Si vous passez du temps sur LinkedIn ces jours-ci, surtout dans les cercles de vente ou de marketing, vous avez probablement entendu parler de Clay AI. On en parle souvent comme d’un outil incroyable pour les équipes de go-to-market (GTM), avec des gens partageant des workflows impressionnants et des résultats remarquables.
Mais si vous essayez de chercher "Clay AI," les choses peuvent vite devenir confuses. Parlons-nous de la plateforme d’automatisation des ventes, d’un style spécifique d’art généré par l’IA, ou de cette organisation à but non lucratif qui utilise l’IA pour la surveillance environnementale ? C’est un peu le bazar.
Coupons court au bruit. Ce guide est votre aperçu sans fioritures de la principale plateforme Clay AI de clay.com. Nous allons décomposer ce que c’est, pour qui c’est, ce qu’il fait vraiment bien, et, tout aussi important, ce qu’il ne fait absolument pas.
Qu’est-ce que Clay AI, vraiment ?
Tout d’abord : pour le reste de cet article, lorsque nous disons Clay AI, nous parlons uniquement de la plateforme de clay.com, qui concerne l’automatisation GTM et la recherche de données.
Alors, qu’est-ce que c’est ? Au cœur, Clay est un puissant créateur de workflows qui ressemble et se sent beaucoup comme un tableur sous stéroïdes. Mais voici la chose clé à comprendre : Clay ne vient pas avec sa propre base de données géante de prospects. Vous ne vous connectez pas simplement pour trouver une liste de contacts qui vous attend.
Au lieu de cela, Clay agit comme un connecteur. Il se branche à plus de 100 sources de données externes, pensez à des outils comme Apollo, Clearbit, Owler, et même LinkedIn, pour extraire des informations sur les entreprises et les personnes en temps réel.
Imaginez que vous êtes un représentant commercial. Avant Clay, votre processus pour trouver et rechercher une liste de 100 clients potentiels était un cauchemar. Vous passiez des heures à sauter entre les onglets du navigateur, à croiser les profils LinkedIn avec les sites Web des entreprises, à rechercher manuellement des adresses e-mail, et à essayer de trouver une actualité récente à mentionner dans votre approche. C’est un travail fastidieux et épuisant que nous avons tous dû faire à un moment donné.
Clay est conçu pour automatiser tout ce processus. C’est un hub central où vous pouvez construire une machine qui fait toutes ces recherches manuelles pour vous. L’objectif est de vous aider à construire des listes de prospects incroyablement spécifiques, à les évaluer en fonction de votre profil client idéal, et à personnaliser votre approche à une échelle qui serait complètement impossible à gérer pour un humain seul.
Un aperçu des principales fonctionnalités et cas d’utilisation de Clay AI
Clay brille vraiment lorsque vous commencez à combiner ses capacités de recherche de données avec sa logique IA intégrée. Cela vous permet de créer des workflows assez sophistiqués qui vont bien au-delà de la simple recherche d’une adresse e-mail. Regardons quelques-unes des fonctionnalités remarquables.
Enrichissement en cascade pour des données complètes
L’une des fonctionnalités les plus cool et les plus fondamentales de Clay est "l’enrichissement en cascade." Cela semble technique, mais le concept est simple et incroyablement pratique.
Disons que vous essayez de trouver un e-mail vérifié pour un prospect. Votre ancien processus pourrait être de vérifier votre outil principal, peut-être Apollo. Si ce n’est pas là, vous pourriez abandonner ou à contrecœur aller vérifier un autre outil comme Hunter, ce qui signifie payer pour un autre abonnement.
L’enrichissement en cascade automatise cela. Dans Clay, vous pouvez construire une séquence :
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D’abord, vérifiez Apollo pour l’e-mail.
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Si vous ne le trouvez pas, vérifiez ensuite Hunter.
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S’il manque toujours, essayez une troisième source.
Au moment où Clay trouve les données que vous recherchez, il arrête la séquence pour ce prospect spécifique et passe au suivant. Cette logique simple a un impact énorme. Cela signifie que vous obtenez la meilleure couverture de données possible sans payer pour des recherches redondantes, et vous n’avez pas à gérer manuellement une multitude d’outils différents. C’est parfait pour construire des listes de prospects solides où vous savez que chaque contact est enrichi avec les meilleures données disponibles.
Astuce Pro : Lors de la configuration d’une cascade, ordonnez vos sources de données de la moins chère à la plus chère. Cela garantit que vous essayez toujours l’option la plus rentable en premier, ce qui peut vous faire économiser beaucoup d’argent (et de crédits) à long terme.
Claygent, l’agent de recherche IA
C’est là que les choses deviennent vraiment intéressantes. Claygent est l’assistant de recherche alimenté par l’IA de Clay, qui utilise des modèles comme GPT-4 pour agir comme un chercheur humain. Alors que les fournisseurs de données que j’ai mentionnés plus tôt sont excellents pour les données structurées (comme les titres de poste et la taille de l’entreprise), Claygent est conçu pour trouver des informations non structurées et spécifiques en visitant et en lisant réellement des sites Web.
Au lieu de simplement extraire d’une base de données, vous pouvez donner à Claygent une commande directe, presque comme si vous parliez à un assistant de recherche. Par exemple, vous pourriez lui dire de :
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Aller sur la page des études de cas d’une entreprise et trouver des exemples qui mentionnent l’industrie "manufacturière."
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Scanner la page de sécurité ou juridique d’une entreprise pour voir si elle est conforme SOC 2.
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Lire la page "À propos de nous" d’une entreprise et rédiger un résumé d’une phrase de leur mission.
C’est le genre de recherche qualitative approfondie qui prenait des heures de fouille manuelle. Maintenant, vous pouvez l’automatiser. Cela vous permet de trouver des signaux d’achat hyper-spécifiques, comme une entreprise embauchant pour un certain rôle ou s’étendant sur un nouveau marché, qui rendent votre approche vraiment personnelle et pertinente, pas comme un autre modèle générique.
Évaluation et personnalisation des prospects alimentées par l’IA
Une fois que Clay a rassemblé toutes ces données, elles ne restent pas simplement là. Vous pouvez les utiliser pour construire vos propres modèles d’évaluation des prospects directement dans votre workflow.
Au lieu de vous fier à quelques points de données de base, vous pouvez automatiquement évaluer les prospects en fonction de dizaines de variables uniques à votre entreprise. Peut-être que votre client idéal utilise HubSpot, vient de recevoir un financement de série B, embauche pour des rôles commerciaux, et a un bureau physique au Texas. Vous pouvez construire un workflow qui vérifie toutes ces choses et attribue un score à chaque prospect. Cela aide votre équipe de vente à concentrer immédiatement son temps et son énergie sur les comptes les plus susceptibles de conclure.
Et cela ne s’arrête pas là. Clay intègre GPT-4 directement dans ses tableaux, vous permettant d’utiliser toutes ces données enrichies pour générer du texte personnalisé pour votre approche. Vous pouvez créer une invite qui rédige automatiquement une introduction d’e-mail personnalisée basée sur la bio LinkedIn d’un prospect, un article de blog récent qu’il a publié, ou le dernier communiqué de presse de son entreprise. C’est un moyen puissant de s’assurer que chaque e-mail que vous envoyez semble avoir été écrit juste pour eux.
Le coût réel : Comprendre le prix et la complexité de Clay AI
D’accord, donc Clay est incroyablement puissant. Mais avant de vous lancer, il y a deux grandes choses que vous devez considérer : le modèle de tarification et la courbe d’apprentissage.
Un système de crédits difficile à prévoir
Soyons francs : la tarification de Clay peut être déroutante et imprévisible. Elle fonctionne sur un système basé sur des crédits. Presque chaque action que vous effectuez dans un workflow, la recherche d’un point de données, l’exécution d’une invite IA, la visite d’une page Web, consomme des crédits. Une simple recherche d’e-mail peut ne coûter qu’un crédit, mais un résumé IA plus avancé pourrait en utiliser des dizaines.
Le principal problème ici est que le coût par prospect n’est pas fixe. Si vous construisez un workflow simple en deux étapes pour trouver des e-mails, vos coûts seront faibles. Mais si vous construisez un workflow complexe en dix étapes avec plusieurs invites IA et recherches de données, vous allez brûler des crédits beaucoup, beaucoup plus rapidement.
| Plan | Prix mensuel (Facturation annuelle) | Crédits inclus | Idéal pour |
|---|---|---|---|
| Starter | 134 $/mois | 2,000 | Utilisateurs solo ou tests à très petite échelle |
| Explorer | 314 $/mois | 10,000 | Petites équipes faisant des campagnes sortantes régulières |
| Pro | 720 $/mois | 50,000 | Agences ou équipes avec des besoins sortants à haut volume |
Cela rend la budgétisation un véritable défi. Comme de nombreux avis d’utilisateurs en ligne vous le diront, il est facile que les coûts échappent à tout contrôle si vous ne surveillez pas constamment votre utilisation des crédits et n’optimisez pas vos workflows pour être aussi efficaces que possible.
La courbe d’apprentissage abrupte
Même si Clay utilise une interface de type tableur qui semble familière, ce n’est pas un outil simple à utiliser. Pour en tirer le meilleur parti, vous devez penser logiquement et être prêt à un bon nombre d’essais et d’erreurs.
Construire des workflows efficaces nécessite de comprendre comment enchaîner différentes actions, configurer une logique conditionnelle (comme la cascade "si ceci, alors cela" dont nous avons parlé), et résoudre les formules et erreurs lorsque les choses tournent mal. Pour de nombreux utilisateurs, cela peut prendre des jours, voire des semaines, pour se sentir pleinement à l’aise et compétent avec la plateforme. C’est une grande différence par rapport aux outils conçus pour fournir de la valeur dès la sortie de la boîte pour un seul but spécifique.
Limitations clés : Pourquoi Clay AI est le mauvais outil pour l’automatisation du support
Donc, Clay est un outil exceptionnel pour son travail spécifique : la prospection sortante et la recherche de prospects. Mais il est crucial de comprendre ce qu’il n’est pas fait pour. Son design et sa fonctionnalité entiers le rendent complètement inadapté à tout ce qui est lié à l’automatisation du support client ou à la gestion de la connaissance interne de votre équipe.
Pourquoi Clay AI ne peut pas apprendre de votre connaissance interne
Clay est conçu pour regarder vers l’extérieur. Toute son architecture est axée sur l’extraction de données externes sur d’autres entreprises et personnes sur Internet.
Il n’est pas conçu pour se connecter à, comprendre, ou apprendre de vos propres sources de connaissance interne. Il ne peut pas lire votre wiki Confluence où votre équipe documente les processus. Il ne peut pas accéder à votre lecteur partagé plein de Google Docs avec des spécifications de produit. Il n’a aucun moyen de rechercher dans vos anciens tickets Zendesk ou vos conversations internes Slack pour apprendre de la façon dont votre équipe a résolu des problèmes auparavant.
À cause de cela, Clay n’a aucun contexte sur votre produit, vos politiques d’entreprise, ou les questions courantes que posent vos clients. Il ne pourrait jamais répondre à une question simple comme, "Comment réinitialiser mon mot de passe ?" car il n’a pas accès à l’article du centre d’aide qui explique comment.
Pourquoi Clay AI n’est pas conçu pour les conversations avec les clients
La plateforme est conçue pour créer des listes et préparer le début d’une conversation. Elle n’est pas conçue pour gérer des interactions clients en direct et bidirectionnelles.
Vous ne pouvez pas déployer Clay comme un chatbot dans votre centre d’assistance pour fournir des réponses instantanées aux clients. Il ne peut pas aider vos agents de support en les aidant à rédiger des réponses basées sur votre documentation interne. Et il ne peut pas trier les tickets de support entrants en comprenant ce que le client demande.
Alors que Clay vous aide à démarrer une relation avec un prospect, un type d’IA complètement différent est nécessaire pour gérer les conversations qui se produisent après qu’ils deviennent un client. Pour cela, vous avez besoin d’une plateforme comme eesel AI. Elle est conçue de A à Z pour faire une chose : unifier toutes vos connaissances internes dispersées, des articles d’aide aux anciens tickets, et les utiliser pour fournir des réponses instantanées et précises à la fois pour vos clients et votre équipe de support.
Clay AI vs. eesel AI : Le bon outil pour le bon travail
La différence ne pourrait pas être plus claire. Clay AI automatise la prospection commerciale. eesel AI automatise le support client. L’un vous aide à trouver de nouveaux clients ; l’autre vous aide à garder ceux que vous avez.
Voici un simple récapitulatif :
| Fonctionnalité | Clay AI | eesel AI |
|---|---|---|
| Cas d’utilisation principal | Prospection commerciale & Automatisation GTM | Support client & Automatisation de la connaissance interne |
| Sources de données | Externes (Apollo, Clearbit, Sites Web) | Internes (Zendesk, Confluence, Slack, Anciens tickets) |
| Temps de configuration | Jours à semaines (courbe d’apprentissage abrupte) | Mise en service en minutes (vraiment en libre-service) |
| Fonction clé | Enrichit les données des prospects pour l’approche | Répond aux questions des clients & des employés |
| Modèle de tarification | Complexe & imprévisible (crédits par action) | Transparent & prévisible (pas de frais par résolution) |
| Test | Tirages de données en direct sur de nouveaux prospects | Simulation sans risque sur les tickets de support historiques |
Alors que commencer avec Clay implique de construire et de tester soigneusement des workflows pour gérer son système de crédits complexe, eesel AI offre un modèle de tarification simple et prévisible sans frais cachés par résolution. Et là où Clay a cette courbe d’apprentissage abrupte, eesel AI est radicalement en libre-service, permettant à votre équipe de connecter vos sources de connaissance et de se mettre en service en quelques minutes, pas en semaines ou mois.
Automatisez l’ensemble du cycle de vie de vos clients
Clay AI est une plateforme véritablement puissante et innovante pour toute équipe de vente cherchant à améliorer son jeu de prospection sortante. Elle excelle vraiment à automatiser la recherche approfondie et la personnalisation que les ventes modernes exigent.
Mais la prospection n’est que la toute première étape du parcours client. Une fois que vous avez acquis un client, un tout nouvel ensemble de défis commence. Pour automatiser les étapes cruciales qui suivent, fournir un support client rapide et précis, autonomiser vos agents, et rendre la connaissance interne instantanément accessible, vous avez besoin d’un outil réellement conçu pour le travail. Vous avez besoin d’une plateforme conçue pour apprendre de votre connaissance, pas seulement pour extraire des données externes.
Prochaines étapes : Commencez avec la véritable automatisation du support
Si vous êtes prêt à aller au-delà de la création de listes et à commencer à automatiser votre support client avec une IA qui apprend de la connaissance unique de votre équipe, c’est plus facile que vous ne le pensez pour commencer. Voyez par vous-même comment une plateforme conçue spécifiquement pour la tâche peut transformer vos workflows de support.
Vous pouvez essayer eesel AI gratuitement pour vous installer en quelques minutes ou réserver une démonstration rapide pour en savoir plus.
Questions fréquemment posées
Clay AI n’a pas sa propre base de données interne de prospects. C’est un créateur de flux de travail qui se connecte à des sources de données externes comme Apollo, Clearbit et LinkedIn pour trouver et enrichir les informations sur les contacts que vous fournissez ou obtenez via ses intégrations.
Une erreur courante est de construire des flux de travail trop complexes dès le départ, ce qui peut consommer rapidement des crédits. Il est préférable de commencer par des séquences d’enrichissement simples et de surveiller attentivement votre utilisation des crédits avant d’ajouter des étapes plus avancées comme la recherche assistée par l’IA.
Il peut être difficile à budgétiser. Comme chaque action coûte des crédits, votre dépense mensuelle totale variera en fonction de la complexité et du volume de vos flux de travail, ce qui le rend moins prévisible qu’un abonnement à prix fixe.
Il y a une courbe d’apprentissage abrupte. Bien que l’interface de type tableur soit familière, construire des flux de travail efficaces nécessite une réflexion logique, des essais et erreurs, et une compréhension de la manière de chaîner les actions et de résoudre les formules, ce qui prend souvent des jours ou des semaines à maîtriser.
Non, vous ne pouvez pas. Clay AI est conçu pour la prospection sortante et ne peut pas se connecter à ou apprendre de vos bases de connaissances internes comme Zendesk ou Confluence. Il lui manque le contexte de votre entreprise pour gérer les conversations de support client.
Contrairement à un fournisseur de données standard qui extrait d’une base de données structurée, Claygent agit comme un assistant de recherche humain. Vous pouvez lui donner des commandes pour visiter des sites web spécifiques et trouver des informations non structurées, comme scanner une page de carrières pour certains postes vacants ou résumer la déclaration de mission d’une entreprise.
