Scalestack

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Scalestack utilise GenAI et l'automatisation pour aider les entreprises à savoir qui cibler, quand et pourquoi, à grande échelle, et à activer le bon mouvement GTM en fonction de la cible. Nous orchestrons, au niveau de l'organisation (par exemple, en travaillant avec les équipes RevOps, Sales Ops ou Marketing Ops), toutes les données GTM à travers les systèmes, les sources de données et les outils, de manière native. Nous travaillons uniquement pour les entreprises (par exemple, conformes à SOC2 et capables de gérer n'importe quelle échelle), et nous enrichissons le CRM avec des données hautement personnalisables qui comptent pour chaque client, avec des agents IA qui raisonnent et filtrent les sources derrière les données. Il y a deux grands cas d'utilisation qui sont généralement les points d'entrée pour nos clients : 1) Profilage des comptes, calcul du TAM, informations sur les comptes, à grande échelle. Nous aidons des entreprises comme MongoDB et Remote à comprendre, à grande échelle, des centaines de milliers de comptes cibles afin que les responsables des ventes puissent distribuer dynamiquement le portefeuille d'affaires entre les représentants et les territoires en fonction de tous les attributs clés qui se rapportent à l'ICP de chaque client. Notre objectif est de fournir aux représentants de meilleures informations pour prospecter dans leurs comptes (réduction du temps de recherche) et un focus accru (bons comptes au bon moment) 2) Priorisation des leads, désanonymisation et enrichissement des groupes d'achat à grande échelle. Nos workflows de leads alimentés par l'IA orchestrent les sources de données et nos agents IA pour enrichir correctement les leads même s'ils arrivent avec des emails personnels. En raison du mélange d'orchestration de données et d'agents IA, l'enrichissement moyen de Scalestack est une référence dans l'industrie. Une fois que nous désanonymisons, enrichissons et priorisons, il nous est possible de donner un sens aux données - par exemple, détecter des équipes ou des groupes d'achat (par exemple, les relations entre les leads) ce qui est un signal énorme. C'est un changement de jeu pour augmenter la collaboration entre le marketing et les ventes (MQL --> SQL).