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

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 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.

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.

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

В поисках альфы

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.

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.

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, который работает на команды продаж

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.

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

Как команды продаж используют Apollo, чтобы закрывать больше сделок

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.

Сценарий Smartling с пробелами в переводе

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.»

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

Использование AI для выявления рыночных пробелов

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.

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

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

Автоматизация очистки списков и доставляемости

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.

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

Масштабирование обогащений и оптимизация outbound

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.

Более умное сопоставление email для лучшей доставляемости

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.

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

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

Ещё одна частая проблема? Эффективная обработка больших списков.

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.

Цель?

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.

Лучшие практики для крупномасштабных обогащений

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.

Делаем power-ups и представления переиспользуемыми

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.

Что дальше у Apollo?

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

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.

Нужен более предсказуемый outbound? Мы можем помочь.

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

Мы помогаем командам продаж:

✅ Строить повторяемые outbound-системы, обеспечивающие стабильный пайплайн.

✅ Оттачивать таргетинг и сообщения для повышения конверсии.

✅ Масштабировать усилия по проспектингу без выгорания команды.

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

НЕТ ВРЕМЕНИ ЧИТАТЬ?

Слушайте на: