收入增長6倍、估值15億美金，Clay用「預測式銷售」，吃掉傳統SaaS市場
在不久前的第三屆紅杉資本AI峰會上，有一句話令人印象深刻：
AI結果的累積速度，將決定你公司價值增長的上限。
這一點，在AI銷售領域體現得尤為明顯。這兩年，靠著幫企業收集銷售線索，一批AI銷售公司迅速崛起，其中最具代表性的公司當屬Clay。
簡單來說，Clay幹的事情就是整合了100家Data供應商的數據，比如Hubspot、領英、地圖、CRM，結合Agent的研究能力，對網頁的信息進行爬取、判斷比對、總結處理，完成類似SDR（銷售發展代表）員工的基本信息檢索工作。
同時，他們也通過AI進一步強化了平台能力，比如為用戶構建高度定向的潛在客戶列表，還能自動生成個性化的電子郵件、博客文章等。
與傳統SaaS產品不同，Clay在定價模式上選擇了更加靈活的「積分付費製」。這也大大提升了企業付費的意願，也加速了公司業務的增長。
在2023年實現10倍增長後，2024年Clay收入再次實現了6倍以上的增長。伴隨收入的快速增長，公司估值也水漲船高。
今年1月，Clay完成了4000萬美元的B輪融資，公司估值達12.5億美元。到了5月，在新一輪老股轉讓里，紅杉對公司的出價提升到了15億美金。
一起來看看這家「萬人誇誇」的AI銷售公司吧。
01 多元數據整合能力，預測高價值線索
最強的銷售，不是能說會道，不是全年無休，而是善假於物。
以前做營銷，全靠員工手動整理各種渠道的數據，不僅反應慢半拍，而且市面上的營銷方法都差不多。為了爭奪有限的客戶資源，企業間開始打「價格戰」，加入銷售投入。
而企業常用的CRM系統操作複雜，字段設計又和實際業務需求脫節，既麻煩又不實用。
AI的出現，為銷售行業帶來了轉機。在整個銷售工作流中，售前GTM（產品商業化）和客戶服務兩個環節最適合AI發揮作用。
而售前階段急需的自動化功能，集中在潛在客戶生成和外呼上。
發現toB這些痛點後，一家名為Clay的AI銷售該公司出手了。他們將客戶響應效率提升2-3倍，30%企業每天通過他們的AI處理50萬次任務，更催生出一些年收入百萬美元的代理機構。
這家成立僅3年的40人團隊，與傳統銷售公司拉開差距的關鍵，在於其強大的多源異構數據整合能力。
Clay開發了AI研究代理「Claygent」，該工具可以看作是AI+SDR Agent。它允許用戶創建適合其特定需求的定製數據源和豐富工作流程，讓企業在網絡上尋找潛在客戶信息。
圍繞數據智能與自動化引擎，它構建了「三步」工作流：檢索並獲取數據、驗證並給出來源、以指定格式輸出檢索結果。
第一步，檢索並獲取數據。
▲Clay搜索100多家提供商以獲取任何數據點，無需簽訂合約
「Claygent」整合包括招聘網站、公共數據庫和新聞媒體等在內的75個數據提供商的信息，如企業信息庫Crunchbase、客戶管理系統Salesforce等，將信息聚合到一個統一的平台上，方便用戶一次性訪問。
「Claygent」連客戶的社交動態也不放過。在LinkedIn、HubSpot、Clearbit等平台上，只要潛在客戶出現工作變動、融資變化、發佈招聘信息等情況，「Claygent」就會自動察覺，按位置、公司規模、經驗、社交網絡連接等對潛在客戶進行分類，幫助銷售團隊準確地製定策略。
在數據整合方面，Clay的技術核心是「GPT-4+二分搜索法」。
在開始搜索前，Claygent不會直接抓取整個網站，而是會先諮詢GPT-4，確定哪些部分最有可能包含所需信息，再運用二分搜索法進行搜索。
所謂的二分搜索法就是，先選擇網站的一部分進行檢查，如果未找到目標數據，則轉向另一部分。這種方法通過逐步縮小搜索範圍，最終精準定位所需信息。
這樣的搜索方式不僅能夠精準收集到用戶所需要的信息，還顯著提升了抓取效率。
第二步，驗證並給出來源。
▲Clay大規模自動化人工研究，發現傳統供應商遺漏的數據
「Claygent」還結合多數據源交叉驗證，如比對Crunchbase與PitchBook數據，確保輸出結果的可靠性。用戶也可以要求Claygent給出其數據的源頭。
另外，每家企業都可以自行設定潛在客戶的資格審查標準。例如，最近發佈的AI產品或功能可「+10分」，最近銷售團隊擴張可「+15分」等等。一旦所有設置完成，「Claygent」就會對每個獨特的潛在客戶進行測試，以確定他們進行購買的可能性。
第三步，以指定格式輸出檢索結果。
「Claygent」可以輸出指定格式的檢索結果。比如，文本、數字、網址等其他自定義格式。
在「發現線索」之後的「主動聯繫」環節，Clay也提供了簡單的自動化外聯功能。例如郵件內容生成，但Clay不能像Outreach和Apollo那樣自動發送電子郵件。
不過，Clay可以集成reply等專用銷售互動工具，實現跨平台執行跟進規則、生成個性化郵件/短信。借助Reply，Clay用戶可以為潛在客戶創建序列，利用電子郵件、電話、LinkedIn和WhatsApp等進行外聯。
創始人KareemAmin曾任微軟工程師，與NicolaeRusan早期專注於降低編程門檻。2021年，隨著客戶需求從功能滿足轉向價值共創，Clay戰略轉型至銷售自動化，幫助企業實現數據驅動
02 口碑傳播拉動增長，積分付費——用量即價值
Clay早期成功的關鍵在於定價策略和內容營銷。
在銷售行業，當「AI解決方案」逐漸成為標配，同質化的產品演示、雷同的訂閱套餐和鋪天蓋地的功能列表，也在加速客戶的選擇疲勞。
Clay選擇使用「反套路」推廣，不強製綁定信用卡，也沒有複雜的付費牆，直接開放產品全功能試用。
這意味著，用戶可以自由探索、試錯，親自感受AI在銷售數據處理上的提升。
這種極具誠意的打法，不僅迅速抓住了客戶眼球，更在不經意間點燃了口碑傳播的引擎。Clay的社區中有超過11000人參與討論，並且有超過100個基於Clay構建的業務案例。
在此之前，Clay也嘗試過多種增長方式，例如電子郵件營銷、付費廣告、SEO，甚至在舊金山投放廣告牌，主要目標是吸引「已經有需求但不知道選哪款工具」的企業客戶，但還是「口碑傳播」的效果最為明顯。
現在，Clay已經建立起一套內容生產的反饋閉環：
在全球各地舉辦Clay線下活動，將活動中產出的內容整理成LinkedIn帖子，再整合成博客文章，最終彙編成指南。如此一來，企業決策者也能直觀看到同行如何用AI處理海量數據。
客戶之所以願意主動分享，是因為Clay的產品特性使然。這些客戶大多是代理商，他們希望通過LinkedIn樹立專業形象。當然，Clay團隊也積極協助客戶創作內容，例如介紹新功能、合作撰寫文章等。
後期在SEO優化方面，Clay也算是吃透了用戶心理。Clay的目標用戶是「對數據敏感、渴望提高銷售效率」的企業。因此，他們SEO優化集中在「AI」、「自動化」、「客戶數據」元素上，例如在「銷售自動化工具」「AI數據分析」「客戶線索挖掘」關鍵詞上，Clay排列靠前。
定價方面，Clay也聰明地沒有採用Figma的按席位定價模式，而是選擇了一種更符合客戶利益的方式——Credits積分製。
Clay的核心產品是數據查詢、線索挖掘和智能匹配，價值取決於使用量，而不是使用者的數量，因此不適用ToB Saas按席位製的收費。
在Clay的定價頁面上，客戶可以預先購買一定數量的積分（Credits），Clay根據客戶的實際數據查詢、處理、匹配等操作消耗這些積分。
傳統的收費方式如同讓不同飯量的人付相同自助餐費——企業為用不到的功能買單。Clay改成按數據操作次數計費，並每年發佈定價透明報告。這種方式就像手機流量套餐，用多少付多少，靈活適配企業規模。
03 總結
從長遠看，AI銷售的故事才剛剛開始。
原因很簡單，銷售環節的工作流程長，端到端提供產品服務的價值足夠大。同時，銷售工作交付的結果往往有一個清晰的目標，更容易用一種可衡量的服務效果來衡量價值。
與此同時，AI銷售的成本遠遠低於人力。a16z合夥人Alex Rampell曾經拿AI客戶支持軟件公司Zendesk舉例：
如果一家公司用Zendesk來處理2000個工單，1000個Zendesk智能體就可以替代1000名客服。如此這般，使用AI銷售員一年花費140萬美元，而原本1000個人類銷售員卻要花7500萬美元。
算下來，一張工單（銷售線索），用人類銷售員（客服）的成本是37.50 美元，而AI銷售員的成本僅為0.69美元。
結果可衡量，加上AI在成本端的巨大優勢，AI銷售產品雖處於發展早期，卻已展現出良好價值，其價值也將從企業當前銷售活動的簡化，延伸到企業銷售和工作流程的重構。
本文來自微信公眾號「烏鴉智能說」，作者：智能烏鴉，36氪經授權發佈。
