Panoramica dei prezzi di Gradient Works

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Gradient Works non ha fornito informazioni sui prezzi per questo prodotto o servizio. Questa è una pratica comune per i venditori di software e i fornitori di servizi. Contatta Gradient Works per ottenere i prezzi attuali.

Gradient Works è un abbonamento annuale a partire da $12k all'anno. Il prezzo si basa su una tariffa annuale per la piattaforma, posti per utenti di vendita e crediti per account elaborati. C'è anche un'opzione per servizi gestiti.

Le informazioni sui prezzi per Gradient Works sono fornite dal fornitore del software o recuperate da materiali sui prezzi accessibili pubblicamente. Le negoziazioni finali per l'acquisto di Gradient Works devono essere condotte con il venditore.

Le informazioni sui prezzi sono state aggiornate l'ultima volta il September 12, 2025

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Prezzi delle alternative Gradient Works

Di seguito è riportata una rapida panoramica delle edizioni offerte da altriSoftware di corrispondenza e instradamento Lead-to-Account

LeanData Standard	Contattaci1 User Al mese	Replace brittle assignment rules, custom code, and manual processes. Salesforce objects - Leads Advanced Matching View Matches in Record Route Leads: Account-based Route by Round Robin Route by Territory Route by Duplicate Record Data Match & Merge Duplicates Process Immediate One-Time Jobs Process in Real-time & Batch Alert Admins Email Users Notify in Chatter Audit, Troubleshoots & Optimize Reports Integrations - Notifications from Microsoft Teams & Slack Mostra di più
Fullcast Standard	ContattaciAll'anno	Get started with territory planning and management. Number of Plans: 2 What-if Scenario Modeling Territory Management Capacity Management Reporting and Dashboarding
ZoomInfo Operations ZoomInfo Operations	Contattaci	Piattaforma di orchestrazione e automazione dei dati che arricchisce, pulisce e mantiene accurati i dati B2B nei tuoi sistemi CRM e di automazione del marketing in tempo reale. Regole di deduplicazione e fusione automatizzate Arricchimento dei dati di contatto e azienda Corrispondenza lead-to-account Instradamento e assegnazione intelligente dei lead Regole di instradamento basate sul territorio Standardizzazione e normalizzazione dei dati Integrazioni CRM (Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics) Integrazioni con piattaforme di automazione del marketing Connessioni a oltre 60 fonti di dati di terze parti Mappatura e aggiornamenti di campi personalizzati Automazione del flusso di lavoro per la gestione dei dati Valutazione e reportistica della qualità dei dati Regole di prevenzione dei duplicati Operazioni di dati in blocco Registrazione delle attività e tracciabilità degli audit Sincronizzazione dei dati in tempo reale Accesso API per integrazioni personalizzate Mostra di più

Prezzi e piani delle varie alternative

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Le informazioni sui prezzi per le varie alternative Gradient Works sopra elencate sono fornite dal rispettivo fornitore di software o recuperate da materiali sui prezzi accessibili al pubblico. Le negoziazioni finali sui costi per l'acquisto di uno di questi prodotti devono essere condotte con il venditore.

Recensioni sui prezzi di Gradient Works

(1)

John S.

Unemployed

Piccola impresa (50 o meno dip.)

12/5/2024

"Ben accolto dai clienti"

4/5

Cosa ti piace di più di Gradient Works?

Fornisce al team una distribuzione più uniforme e la possibilità di raggiungere le quote;

Permette di "concentrarsi" sugli account appropriati;

Facilita il processo di scalabilità al 1000%;

Consente una risposta rapida ai cambiamenti delle condizioni di mercato, rendendoli più adattabili; e

Trasforma l'efficienza delle vendite. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Gradient Works?

Gli svantaggi ruotano attorno agli algoritmi di ottimizzazione della discesa del gradiente utilizzati nell'apprendimento automatico. Questi includono: rimanere bloccati in minimi locali; sensibilità al tasso di apprendimento (un tasso "troppo alto" causa il superamento dei minimi da parte dell'algoritmo e un tasso "troppo basso" porta a una lenta convergenza; lenta convergenza dovuta al fatto che l'algoritmo impiega un gran numero di iterazioni per sviluppare una soluzione, rendendolo computazionalmente costoso; nelle reti neurali profonde, i gradienti possono svanire quando diventano molto piccoli o esplodere durante la retropropagazione, ostacolando l'apprendimento in certi strati; overfitting quando il modello è addestrato troppo a lungo con un alto tasso di apprendimento, causando il rischio di apprendere troppo da vicino i dati di addestramento, portando a scarse prestazioni su dati non visti; grandi dataset possono essere computazionalmente intensivi nel calcolare i gradienti, aumentando nuovamente il costo computazionale; e fornisce un'interpretabilità limitata nella comprensione della relazione esatta tra caratteristiche e previsioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.