Scalestack Diskussionen

Scalestack nutzt GenAI und Automatisierung, um Unternehmen dabei zu helfen, zu wissen, wen sie wann und warum in großem Maßstab ansprechen sollten, und um die richtige GTM-Bewegung je nach Ziel zu aktivieren. Wir orchestrieren auf Organisationsebene (z. B. Zusammenarbeit mit RevOps-, Sales Ops- oder Marketing Ops-Teams) alle GTM-Daten über Systeme, Datenquellen und Tools hinweg, nativ. Wir arbeiten nur für Unternehmen (z. B. SOC2-konform und können jede Skalierung bewältigen) und bereichern das CRM mit hochgradig anpassbaren Daten, die für jeden Kunden wichtig sind, mit KI-Agenten, die die Quellen hinter den Daten analysieren und filtern. Es gibt zwei große Anwendungsfälle, die typischerweise die Einstiegspunkte für unsere Kunden sind: 1) Konto-Profilierung, TAM-Berechnung, Konto-Einblicke in großem Maßstab. Wir helfen Unternehmen wie MongoDB und Remote, in großem Maßstab Hunderttausende von Zielkonten zu verstehen, damit Vertriebsleiter das Geschäftsbuch dynamisch auf Vertreter und Gebiete verteilen können, basierend auf allen wichtigen Attributen, die sich auf das ICP jedes Kunden beziehen. Unser Ziel ist es, den Vertretern bessere Informationen zu bieten, um in ihre Konten zu prospectieren (reduzierte Recherchezeit) und einen erhöhten Fokus (richtige Konten zur richtigen Zeit) zu ermöglichen. 2) Lead-Priorisierung, De-Anonymisierung und Anreicherung von Käufergruppen in großem Maßstab. Unsere KI-gestützten Lead-Workflows orchestrieren Datenquellen und unsere KI-Agenten, um Leads ordnungsgemäß anzureichern, selbst wenn sie mit persönlichen E-Mails kommen. Aufgrund der Mischung aus Datenorchestrierung und KI-Agenten ist die durchschnittliche Anreicherung von Scalestack branchenführend. Sobald wir de-anonymisieren, anreichern und priorisieren, ist es uns möglich, die Daten zu verstehen - zum Beispiel Teams oder Käufergruppen zu erkennen (z. B. Beziehungen zwischen den Leads), was ein großes Signal ist. Dies ist ein Wendepunkt, um die Zusammenarbeit zwischen Marketing und Vertrieb zu erhöhen (MQL --> SQL). Wenn Benutzer Scalestack Bewertungen hinterlassen, sammelt G2 auch häufig gestellte Fragen zur täglichen Nutzung von Scalestack. Diese Fragen werden dann von unserer Community von 850.000 Fachleuten beantwortet. Stellen Sie unten Ihre Frage und beteiligen Sie sich an der G2-Diskussion.