Scalestack

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Scalestack utilizza GenAI e l'automazione per aiutare le aziende a sapere chi targetizzare, quando e perché, su larga scala, e per attivare il giusto movimento GTM a seconda del target. Orchestriamo, a livello organizzativo (ad esempio lavorando con i team di RevOps, Sales Ops o Marketing Ops), tutti i dati GTM attraverso sistemi, fonti di dati e strumenti, in modo nativo. Lavoriamo solo per le imprese (ad esempio conformi a SOC2 e in grado di gestire qualsiasi scala), e arricchiamo il CRM con dati altamente personalizzabili che sono importanti per ciascun cliente, con agenti AI che ragionano e filtrano le fonti dietro i dati. Ci sono due grandi casi d'uso che sono tipicamente i punti di ingresso per i nostri clienti: 1) Profilazione degli account, calcolo del TAM, approfondimenti sugli account, su larga scala. Aiutiamo aziende come MongoDB e Remote a dare un senso, su larga scala, a centinaia di migliaia di account target in modo che i responsabili delle vendite possano distribuire dinamicamente il portafoglio clienti tra i rappresentanti e i territori in base a tutti gli attributi chiave che riguardano l'ICP di ciascun cliente. Il nostro obiettivo è fornire ai rappresentanti informazioni migliori per fare prospezione nei loro account (riducendo il tempo per la ricerca) e un maggiore focus (giusti account al momento giusto) 2) Prioritizzazione dei lead, de-anonimizzazione e arricchimento del gruppo di acquisto su larga scala. I nostri flussi di lavoro per i lead potenziati dall'AI orchestrano le fonti di dati e i nostri agenti AI per arricchire correttamente i lead anche se provengono da email personali. Grazie al mix di orchestrazione dei dati e agenti AI, l'arricchimento medio di Scalestack è definito dall'industria. Una volta che de-anonimizziamo, arricchiamo e prioritizziamo, è possibile per noi dare un senso ai dati - ad esempio rilevando team o gruppi di acquisto (ad esempio relazioni tra i lead) che è un segnale enorme. Questo è un cambiamento radicale per aumentare la collaborazione tra marketing e vendite (MQL --> SQL).