Clay：通过代理式销售潜客实现10倍增长

Clay 通过整合 OpenAI 的 GPT-4，自动化数据丰富和销售外联的碎片化流程，实现了连续两年年同比 10 倍的增长。通过用名为 Claygent 的 AI 代理取代手动研究任务，go-to-market（GTM）团队能够集中管理潜在客户信息，并比传统数据提供商或手动抓取工具更高效地扩展个性化信息。

Claygent：使用 GPT-4 自动化销售研究

Claygent 是一款旨在复制销售开发研究员研究行为的 AI 代理。它使用 GPT-4 访问网站，查找特定信息，并汇总相关数据，使单个人即可完成原本需要整个团队完成的工作。

Clay 的联合创始人兼 CEO Kareem Amin 表示，传统的自动化工具常常失败，因为数据提供商对每家公司可提供的数据点数量有限，且手动抓取工具过于挑剔。Clay 通过聚合多个来源的数据，并利用 GPT-4 的工具调用能力来自动化复杂研究，从而解决了这些问题。

提高效率与可靠性的技术优化

为保持性能并控制成本，Clay 采用了多项技术策略来优化 Claygent 与 GPT-4 的交互：

令牌优化与目标抓取

Claygent 并不将整个网站发送给大语言模型，而是使用 GPT-4 识别网站中最可能包含目标信息的部分（例如，识别 SOC-2 合规性通常位于页脚）。随后，Claygent 仅抓取该特定部分，从而降低令牌使用量。

二分搜索方法

Claygent 采用二分搜索方法定位数据。它检查网站的一部分，如果未找到所需数据，则转向另一部分，逐步缩小搜索范围，直至检索到信息。

模型分层

Clay 通过将模型与任务复杂度匹配来优化成本。GPT-4 Turbo 用于复杂的研究任务，而较小、成本更低的模型则用于 AI 公式生成器，使非技术用户能够通过简洁的英文指令转换数据。

数据验证

为确保可靠性，Clay 通过整合多个提供商的数据并使用不同模型对抓取结果进行比较，交叉验证信息，从而评估洞察的一致性和可信度。

商业影响与 “Claygency” 生态系统

GPT-4 的整合带来了显著的业务增长，并在 2024 年前五个月实现了 2.5 倍的提升。关键绩效指标包括：

用户基数： 超过 100,000 名用户，包括 Notion、Verkada 和 Intercom 等公司。
使用情况： 30% 的客户每日使用 Claygent，产生每日 500,000 条研究和外联任务。
生产力： 现在一至两人的团队即可实现以前需要数十名工程师才能完成的成果。

这种效率催生了一个新类别的 “Claygencies”——由前 SDR 创立的 GTM 机构，利用 Clay 平台提供数据丰富、SEO 和生命周期营销活动。

未来路线图

Clay 计划在两个主要方向扩展 Claygent 的能力：

垂直微调： 为特定行业微调代理，例如医疗（医生和护士）或本地健身房。
主动情报： 实施信号和触发器，以检测网站访问并为销售团队生成实时个性化外联信息或警报。