Si pasas algún tiempo en LinkedIn hoy en día, especialmente en círculos de ventas o marketing, probablemente hayas visto el revuelo en torno a Clay AI. A menudo se habla de él como una herramienta increíble para los equipos de go-to-market (GTM), con personas compartiendo flujos de trabajo sorprendentes y resultados impresionantes.
Pero si intentas buscar "Clay AI," las cosas pueden volverse confusas rápidamente. ¿Estamos hablando de la plataforma de automatización de ventas, un estilo específico de arte generado por IA, o esa organización sin fines de lucro que usa IA para el monitoreo ambiental? Es un poco un lío.
Vamos a cortar el ruido. Esta guía es tu resumen sin rodeos de la plataforma principal de Clay AI de clay.com. Desglosaremos qué es, para quién es, qué hace realmente bien y, tan importante como eso, qué absolutamente no hace.
¿Qué es realmente Clay AI?
Primero lo primero: para el resto de este artículo, cuando decimos Clay AI, solo estamos hablando de la plataforma de clay.com, que se centra en la automatización GTM y la búsqueda de datos.
Entonces, ¿qué es? En su núcleo, Clay es un potente creador de flujos de trabajo que se ve y se siente mucho como una hoja de cálculo con esteroides. Pero aquí está la clave para entender: Clay no viene con su propia base de datos gigante de contactos. No solo inicias sesión y encuentras una lista de contactos esperándote.
Activo 1: Captura de pantalla – La interfaz de la plataforma Clay.com, mostrando el diseño estilo hoja de cálculo con columnas para el nombre de la empresa, contactos y puntos de datos enriquecidos.
Título alternativo: El panel principal de la plataforma Clay AI.
Texto alternativo: Una captura de pantalla de la interfaz de Clay AI, que parece una hoja de cálculo, utilizada para la automatización GTM y el enriquecimiento de datos.
En cambio, Clay actúa como un conector. Se conecta a más de 100 fuentes de datos externas, piensa en herramientas como Apollo, Clearbit, Owler e incluso LinkedIn, para obtener información sobre empresas y personas en tiempo real.
Imagina que eres un representante de ventas. Antes de Clay, tu proceso para encontrar e investigar una lista de 100 clientes potenciales era una pesadilla. Pasabas horas saltando entre pestañas del navegador, cruzando perfiles de LinkedIn con sitios web de empresas, buscando manualmente direcciones de correo electrónico y tratando de encontrar una noticia reciente para mencionar en tu acercamiento. Es un trabajo tedioso y aplastante que todos hemos tenido que hacer en algún momento.
Clay está diseñado para automatizar todo ese proceso. Es un centro donde puedes construir una máquina que haga toda esa investigación manual por ti. El objetivo es ayudarte a construir listas de contactos increíblemente específicas, calificarlas según tu perfil de cliente ideal y personalizar tu acercamiento a una escala que sería completamente imposible para un humano manejar solo.
Un vistazo a las características clave y casos de uso de Clay AI
Clay realmente brilla cuando comienzas a combinar sus habilidades de búsqueda de datos con su lógica de IA incorporada. Esto te permite crear algunos flujos de trabajo bastante sofisticados que van mucho más allá de solo encontrar una dirección de correo electrónico. Veamos algunas de las características destacadas.
Enriquecimiento en cascada para datos completos
Una de las características más geniales y fundamentales en Clay es el "enriquecimiento en cascada." Suena técnico, pero el concepto es simple e increíblemente práctico.
Digamos que estás tratando de encontrar un correo electrónico verificado para un prospecto. Tu antiguo proceso podría ser verificar tu herramienta principal, tal vez Apollo. Si no está allí, podrías rendirte o a regañadientes ir a verificar otra herramienta como Hunter, lo que significa pagar por otra suscripción.
El enriquecimiento en cascada automatiza esto. En Clay, puedes construir una secuencia:
-
Primero, verifica Apollo para el correo electrónico.
-
Si no lo encuentras, entonces verifica Hunter.
-
Si aún falta, intenta con una tercera fuente.
Activo 2: Flujo de trabajo – Un diagrama de mermaid que ilustra el proceso de enriquecimiento en cascada para encontrar el correo electrónico de un prospecto.
Título alternativo: Un diagrama de flujo que explica la función de enriquecimiento en cascada en Clay AI.
Texto alternativo: Un diagrama de mermaid que muestra el proceso secuencial de enriquecimiento en cascada en Clay AI, verificando múltiples fuentes de datos hasta encontrar el correo electrónico de un prospecto.
El momento en que Clay encuentra los datos que estás buscando, detiene la secuencia para ese prospecto específico y pasa al siguiente. Esta lógica simple tiene un gran impacto. Significa que obtienes la mejor cobertura de datos posible sin pagar por búsquedas redundantes, y no tienes que gestionar manualmente un montón de herramientas diferentes. Es perfecto para construir listas de contactos sólidas donde sabes que cada contacto está enriquecido con los mejores datos disponibles.
Consejo profesional: Al configurar una cascada, ordena tus fuentes de datos de la más barata a la más cara. Esto asegura que siempre estés probando la opción más rentable primero, lo que puede ahorrarte mucho dinero (y créditos) a largo plazo.
Claygent, el agente de investigación de IA
Aquí es donde las cosas se ponen realmente interesantes. Claygent es el asistente de investigación impulsado por IA de Clay, que utiliza modelos como GPT-4 para actuar como un investigador humano. Mientras que los proveedores de datos que mencioné antes son excelentes para datos estructurados (como títulos de trabajo y tamaño de la empresa), Claygent está diseñado para encontrar información no estructurada y específica visitando y leyendo sitios web.
Activo 3: Captura de pantalla – La función Claygent en acción, mostrando a un usuario ingresando un comando en lenguaje natural como "Ve a la página de carreras de esta empresa y encuentra cualquier título de trabajo que incluya ‘Ingeniero de Ventas’."
Título alternativo: Usando el agente de investigación Claygent en Clay AI.
Texto alternativo: Una captura de pantalla de la interfaz de Claygent dentro de Clay AI, donde un usuario ha escrito un comando de investigación para encontrar información específica en un sitio web.
En lugar de simplemente extraer de una base de datos, puedes darle a Claygent un comando directo, casi como si estuvieras hablando con un asistente de investigación. Por ejemplo, podrías decirle que:
-
Vaya a la página de estudios de caso de una empresa y encuentre cualquier ejemplo que mencione la "industria manufacturera."
-
Escanee la página de seguridad o legal de una empresa para ver si cumplen con SOC 2.
-
Lea la página "Sobre nosotros" de una empresa y escriba un resumen de una oración de su misión.
Este es el tipo de investigación profunda y cualitativa que solía llevar horas de búsqueda manual. Ahora, puedes automatizarlo. Esto te permite encontrar señales de compra hiper-específicas, como una empresa contratando para un cierto rol o expandiéndose a un nuevo mercado, que hacen que tu acercamiento se sienta genuinamente personal y relevante, no como otra plantilla genérica.
Calificación de leads y personalización impulsadas por IA
Una vez que Clay ha recopilado todos estos datos, no solo se quedan ahí. Puedes usarlos para construir tus propios modelos de calificación de leads personalizados directamente dentro de tu flujo de trabajo.
En lugar de depender de unos pocos puntos de datos básicos, puedes calificar automáticamente a los prospectos en función de docenas de variables que son únicas para tu negocio. Tal vez tu cliente ideal use HubSpot, acaba de recibir financiamiento de Serie B, está contratando para roles de ventas y tiene una oficina física en Texas. Puedes construir un flujo de trabajo que verifique todas esas cosas y asigne una puntuación a cada lead. Esto ayuda a tu equipo de ventas a enfocar inmediatamente su tiempo y energía en las cuentas que tienen más probabilidades de cerrar.
Activo 4: Captura de pantalla – Una tabla de Clay con una columna generada por GPT-4, mostrando introducciones de correo electrónico personalizadas para una lista de prospectos basadas en los datos de biografía de LinkedIn de otra columna.
Título alternativo: Generando acercamientos personalizados con la integración de GPT-4 de Clay AI.
Texto alternativo: Una captura de pantalla de una tabla de Clay AI que demuestra cómo la plataforma usa GPT-4 para escribir líneas de apertura de correo electrónico personalizadas para acercamientos de ventas.
Y no se detiene ahí. Clay integra GPT-4 directamente en sus tablas, permitiéndote usar todos esos datos enriquecidos para generar texto personalizado para tu acercamiento. Puedes crear un comando que escriba automáticamente una introducción de correo electrónico personalizada basada en la biografía de LinkedIn de un prospecto, una publicación de blog reciente que publicaron o el último comunicado de prensa de su empresa. Es una forma poderosa de asegurarte de que cada correo electrónico que envíes se sienta como si hubiera sido escrito solo para ellos.
El costo real: Entendiendo el precio y la complejidad de Clay AI
De acuerdo, Clay es increíblemente poderoso. Pero antes de que te lances, hay dos cosas importantes que debes considerar: el modelo de precios y la curva de aprendizaje.
Un sistema de créditos difícil de predecir
Seamos francos: El precio de Clay puede ser confuso e impredecible. Funciona con un sistema basado en créditos. Casi cada acción que realizas en un flujo de trabajo, buscar un punto de datos, ejecutar un comando de IA, visitar una página web, consume créditos. Una búsqueda simple de correo electrónico podría costar solo un crédito, pero un resumen avanzado de IA podría usar docenas.
El problema principal aquí es que el costo por lead no es fijo. Si construyes un flujo de trabajo simple de dos pasos para encontrar correos electrónicos, tus costos serán bajos. Pero si construyes un flujo de trabajo complejo de diez pasos con múltiples comandos de IA y búsquedas de datos, vas a consumir créditos mucho, mucho más rápido.
| Plan | Precio Mensual (Facturación Anual) | Créditos Incluidos | Mejor Para |
|---|---|---|---|
| Starter | $134/mes | 2,000 | Usuarios individuales o pruebas a muy pequeña escala |
| Explorer | $314/mes | 10,000 | Pequeños equipos que realizan campañas de salida regulares |
| Pro | $720/mes | 50,000 | Agencias o equipos con necesidades de salida de alto volumen |
| Activo 5: Comentario de Reddit incrustado – Un comentario de Reddit de un subreddit de ventas o marketing discutiendo la naturaleza impredecible del sistema de créditos de Clay AI y cómo los costos pueden escalar inesperadamente. |
Título alternativo: Un usuario de Reddit discute el precio de la plataforma Clay AI.
Texto alternativo: Un comentario de Reddit incrustado donde un usuario comparte su experiencia con los altos y impredecibles costos del sistema de créditos de Clay AI.
Esto hace que presupuestar sea un verdadero desafío. Como muchos comentarios de usuarios en línea te dirán, es fácil que los costos se salgan de control si no estás monitoreando constantemente tu uso de créditos y optimizando tus flujos de trabajo para ser lo más eficientes posible.
La pronunciada curva de aprendizaje
Aunque Clay usa una interfaz estilo hoja de cálculo que se siente familiar, no es una herramienta simple de conectar y usar. Para sacarle el máximo provecho, necesitas pensar lógicamente y estar preparado para una buena cantidad de prueba y error.
Construir flujos de trabajo efectivos requiere que entiendas cómo encadenar diferentes acciones, configurar lógica condicional (como el "si esto, entonces aquello" de la cascada que mencionamos), y solucionar fórmulas y errores cuando las cosas salen mal. Para muchos usuarios, puede tomar días, si no semanas, sentirse completamente cómodo y competente con la plataforma. Esta es una gran diferencia en comparación con herramientas que están diseñadas para proporcionar valor desde el primer momento para un propósito específico.
Limitaciones clave: Por qué Clay AI es la herramienta equivocada para la automatización de soporte
Entonces, Clay es una herramienta excepcional para su trabajo específico: ventas de salida y prospección. Pero es crucial entender para qué no es. Todo su diseño y funcionalidad lo hacen completamente inadecuado para cualquier cosa relacionada con automatizar el soporte al cliente o gestionar el conocimiento interno de tu equipo.
Por qué Clay AI no puede aprender de tu conocimiento interno
Clay está construido para mirar hacia afuera. Toda su arquitectura está enfocada en obtener datos externos sobre otras empresas y personas en internet.
Activo 6: Infografía – Una infografía de dos paneles. El panel izquierdo, titulado "Clay AI," muestra una flecha apuntando hacia afuera desde un centro hacia fuentes de datos externas como LinkedIn, Apollo y sitios web de empresas. El panel derecho, titulado "AI de Automatización de Soporte (como eesel AI)," muestra flechas apuntando hacia adentro desde fuentes de conocimiento interno como Zendesk, Confluence, Slack y Google Drive hacia un cerebro de IA central.
Título alternativo: Una infografía comparando las fuentes de datos de Clay AI y la IA de automatización de soporte.
Texto alternativo: Una infografía que ilustra la diferencia clave entre Clay AI, que usa datos externos para la prospección, y la IA de automatización de soporte, que usa conocimiento interno para responder preguntas.
No está diseñado para conectarse, entender o aprender de tus propias fuentes de conocimiento interno. No puede leer tu wiki de Confluence donde tu equipo documenta procesos. No puede acceder a tu unidad compartida llena de Google Docs con especificaciones de productos. No tiene forma de buscar en tus tickets pasados de Zendesk o tus conversaciones internas de Slack para aprender de cómo tu equipo ha resuelto problemas antes.
Debido a esto, Clay no tiene contexto sobre tu producto, tus políticas de empresa o las preguntas comunes que hacen tus clientes. Nunca podría responder una pregunta simple como, "¿Cómo restablezco mi contraseña?" porque no tiene acceso al artículo del centro de ayuda que explica cómo.
Por qué Clay AI no está diseñado para conversaciones con clientes
La plataforma está diseñada para construir listas y prepararse para el inicio de una conversación. No está diseñada para manejar interacciones en vivo y bidireccionales con clientes.
No puedes desplegar Clay como un chatbot en tu mesa de ayuda para proporcionar respuestas instantáneas a los clientes. No puede asistir a tus agentes de soporte ayudándolos a redactar respuestas basadas en tu documentación interna. Y no puede clasificar tickets de soporte entrantes entendiendo de qué está preguntando el cliente.
Mientras que Clay te ayuda a iniciar una relación con un prospecto, se necesita un tipo completamente diferente de IA para gestionar las conversaciones que ocurren después de que se convierten en clientes. Para eso, necesitas una plataforma como eesel AI. Está construida desde cero para hacer una cosa: unificar todo tu conocimiento interno disperso, desde artículos de ayuda hasta tickets pasados, y usarlo para proporcionar respuestas instantáneas y precisas tanto para tus clientes como para tu equipo de soporte.
Clay AI vs. eesel AI: La herramienta adecuada para el trabajo adecuado
La diferencia no podría ser más clara. Clay AI automatiza la prospección de ventas. eesel AI automatiza el soporte al cliente. Uno te ayuda a encontrar nuevos clientes; el otro te ayuda a mantener a los que ya tienes.
Aquí tienes un desglose simple:
| Característica | Clay AI | eesel AI |
|---|---|---|
| Caso de Uso Principal | Prospección de Ventas & Automatización GTM | Soporte al Cliente & Automatización del Conocimiento Interno |
| Fuentes de Datos | Externas (Apollo, Clearbit, Sitios Web) | Internas (Zendesk, Confluence, Slack, Tickets Pasados) |
| Tiempo de Configuración | Días a semanas (curva de aprendizaje pronunciada) | En vivo en minutos (verdaderamente autoservicio) |
| Función Clave | Enriquece datos de leads para acercamiento | Responde preguntas de clientes & empleados |
| Modelo de Precios | Complejo & impredecible (créditos por acción) | Transparente & predecible (sin tarifas por resolución) |
| Pruebas | Extracciones de datos en vivo sobre nuevos leads | Simulación sin riesgo en tickets de soporte históricos |
Mientras que comenzar con Clay implica construir y probar cuidadosamente flujos de trabajo para gestionar su complejo sistema de créditos, eesel AI ofrece un modelo de precios sencillo y predecible sin tarifas ocultas por resolución. Y donde Clay tiene esa pronunciada curva de aprendizaje, eesel AI es radicalmente autoservicio, permitiendo a tu equipo conectar tus fuentes de conocimiento y estar en vivo en solo unos minutos, no semanas o meses.
Automatiza todo el ciclo de vida del cliente
Clay AI es una plataforma genuinamente poderosa e innovadora para cualquier equipo de ventas que busque mejorar su juego de prospección de salida. Realmente sobresale en automatizar la investigación profunda y la personalización que las ventas modernas requieren.
Pero la prospección es solo el primer paso en el viaje del cliente. Una vez que has adquirido un cliente, comienza un conjunto completamente nuevo de desafíos. Para automatizar los pasos cruciales que vienen después, proporcionar soporte al cliente rápido y preciso, empoderar a tus agentes y hacer que el conocimiento interno sea instantáneamente accesible, necesitas una herramienta que esté realmente diseñada para el trabajo. Necesitas una plataforma que esté diseñada para aprender de tu conocimiento, no solo para extraer datos externos.
Próximos pasos: Comienza con la verdadera automatización de soporte
Si estás listo para mirar más allá de la construcción de listas y comenzar a automatizar tu soporte al cliente con una IA que aprende del conocimiento único de tu equipo, es más fácil de lo que piensas comenzar. Comprueba por ti mismo cómo una plataforma diseñada específicamente para la tarea puede transformar tus flujos de trabajo de soporte.
Puedes probar eesel AI gratis para configurarte en minutos o reservar una demostración rápida para obtener más información.
Preguntas frecuentes
Clay AI no tiene su propia base de datos interna de contactos. Es un constructor de flujos de trabajo que se conecta a fuentes de datos externas como Apollo, Clearbit y LinkedIn para encontrar y enriquecer información sobre los contactos que proporcionas o que obtienes a través de sus integraciones.
Un error común es construir flujos de trabajo demasiado complejos desde el principio, lo que puede consumir créditos muy rápidamente. Es mejor comenzar con secuencias de enriquecimiento simples y monitorear cuidadosamente el uso de créditos antes de agregar pasos más avanzados como la investigación impulsada por IA.
Puede ser un desafío presupuestarlo. Debido a que cada acción cuesta créditos, tu gasto mensual total variará dependiendo de la complejidad y el volumen de tus flujos de trabajo, lo que lo hace menos predecible que una suscripción de precio fijo.
Hay una curva de aprendizaje pronunciada. Aunque la interfaz de hoja de cálculo es familiar, construir flujos de trabajo efectivos requiere pensamiento lógico, prueba y error, y una comprensión de cómo encadenar acciones y solucionar problemas con fórmulas, lo cual a menudo lleva días o semanas dominar.
No, no puedes. Clay AI está diseñado para la prospección saliente y no puede conectarse ni aprender de tus bases de conocimiento internas como Zendesk o Confluence. Carece del contexto sobre tu empresa para manejar cualquier conversación de soporte al cliente.
A diferencia de un proveedor de datos estándar que extrae de una base de datos estructurada, Claygent actúa como un asistente de investigación humano. Puedes darle comandos para visitar sitios web específicos y encontrar información no estructurada, como escanear una página de carreras para ciertas ofertas de trabajo o resumir la declaración de misión de una empresa.
