Wenn Sie heutzutage Zeit auf LinkedIn verbringen, insbesondere in Vertriebs- oder Marketingkreisen, haben Sie wahrscheinlich den Hype um Clay AI bemerkt. Es wird oft als ein unglaubliches Tool für Go-to-Market (GTM)-Teams beschrieben, mit Menschen, die beeindruckende Workflows und Ergebnisse teilen.
Aber wenn Sie versuchen, nach "Clay AI" zu suchen, kann es schnell verwirrend werden. Sprechen wir über die Vertriebsautomatisierungsplattform, einen bestimmten Stil von KI-generierter Kunst oder die gemeinnützige Organisation, die KI für Umweltüberwachung einsetzt? Es ist ein ziemliches Durcheinander.
Lassen Sie uns den Lärm durchbrechen. Dieser Leitfaden ist Ihr unkomplizierter Überblick über die Hauptplattform Clay AI von clay.com. Wir werden erklären, was es ist, für wen es gedacht ist, was es wirklich gut macht und, ebenso wichtig, was es absolut nicht tut.
Was ist Clay AI wirklich?
Zuerst einmal: Für den Rest dieses Artikels sprechen wir, wenn wir Clay AI sagen, nur über die Plattform von clay.com, die sich um GTM-Automatisierung und Datenfindung dreht.
Also, was ist es? Im Kern ist Clay ein leistungsstarker Workflow-Builder, der aussieht und sich anfühlt wie eine Tabelle auf Steroiden. Aber hier ist das Entscheidende: Clay kommt nicht mit einer eigenen riesigen Datenbank von Leads. Sie loggen sich nicht einfach ein und finden eine Liste von Kontakten, die auf Sie warten.
Stattdessen fungiert Clay als Verbinder. Es verbindet sich mit über 100 externen Datenquellen, denken Sie an Tools wie Apollo, Clearbit, Owler und sogar LinkedIn, um in Echtzeit Informationen über Unternehmen und Personen abzurufen.
Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Vertriebsmitarbeiter. Vor Clay war Ihr Prozess, eine Liste von 100 potenziellen Kunden zu finden und zu recherchieren, ein Albtraum. Sie würden Stunden damit verbringen, zwischen Browser-Tabs zu wechseln, LinkedIn-Profile mit Unternehmenswebsites abzugleichen, manuell nach E-Mail-Adressen zu suchen und zu versuchen, ein aktuelles Stück Nachrichten zu finden, das Sie in Ihrem Kontakt erwähnen können. Es ist mühsame, seelenzerstörende Arbeit, die wir alle irgendwann einmal machen mussten.
Clay ist darauf ausgelegt, diesen gesamten Prozess zu automatisieren. Es ist ein zentraler Hub, in dem Sie eine Maschine bauen können, die all diese manuelle Recherche für Sie erledigt. Das Ziel ist es, Ihnen zu helfen, unglaublich spezifische Lead-Listen zu erstellen, sie basierend auf Ihrem idealen Kundenprofil zu bewerten und Ihre Ansprache in einem Umfang zu personalisieren, der für einen Menschen allein völlig unmöglich wäre.
Ein Blick auf die wichtigsten Funktionen und Anwendungsfälle von Clay AI
Clay glänzt wirklich, wenn Sie seine Datenfindungsfähigkeiten mit seiner eingebauten KI-Logik kombinieren. Dies ermöglicht es Ihnen, einige ziemlich ausgeklügelte Workflows zu erstellen, die weit über das bloße Finden einer E-Mail-Adresse hinausgehen. Schauen wir uns einige der herausragenden Funktionen an.
Wasserfall-Anreicherung für vollständige Daten
Eine der coolsten und grundlegendsten Funktionen in Clay ist die "Wasserfall-Anreicherung." Es klingt technisch, aber das Konzept ist einfach und unglaublich praktisch.
Angenommen, Sie versuchen, eine verifizierte E-Mail für einen Interessenten zu finden. Ihr alter Prozess könnte sein, Ihr Haupttool zu überprüfen, vielleicht Apollo. Wenn es dort nicht ist, könnten Sie aufgeben oder widerwillig ein anderes Tool wie Hunter überprüfen, was bedeutet, dass Sie ein weiteres Abonnement bezahlen müssen.
Die Wasserfall-Anreicherung automatisiert dies. In Clay können Sie eine Sequenz erstellen:
-
Zuerst Apollo nach der E-Mail überprüfen.
-
Wenn Sie sie nicht finden, dann Hunter überprüfen.
-
Wenn sie immer noch fehlt, eine dritte Quelle versuchen.
In dem Moment, in dem Clay die gesuchten Daten findet, stoppt es die Sequenz für diesen speziellen Interessenten und geht zum nächsten über. Diese einfache Logik hat eine enorme Wirkung. Es bedeutet, dass Sie die bestmögliche Datenabdeckung erhalten, ohne für redundante Suchen zu bezahlen, und Sie müssen nicht manuell eine Vielzahl verschiedener Tools verwalten. Es ist perfekt, um bombensichere Lead-Listen zu erstellen, bei denen Sie wissen, dass jeder einzelne Kontakt mit den besten verfügbaren Daten angereichert ist.
Profi-Tipp: Wenn Sie einen Wasserfall einrichten, ordnen Sie Ihre Datenquellen von den günstigsten zu den teuersten. Dies stellt sicher, dass Sie immer die kostengünstigste Option zuerst ausprobieren, was Ihnen auf lange Sicht viel Geld (und Credits) sparen kann.
Claygent, der KI-Forschungsagent
Hier wird es wirklich interessant. Claygent ist Clays KI-gestützter Forschungsassistent, der Modelle wie GPT-4 verwendet, um wie ein menschlicher Forscher zu agieren. Während die zuvor erwähnten Datenanbieter großartig für strukturierte Daten sind (wie Jobtitel und Unternehmensgröße), ist Claygent darauf ausgelegt, unstrukturierte, spezifische Informationen zu finden, indem er tatsächlich Websites besucht und liest.
Anstatt nur aus einer Datenbank zu ziehen, können Sie Claygent einen direkten Befehl geben, fast so, als würden Sie mit einem Forschungsassistenten sprechen. Zum Beispiel könnten Sie ihm sagen:
-
Gehe zur Fallstudienseite eines Unternehmens und finde alle Beispiele, die die "Fertigungsindustrie" erwähnen.
-
Scanne die Sicherheits- oder Rechtsseite eines Unternehmens, um zu sehen, ob sie SOC 2-konform sind.
-
Lies die "Über uns"-Seite eines Unternehmens und schreibe eine einzeilige Zusammenfassung ihrer Mission.
Dies ist die Art von tiefgehender, qualitativer Forschung, die früher Stunden manueller Arbeit erforderte. Jetzt können Sie es automatisieren. Dies ermöglicht es Ihnen, hyperspezifische Kaufsignale zu finden, wie ein Unternehmen, das für eine bestimmte Rolle einstellt oder in einen neuen Markt expandiert, die Ihre Ansprache wirklich persönlich und relevant erscheinen lassen, nicht wie eine weitere generische Vorlage.
KI-gestützte Lead-Bewertung und Personalisierung
Sobald Clay all diese Daten gesammelt hat, bleiben sie nicht einfach liegen. Sie können sie verwenden, um Ihre eigenen benutzerdefinierten Lead-Bewertungsmodelle direkt in Ihrem Workflow zu erstellen.
Anstatt sich auf ein paar grundlegende Datenpunkte zu verlassen, können Sie Interessenten automatisch basierend auf Dutzenden von Variablen bewerten, die einzigartig für Ihr Unternehmen sind. Vielleicht verwendet Ihr idealer Kunde HubSpot, hat gerade eine Series-B-Finanzierung erhalten, stellt für Vertriebsrollen ein und hat ein physisches Büro in Texas. Sie können einen Workflow erstellen, der all diese Dinge überprüft und jedem Lead eine Bewertung zuweist. Dies hilft Ihrem Vertriebsteam, sofort ihre Zeit und Energie auf die Konten zu konzentrieren, die am wahrscheinlichsten abgeschlossen werden.
Und es hört hier nicht auf. Clay integriert GPT-4 direkt in seine Tabellen, sodass Sie all diese angereicherten Daten verwenden können, um personalisierte Texte für Ihre Ansprache zu generieren. Sie können eine Eingabeaufforderung erstellen, die automatisch eine benutzerdefinierte E-Mail-Einführung basierend auf der LinkedIn-Bio eines Interessenten, einem kürzlich veröffentlichten Blogbeitrag oder der neuesten Pressemitteilung ihres Unternehmens schreibt. Es ist eine leistungsstarke Möglichkeit, sicherzustellen, dass jede einzelne E-Mail, die Sie senden, so aussieht, als wäre sie nur für sie geschrieben worden.
Die tatsächlichen Kosten: Verständnis der Preisgestaltung und Komplexität von Clay AI
Okay, Clay ist unglaublich leistungsstark. Aber bevor Sie einsteigen, gibt es zwei große Dinge, die Sie berücksichtigen müssen: das Preismodell und die Lernkurve.
Ein schwer vorhersehbares Kreditsystem
Lassen Sie uns ehrlich sein: Clays Preisgestaltung kann verwirrend und unvorhersehbar sein. Es läuft auf einem kreditbasierten System. Fast jede einzelne Aktion, die Sie in einem Workflow ausführen, das Nachschlagen eines Datenpunkts, das Ausführen einer KI-Eingabeaufforderung, das Besuchen einer Webseite, verbraucht Credits. Eine einfache E-Mail-Suche könnte nur einen Credit kosten, aber eine fortgeschrittenere KI-Zusammenfassung könnte Dutzende verbrauchen.
Das Hauptproblem hier ist, dass die Kosten pro Lead nicht festgelegt sind. Wenn Sie einen einfachen, zweistufigen Workflow zum Finden von E-Mails erstellen, sind Ihre Kosten niedrig. Aber wenn Sie einen komplexen, zehnstufigen Workflow mit mehreren KI-Eingabeaufforderungen und Datenabfragen erstellen, werden Sie viel schneller durch Credits brennen.
| Plan | Monatlicher Preis (Jährliche Abrechnung) | Inklusive Credits | Am besten geeignet für |
|---|---|---|---|
| Starter | $134/Monat | 2.000 | Einzelbenutzer oder sehr kleine Tests |
| Explorer | $314/Monat | 10.000 | Kleine Teams, die regelmäßige Outbound-Kampagnen durchführen |
| Pro | $720/Monat | 50.000 | Agenturen oder Teams mit hohem Outbound-Bedarf |
Dies macht die Budgetierung zu einer echten Herausforderung. Wie viele Online-Bewertungen von Benutzern Ihnen sagen werden, können die Kosten leicht außer Kontrolle geraten, wenn Sie nicht ständig Ihre Kreditnutzung überwachen und Ihre Workflows optimieren, um so effizient wie möglich zu sein.
Die steile Lernkurve
Obwohl Clay eine tabellenartige Oberfläche verwendet, die vertraut wirkt, ist es kein einfaches Plug-and-Play-Tool. Um das Beste daraus zu machen, müssen Sie logisch denken und bereit sein, eine gute Menge an Versuch und Irrtum zu durchlaufen.
Effektive Workflows zu erstellen erfordert, dass Sie verstehen, wie man verschiedene Aktionen miteinander verknüpft, bedingte Logik einrichtet (wie das "wenn dies, dann das"-Wasserfall, über das wir gesprochen haben), und Formeln und Fehler beheben, wenn etwas schiefgeht. Für viele Benutzer kann es Tage, wenn nicht Wochen dauern, bis sie sich vollständig wohl und kompetent mit der Plattform fühlen. Dies ist ein großer Unterschied im Vergleich zu Tools, die darauf ausgelegt sind, sofortigen Wert zu bieten, direkt aus der Box für einen einzigen, spezifischen Zweck.
Wichtige Einschränkungen: Warum Clay AI das falsche Tool für die Support-Automatisierung ist
Clay ist also ein außergewöhnliches Tool für seine spezifische Aufgabe: Outbound-Vertrieb und Prospektion. Aber es ist entscheidend zu verstehen, wofür es nicht gedacht ist. Sein gesamtes Design und seine Funktionalität machen es völlig ungeeignet für alles, was mit Automatisierung des Kundensupports oder der Verwaltung des internen Wissens Ihres Teams zu tun hat.
Warum Clay AI nicht aus Ihrem internen Wissen lernen kann
Clay ist darauf ausgelegt, nach außen zu schauen. Seine gesamte Architektur ist darauf ausgerichtet, externe Daten über andere Unternehmen und Personen im Internet abzurufen.
Es ist nicht darauf ausgelegt, sich mit Ihren eigenen internen Wissensquellen zu verbinden, sie zu verstehen oder daraus zu lernen. Es kann nicht Ihr Confluence-Wiki lesen, in dem Ihr Team Prozesse dokumentiert. Es kann nicht auf Ihr gemeinsames Laufwerk voller Google Docs mit Produktspezifikationen zugreifen. Es hat keine Möglichkeit, durch Ihre vergangenen Zendesk-Tickets oder Ihre internen Slack-Gespräche zu suchen, um zu lernen, wie Ihr Team Probleme zuvor gelöst hat.
Aus diesem Grund hat Clay keinen Kontext zu Ihrem Produkt, Ihren Unternehmensrichtlinien oder den häufigen Fragen Ihrer Kunden. Es könnte nie eine einfache Frage wie "Wie setze ich mein Passwort zurück?" beantworten, weil es keinen Zugriff auf den Hilfeartikel hat, der erklärt, wie.
Warum Clay AI nicht für Kundenkonversationen gebaut ist
Die Plattform ist darauf ausgelegt, Listen zu erstellen und sich auf den Beginn einer Konversation vorzubereiten. Sie ist nicht darauf ausgelegt, Live-, zweiseitige Kundeninteraktionen zu handhaben.
Sie können Clay nicht als Chatbot in Ihrem Helpdesk einsetzen, um Kunden sofortige Antworten zu geben. Es kann Ihre Support-Agenten nicht unterstützen, indem es ihnen hilft, Antworten basierend auf Ihrer internen Dokumentation zu entwerfen. Und es kann eingehende Support-Tickets nicht triagieren, indem es versteht, worum es dem Kunden geht.
Während Clay Ihnen hilft, eine Beziehung zu einem Interessenten zu beginnen, ist eine völlig andere Art von KI erforderlich, um die Gespräche zu verwalten, die stattfinden, nachdem sie Kunde geworden sind. Dafür benötigen Sie eine Plattform wie eesel AI. Sie ist von Grund auf darauf ausgelegt, eine Sache zu tun: all Ihr verstreutes internes Wissen zu vereinen, von Hilfeartikeln bis zu vergangenen Tickets, und es zu nutzen, um sowohl Ihren Kunden als auch Ihrem Support-Team sofortige, genaue Antworten zu geben.
Clay AI vs. eesel AI: Das richtige Tool für den richtigen Job
Der Unterschied könnte nicht klarer sein. Clay AI automatisiert die Vertriebsprospektion. eesel AI automatisiert den Kundensupport. Das eine hilft Ihnen, neue Kunden zu finden; das andere hilft Ihnen, die zu behalten, die Sie haben.
Hier ist eine einfache Übersicht:
| Funktion | Clay AI | eesel AI |
|---|---|---|
| Hauptanwendungsfall | Vertriebsprospektion & GTM-Automatisierung | Kundensupport & interne Wissensautomatisierung |
| Datenquellen | Extern (Apollo, Clearbit, Websites) | Intern (Zendesk, Confluence, Slack, vergangene Tickets) |
| Einrichtungszeit | Tage bis Wochen (steile Lernkurve) | In Minuten live gehen (wirklich selbstbedienbar) |
| Hauptfunktion | Anreicherung von Lead-Daten für Ansprache | Beantwortet Kunden- & Mitarbeiterfragen |
| Preismodell | Komplex & unvorhersehbar (pro Aktion Credits) | Transparent & vorhersehbar (keine Gebühren pro Lösung) |
| Testen | Live-Datenabfragen zu neuen Leads | Risikofreie Simulation auf historischen Support-Tickets |
Während der Einstieg in Clay den sorgfältigen Aufbau und das Testen von Workflows erfordert, um sein komplexes Kreditsystem zu verwalten, bietet eesel AI ein einfaches und vorhersehbares Preismodell ohne versteckte Gebühren pro Lösung. Und wo Clay diese steile Lernkurve hat, ist eesel AI radikal selbstbedienbar, sodass Ihr Team Ihre Wissensquellen verbinden und in nur wenigen Minuten, nicht Wochen oder Monaten, live gehen kann.
Automatisieren Sie Ihren gesamten Kundenlebenszyklus
Clay AI ist eine wirklich leistungsstarke und innovative Plattform für jedes Vertriebsteam, das sein Outbound-Prospektionsspiel auf das nächste Level heben möchte. Es glänzt wirklich bei der Automatisierung der tiefen Recherche und Personalisierung, die der moderne Vertrieb erfordert.
Aber die Prospektion ist nur der allererste Schritt in der Kundenreise. Sobald Sie einen Kunden gewonnen haben, beginnen eine ganze Reihe neuer Herausforderungen. Um die entscheidenden Schritte zu automatisieren, die als nächstes kommen, schnellen und genauen Kundensupport bereitzustellen, Ihre Agenten zu befähigen und internes Wissen sofort zugänglich zu machen, benötigen Sie ein Tool, das tatsächlich für die Aufgabe gebaut ist. Sie benötigen eine Plattform, die darauf ausgelegt ist, aus Ihrem Wissen zu lernen, nicht nur externe Daten zu durchsuchen.
Nächste Schritte: Beginnen Sie mit der echten Support-Automatisierung
Wenn Sie bereit sind, über das Listenaufbau hinauszugehen und Ihren Kundensupport mit einer KI zu automatisieren, die aus dem einzigartigen Wissen Ihres Teams lernt, ist es einfacher als Sie denken, loszulegen. Sehen Sie selbst, wie eine speziell für die Aufgabe entwickelte Plattform Ihre Support-Workflows transformieren kann.
Sie können eesel AI kostenlos ausprobieren, um in Minuten eingerichtet zu werden, oder eine kurze Demo buchen, um mehr zu erfahren.
Häufig gestellte Fragen
Clay AI verfügt nicht über eine eigene interne Datenbank mit Leads. Es ist ein Workflow-Builder, der sich mit externen Datenquellen wie Apollo, Clearbit und LinkedIn verbindet, um Informationen über Kontakte zu finden und anzureichern, die Sie bereitstellen oder über seine Integrationen beziehen.
Ein häufiger Fehler ist, sofort zu komplexe Workflows zu erstellen, was die Credits sehr schnell aufbrauchen kann. Es ist am besten, mit einfachen Anreicherungssequenzen zu beginnen und die Nutzung der Credits sorgfältig zu überwachen, bevor man fortgeschrittenere Schritte wie KI-gestützte Recherchen hinzufügt.
Es kann schwierig sein, dafür zu budgetieren. Da jede Aktion Credits kostet, variiert Ihre monatliche Gesamtausgabe je nach Komplexität und Umfang Ihrer Workflows, was es weniger vorhersehbar macht als ein Festpreis-Abonnement.
Es gibt eine steile Lernkurve. Obwohl die Tabellenkalkulationsoberfläche vertraut ist, erfordert der Aufbau effektiver Workflows logisches Denken, Versuch und Irrtum und ein Verständnis dafür, wie man Aktionen verknüpft und Formeln behebt, was oft Tage oder Wochen dauert, um es zu meistern.
Nein, das können Sie nicht. Clay AI ist für Outbound-Prospecting konzipiert und kann sich nicht mit Ihren internen Wissensdatenbanken wie Zendesk oder Confluence verbinden oder daraus lernen. Es fehlt der Kontext über Ihr Unternehmen, um irgendwelche Kundensupport-Gespräche zu führen.
Im Gegensatz zu einem standardmäßigen Datenanbieter, der aus einer strukturierten Datenbank zieht, agiert Claygent wie ein menschlicher Forschungsassistent. Sie können ihm Befehle geben, bestimmte Websites zu besuchen und unstrukturierte Informationen zu finden, wie z.B. das Durchsuchen einer Karriereseite nach bestimmten Stellenangeboten oder das Zusammenfassen der Unternehmensmission.
