задаваемые вопросы

Что такое AI-обогащение данных?

AI-обогащение данных — это процесс использования машинного обучения, NLP и связанных технологий для автоматического поиска, добавления и очистки данных о контактах и компаниях. Вместо ручного исследования и обновления записей AI-инструменты выполняют поиск, нормализацию и извлечение в масштабе, освобождая вашу команду для более важной работы.

В чём разница между традиционным и AI-обогащением данных?

Традиционное обогащение основано на статичных базах данных и ручных процессах, что означает быстрое устаревание данных и значительные человеческие усилия для их поддержания. AI-обогащение использует машинное обучение для непрерывного повышения точности, автоматизации очистки и одновременного обращения к множеству источников через такие подходы, как каскадное обогащение.

Какие инструменты нужны для начала работы с AI-обогащением данных?

Вам нужна платформа, сочетающая возможности AI-исследований с доступом к множеству провайдеров данных и интеграцией с CRM. Clay объединяет Claygent (AI-исследование в вебе), каскадное обогащение через 150+ провайдеров данных, расширение для Chrome для извлечения данных со страниц и прямую синхронизацию с CRM, чтобы вы могли вести весь процесс обогащения из одного места.

Подходит ли AI-обогащение данных для небольших команд?

Да. Бесплатный план Clay включает основные функции обогащения без ограничений по времени, что делает его доступным для начинающих команд. Платные планы масштабируются от $185/мес. (Launch) до индивидуального ценообразования Enterprise, так что вы можете подобрать план под реальный объём данных без переплат.

Найдите каждую точку данных с Clay

Если вы готовы вступить в новую эру обогащения данных с AI-функциями Clay и другими полезными возможностями, вы можете создать аккаунт за три простых шага:

Перейдите на страницу регистрации 👈Введите имя, email и парольИзучайте функции Clay

Посетите Clay University для дополнительных обзоров продукта и руководств. Чтобы узнать, как другие используют платформу, присоединяйтесь к Slack-сообществу Clay. Если хотите получать полезные обновления и советы по улучшению аутбаунд-кампаний, подпишитесь на рассылку Clay.

💡 Читайте далее: Хотите раскрыть больше секретов успешного обогащения данных? Ознакомьтесь с этими статьями:

Сервисы B2B-обогащения данныхТехники обогащения данныхОбогащение данных через LinkedIn Sales NavigatorОбогащение данных через LinkedIn

Другие статьи

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

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

HG Insights Corporate Hierarchy: точность GTM в Clay

Sales GTM Engineering: как Clay создала эту роль с нуля

Как автоматизировать аутрич входящих лидов: плейбук Clay

demandDrive присоединяется к партнёрской экосистеме Clay как официальный партнёр Clay Studio

B2B-проспектинг в продажах: 15 стратегий для увеличения конверсий

AI-ассистенты для продаж: 11 способов ускорить аутбаунд

Три закона GTM: как побеждать в эпоху AI

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

Как Clay конвертирует пробных пользователей в клиентов с помощью автоматизированного аутрича

Лучшие провайдеры мобильных номеров для B2B-команд 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 из трёх оценок

Скоринг лидов в Clay: пошаговое руководство по формулам

Как валидировать офферы холодного аутбаунда и найти message-market fit

Диагностика аутбаунд-продаж и проспектинга: полное руководство

Массовое обогащение: обогатите миллионы записей CRM в Clay

Шаблоны Clay: автоматизируйте, настраивайте и тиражируйте 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 функцию GTM-инженерии в Clay

Лучшие инструменты поиска личных email: протестировано и ранжировано

Как использовать OpenAI для написания холодных писем с нуля в Clay

Как запустить персонализированное демо в масштабе с Clay

Автоматическое создание слайд-деков: как Clay формирует QBR из ваших данных

HG Insights + Clay: B2B-технографические и фирмографические данные

Доставляемость B2B-холодных писем: 21 лучшая практика

Основы операторов поиска Google: практическое руководство

AI-генерация лидов: полное руководство для B2B

Clay MCP: рабочие процессы, созданные ops-командой и доступные менеджерам

Как автоматически управлять входящими лидами и обогащать их

GTM Alpha: как побеждающие команды создают конкурентное преимущество

Почему качественные данные в CRM важны и как Clay помогает

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

GTM-инженерия: что это, как работает и как нанимать

Формулы в Clay: введение для не-инженеров

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

Превратите посетителей сайта в лидов: сценарий тёплого аутбаунда для B2B-продаж

Как использовать веб-скрейпинг для обогащения данных с Clay

Как составить список проспектов для продаж за минуты

Лучшие провайдеры B2B-списков email: протестировано и ранжировано (2026)

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

Сценарий «Воскрешение»: реактивация проигранных сделок с Clay

Три совета для гарантии доставляемости писем в холодном аутбаунде

Как Clay использует Clay для поддержки клиентов: 3 реальных процесса

Копирайтинг B2B-холодных писем: полное руководство

Представляем Clay Functions

Интеграция Clay и Apollo: обогащение, секвенсинг и другое

Множество жизней электронных таблиц: история и что будет дальше

Стратегии AI-рекрутинга

Как нанять GTM-инженера: полное руководство

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

Как составить максимально таргетированные списки аккаунтов

Персонализированная прямая рассылка в масштабе: сценарий подарков с Clay

Как настроить полный процесс входящих продаж в Clay

GTM на базе AI для Private Equity: плейбук создания стоимости

Делайте больше с данными: пост-провайдерный подход Clay

Генерация лидов через Google Maps для нишевого локального бизнеса

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

Как идеально выстроить фоллоу-апы: практическое руководство по продажам

Как приоритизировать лист ожидания с помощью обогащения лидов

Шаблоны B2B-холодных писем: фреймворки, на которые отвечают

Audiences: теперь в бета-версии для Enterprise

Логика нашего нового ценообразования: внутренний меморандум

Представляем новое ценообразование Clay

Clay заключает партнёрство с Lusha и Beauhurst для расширения покрытия данных в Европе

Определите точный TAM на основе надёжных аналогов 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 actionable GTM-инсайты

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

Как мы проектировали Sculpt

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

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 сертификаты

Методология верификации мобильных номеров

Методология верификации рабочих email

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

Находите локальный бизнес и ведите аутрич с Openmart и Clay Sequencer

Анонс Web Intent

Как Clay использует Clay: разговорные данные

Формируя 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 раунда Series C от Clay. Эра GTM-инженерии начинается сейчас

Claygent преодолевает отметку в 1 миллиард запусков

Анонс Sculpt: первая ежегодная конференция пользователей Clay

Анонс кастомных сигналов в Clay

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

Создавайте персонализированные презентации в масштабе с Clay и Google Slides

Превратите разговоры в Gong в автоматизированные GTM-процессы