What To Expect From Apollo Next with Tyler Phillips - Predictable Revenue

Most outbound tools rely on static filters like job titles, industries, and company size. But sales teams know that’s not enough. The real challenge is finding the right prospects with real buying intent. That’s where Apollo’s AI platform changes the game.

Большинство outbound-инструментов опираются на статичные фильтры — должности, отрасли, размер компании. Но команды продаж знают, что этого недостаточно. Настоящая сложность — найти подходящих потенциальных клиентов с реальным намерением купить. Именно здесь AI-платформа Apollo меняет правила игры.

Tyler Phillips, Principal PM of AI at Apollo.io, explains how their latest AI power-ups transform outbound sales:

Tyler Phillips, Principal PM of AI в Apollo.io, объясняет, как их новейшие AI-power-ups преображают outbound-продажи:

Автоматизированное исследование в масштабе: AI Apollo сканирует и уточняет данные о потенциальных клиентах за пределами базовых фильтров, помогая командам продаж быстрее находить лиды с высоким намерением.Опыт проспектинга на основе AI: вместо ручного перебора тысяч записей менеджеры могут с помощью AI точно настроить таргетинг за секунды.Встроенная персонализация: с инструментами секвенсинга Apollo команды могут создавать гиперперсонализированные касания на основе инсайтов от AI.

Apollo’s all-in-one approach makes advanced targeting accessible, especially for smaller sales teams. Unlike Clay, which offers endless customization but requires technical skills, Apollo prioritizes ease of use and automation.

Универсальный подход Apollo делает продвинутый таргетинг доступным, особенно для небольших команд продаж. В отличие от Clay, который предлагает бесконечную кастомизацию, но требует технических навыков, Apollo делает ставку на простоту использования и автоматизацию.

The result? Smarter prospecting, less manual work, and faster conversions.

Результат? Более умный проспектинг, меньше ручной работы и более быстрые конверсии.

Finding Alpha

В поисках альфы

Outbound sales has a signal-to-noise problem. Traditional filters aren’t enough. The real edge comes from “finding alpha”: uncovering hidden signals that indicate a prospect has a real pain point your product can solve.

У outbound-продаж есть проблема соотношения сигнал/шум. Традиционных фильтров недостаточно. Настоящее преимущество приходит из «поиска альфы»: обнаружения скрытых сигналов о том, что у потенциального клиента есть реальная боль, которую ваш продукт может решить.

Apollo’s AI-powered prospecting helps sales teams do exactly that. Instead of relying on outdated targeting methods, Apollo surfaces micro-signals, subtle indicators that a company or prospect is actively experiencing a problem.

Проспектинг Apollo на основе AI помогает командам продаж делать именно это. Вместо опоры на устаревшие методы таргетинга Apollo выявляет микросигналы — тонкие индикаторы того, что компания или потенциальный клиент прямо сейчас сталкивается с проблемой.

Why This Matters

Почему это важно

Модель «распыляй и молись» мертва. Покупателей захлёстывает поток AI-сгенерированных касаний, поэтому гиперрелевантные сообщения — единственный способ выделиться.Альфа важнее сигналов намерения. Хотя многие инструменты отслеживают намерение, настоящий успех в outbound приходит из обнаружения уникальных, недоиспользуемых сигналов до того, как они станут массовыми.Исследование на основе AI быстрее находит нужных клиентов. AI-модели Apollo анализируют огромные массивы данных, чтобы выявлять лиды с высоким намерением без догадок.

AI That Works for Sales Teams

AI, который работает на команды продаж

Unlike technical-heavy platforms like Clay, Apollo prioritizes ease of use:

В отличие от технически перегруженных платформ вроде Clay, Apollo делает приоритетом простоту использования:

Умный выбор AI-модели: вместо того чтобы заставлять менеджеров выбирать между моделями OpenAI, Perplexity или Anthropic, Apollo автоматически подбирает лучшую под конкретную задачу.Интуитивная генерация промптов: менеджеры могут описать свои потребности, и AI Apollo выстроит оптимальный промпт. Продвинутая настройка не требуется.Постоянные обновления моделей: Apollo непрерывно совершенствует свои модели, повышая точность и удобство.

For sales teams, the message is clear: prospecting success is about finding the right leads.

Для команд продаж посыл ясен: успех проспектинга — это поиск правильных лидов.

How Sales Teams Are Using Apollo to Close More Deals

Как команды продаж используют Apollo, чтобы закрывать больше сделок

Apollo’s AI power-ups give sales teams an edge in outbound by turning scattered data into targeted, actionable insights. Here’s how companies use it to move beyond basic prospecting and execute smarter sales plays.

AI-power-ups Apollo дают командам продаж преимущество в outbound, превращая разрозненные данные в точечные, применимые инсайты. Вот как компании используют их, чтобы выйти за рамки базового проспектинга и разыгрывать более умные сценарии продаж.

Smartling’s Translation Gap Play

Сценарий Smartling с пробелами в переводе

Smartling, an AI translation company, used Apollo to identify companies with missing website translations, a problem they could fix. Before AI, this type of research was time-consuming and inconsistent. Now, Apollo automates the entire process:

Smartling, компания AI-перевода, использовала Apollo, чтобы находить компании с недостающими переводами сайта — проблему, которую они могли решить. Раньше такое исследование было трудоёмким и непоследовательным. Теперь Apollo автоматизирует весь процесс:

Извлечение данных о переводе сайта: AI сканирует сайты компаний, чтобы определить доступные языковые версии.Поиск пробелов в переводе: проверяет, содержат ли иноязычные страницы непереведённый английский текст.Запуск персонализированного касания: теперь менеджер по продажам может отправить очень конкретное письмо: «Привет, [Имя], на вашей испанской странице всё ещё есть английский текст. Мы можем помочь перевести ваш контент за долю обычной стоимости.»

This approach doesn’t rely on guesswork. It finds a clear, provable problem. Making it easy for prospects to say yes.

Такой подход не опирается на догадки. Он находит чёткую, доказуемую проблему. Что облегчает потенциальному клиенту сказать «да».

Using AI to Spot Market Gaps

Использование AI для выявления рыночных пробелов

Another high-impact workflow? Competitive analysis at scale. Sales teams use Apollo to:

Ещё один высокоэффективный сценарий? Конкурентный анализ в масштабе. Команды продаж используют Apollo, чтобы:

Отслеживать, какие инструменты используют конкуренты потенциального клиента.Выявлять новые стратегии, которые тестируют их конкуренты.Замечать пробелы, где потенциальный клиент отстаёт.

This allows sales reps to frame their pitch around urgency: “[Competitor] is already doing [X]. Have you considered how that might impact your business?”

Это позволяет менеджерам по продажам выстраивать питч вокруг срочности: «[Конкурент] уже делает [X]. Вы задумывались, как это может повлиять на ваш бизнес?»

By presenting precise, relevant data, sales teams shift the conversation from generic outreach to strategic insight.

Представляя точные, релевантные данные, команды продаж переводят разговор от шаблонных касаний к стратегическим инсайтам.

Automating List Cleaning and Deliverability

Автоматизация очистки списков и доставляемости

Many sales teams still manually export, clean, and re-upload prospect lists. A slow and error-prone process. Apollo is addressing this by:

Многие команды продаж всё ещё вручную экспортируют, чистят и заново загружают списки потенциальных клиентов. Медленный и подверженный ошибкам процесс. Apollo решает это, делая следующее:

Интеграция ZeroBounce для встроенной верификации email, избавляющая от необходимости в отдельных инструментах очистки списков.Улучшение экспорта с автоматическим именованием файлов и отслеживанием поиска, чтобы менеджеры не теряли свои списки.Инвестиции в улучшение доставляемости, чтобы письма попадали во входящие, а не в спам.

These updates cut down on busy work and let teams spend more time selling.

Эти обновления сокращают рутину и позволяют командам тратить больше времени на продажи.

Scaling Enrichments and Optimizing Outbound

Масштабирование обогащений и оптимизация outbound

As sales teams push Apollo’s AI to handle larger lists and more complex workflows, usability becomes critical. The ability to enrich, filter, and act on data at scale without manual workarounds can mean the difference between a smooth workflow and wasted hours.

Когда команды продаж нагружают AI Apollo более крупными списками и более сложными процессами, удобство становится критичным. Возможность обогащать, фильтровать и действовать на основе данных в масштабе без ручных обходных путей может означать разницу между гладким рабочим процессом и потраченными впустую часами.

Smarter Email Matching for Better Deliverability

Более умное сопоставление email для лучшей доставляемости

One challenge power users face is matching email domains for better deliverability. If you send emails through Apollo, keeping Gmail-to-Gmail and Outlook-to-Outlook can increase inbox placement rates and improve the sender’s reputation.

Один из вызовов, с которым сталкиваются опытные пользователи, — сопоставление доменов email для лучшей доставляемости. Если вы отправляете письма через Apollo, сохранение схемы Gmail-к-Gmail и Outlook-к-Outlook может повысить долю попадания во входящие и улучшить репутацию отправителя.

This feature request is in motion, but Apollo is investing in email verification and sending logic to help teams get better results with less effort.

Этот запрос на функцию в работе, но Apollo инвестирует в верификацию email и логику отправки, чтобы помочь командам получать лучшие результаты с меньшими усилиями.

Breaking the 10,000 Enrichment Limit (Without the Clickaround Dance)

Преодоление лимита в 10 000 обогащений (без танца с кликами туда-сюда)

Another common frustration? Processing large lists efficiently.

Ещё одна частая проблема? Эффективная обработка больших списков.

Apollo currently batches enrichments at 10,000 records at a time, which means teams working with 30,000+ records must manually filter, re-run, and check progress. Adding friction to the workflow.

Apollo сейчас обрабатывает обогащения пакетами по 10 000 записей за раз, что означает: командам, работающим с 30 000+ записей, приходится вручную фильтровать, перезапускать и проверять прогресс. Добавляя трение в рабочий процесс.

The goal?

Цель?

Eliminate the “clickaround dance” by allowing automatic batching. That way, users can queue up larger enrichments and let Apollo process them in the background. No manual filtering needed.

Устранить «танец с кликами», разрешив автоматический батчинг. Так пользователи смогут ставить в очередь более крупные обогащения и позволить Apollo обрабатывать их в фоне. Без ручной фильтрации.

Best Practices for Large-Scale Enrichments

Лучшие практики для крупномасштабных обогащений

For teams running complex workflows, like the Smartling translation gap play or competitive intelligence enrichment, here’s how to avoid wasting time (or credits):

Для команд, выполняющих сложные процессы — вроде сценария Smartling с пробелами в переводе или обогащения конкурентной разведкой, — вот как избежать потери времени (или кредитов):

Начинайте с малого. Тестируйте обогащения на 25–50 записях, прежде чем запускать их в масштабе, чтобы убедиться в точности.Используйте сохранённые списки. Вместо ручного перезапуска поисков сохраняйте отфильтрованные списки, чтобы Apollo запоминал ваши выборки для пакетной обработки.Группируйте обогащения эффективно. Если запускаете несколько обогащений, запускайте финальный шаг первым. Apollo автоматически обработает зависимые шаги по порядку.

Making Power-Ups and Views Reusable

Делаем power-ups и представления переиспользуемыми

For teams who frequently use the same AI-driven workflows, Apollo allows users to:

Для команд, которые часто используют одни и те же AI-процессы, Apollo позволяет пользователям:

Сохранять кастомные представления, включающие заранее настроенные обогащения, чтобы вся команда могла их использовать, не выстраивая поля с нуля.Дублировать представления под разные сценарии (например, одно для отслеживания конкурентов, другое для отраслевых сигналов).Держать power-ups приватными или делиться ими в команде, в зависимости от потребностей процесса.

What’s Next for Apollo?

Что дальше у Apollo?

Beyond workflow efficiency, Apollo is expanding AI automation, deliverability improvements, and better enrichment tracking.

Помимо эффективности рабочих процессов, Apollo расширяет AI-автоматизацию, улучшает доставляемость и совершенствует отслеживание обогащений.

If you’re an Apollo user and want to see what’s next:

Если вы пользователь Apollo и хотите увидеть, что будет дальше:

Подпишитесь на Tyler Phillips в LinkedIn, чтобы быть в курсе.Загляните на страницу AI и автоматизации Apollo ради грядущих релизов.Делитесь своими AI-процессами продаж. Команда Apollo обожает видеть креативные кейсы использования.

Need a More Predictable Outbound Motion? We Can Help.

Нужен более предсказуемый outbound? Мы можем помочь.

Building a scalable outbound engine requires more than great tools. YOU need the right strategy, process, and execution. That’s where WE comes in.

Построение масштабируемого outbound-механизма требует не только отличных инструментов. ВАМ нужны правильная стратегия, процесс и исполнение. Вот здесь и вступаем МЫ.

We help sales teams:

Мы помогаем командам продаж:

✅ Build repeatable outbound systems that drive consistent pipeline.

✅ Строить повторяемые outbound-системы, обеспечивающие стабильный пайплайн.

✅ Refine targeting & messaging to improve conversion rates.

✅ Оттачивать таргетинг и сообщения для повышения конверсии.

✅ Scale prospecting efforts without burning out your team.

✅ Масштабировать усилия по проспектингу без выгорания команды.

Want to level up your outbound sales? Let’s talk!

Хотите вывести свои outbound-продажи на новый уровень? Давайте поговорим!

NO TIME TO READ?

НЕТ ВРЕМЕНИ ЧИТАТЬ?

Listen On:

Слушайте на: