Clay、Claude を活用してパーソナライズされた営業アウトリーチを大規模に実現

業種：

ソフトウェア

会社規模：

小規模

製品：

Claude Platform

地域：

北アメリカ

数百時間

自動データ収集による時間削減

パフォーマンス向上

コピーライティングとメッセージ作成において

動画のキャプション

Clay は、RevOps およびグロースチーム向けのプラットフォームであり、高品質でコスト効率の高い AI 搭載の営業アウトリーチに対するユーザーの需要に応えるために Claude を活用しています。Claude をプラットフォームに追加してから数週間以内に、Claude 3 Haiku は Clay のカスタマーがリードを特定し、データを拡充し、高度にパーソナライズされた営業メッセージを作成するための人気モデルとなりました。

自動データ収集により数百時間を節約
コピーライティングとクリエイティブなメッセージ作成のパフォーマンスが向上
ユーザー満足度とエンゲージメントが向上

AI 駆動のパーソナライゼーションで営業チームを強化

Clay の AI 搭載プラットフォームは、RevOps およびグロースチームが高度にパーソナライズされたアウトリーチを大規模に実行できるよう支援します。Clay のエンタープライズグロースリードである Matthew Quan 氏は次のように説明します。「当社は単調な作業を自動化しています。現在の営業業務の80% は手作業で骨の折れるデータ作業です。AI の時代において、人間は本当に人間的でクリエイティブな仕事に集中し、データ作業は AI に任せることができます。」

このプラットフォームは、営業プロセスを効率化するさまざまな機能を提供しています。プラットフォームの AI リサーチエージェントである Claygent は、リードリストの構築と拡充を支援します。データ整理機能は、CRM の大まかなセグメントを具体的でターゲットを絞ったリストに変換します。さらに、パーソナライズされたメッセージを生成し、コールドコールやメールキャンペーン向けのカスタマイズされたコンテンツを作成することで、低コストで収益を増加させます。

Claude へのユーザーの需要に応える

AI に熱心な Clay のユーザーコミュニティは、プラットフォームへの Claude モデルの追加に重要な役割を果たしました。プラットフォームではユーザーが好みのモデルを選択でき、Claude への需要は圧倒的でした。

「ユーザーから Claude の実装を強く求められていました」とソフトウェアエンジニアの Adam Eldefrawy 氏は言います。教育部門責任者の Yash Tekriwal 氏は、「数百のカスタマーから、いつモデルを追加するのかと問い合わせを受けました」と付け加えます。

急速な普及と印象的な成果

追加後、ユーザーは Claude モデルファミリー、特にコスト効率と品質の最適なバランスを提供する Claude 3 Haiku をすぐに採用しました。「最も熟練したユーザーは、Claude を提供できたときに非常に喜んでくれました」と Eldefrawy 氏は説明します。「Haiku を使えば、他のどのモデルよりもはるかに安価に、大量のスケーリングが可能です。」

Claude の統合により、いくつかの顕著な改善がもたらされました。Clay のカスタマーは、信頼性が高くパーソナライズされたメールメッセージの作成において、Claude が最も優れたパフォーマンスを発揮するモデルであるとよく報告しています。「カスタマーからは、Claude で生成されたメールは他の LLM で書かれたものと比較して、より人間的で自然に聞こえるという声を定期的にいただいています」とプロダクトマーケティング責任者の Mishti Sharma 氏は語ります。

Tekriwal 氏は Claude の機能の一例を紹介します。「Claude を使えば、Claygent は公開ウェブをスクレイピングして、見込み客のソートリーダーシップ（ポッドキャスト出演、ブログ投稿、メディア掲載など）を見つけることができます。そして、トーンや優れたコピーの例を含むカスタマイズされたプロンプトを使用して、リードのソートリーダーシップを参照した高度にパーソナライズされたメールを生成します。」4 月に Claude が追加されて以来、採用率は高い水準で始まり、着実に増加しています。

シームレスな実装と社内活用

Clay のプロダクトスイートへの Claude の統合は、ソフトウェアエンジニアの Maggie Williams 氏によると簡単でした。「皆 Anthropic が大好きです。Claude のクリエイティブな能力とスピードは、検討中の他の多くのモデルを上回っています。」また、実装中の Anthropic のエラーメッセージがデバッグ時に役立ったとも述べています。

Clay は社内でも Claude の活用方法を見出しています。

市場ランドスケープの分類：Slack メッセージから関連ツールの URL を解析し、Claygent で情報をスクレイピング。Claude を使用して Notion データベースに分類
データ収集とリソース最適化：Claygent と Claude を使用して 10-K の URL、LinkedIn プロフィールの要約、コンタクトリサーチ（ポッドキャスト、イベント、パネル）を自動収集し、数百時間を節約
フィードバックインサイト：プロダクト分析のためのフィードバックの分類とタグ付け

Tekriwal 氏は次のように述べています。「データの保持と正確な分類は大きな課題です。手作業のプロセスは時間がかかり、品質向上のインセンティブがあっても正確性は50〜70% にとどまることが多いです。」同氏は、AI がこのような反復的なタスクに適しており、人間がより複雑でクリエイティブな仕事に集中できるようになると強調しています。

今後の展望

Clay が社内およびカスタマー向けに Claude 3 Haiku のような AI モデルを活用する目標は、効率性と品質の最大化です。

Clay が AI 搭載のサービスを改良・拡大し続ける中、Claude の追加はユーザーの需要に応え、パーソナライズされた営業アウトリーチの可能性の限界を押し広げる上で重要な役割を果たしています。

AI 搭載のツールは、当社の現在の規模に対して確実に乗数効果をもたらしてきました。同じレベルのリソースで、より多くのことを、より高い品質で実現する方法を提供することが重要なのです。

– Yash Tekriwal、教育部門責任者