Se você passa algum tempo no LinkedIn hoje em dia, especialmente em círculos de vendas ou marketing, provavelmente já viu o burburinho em torno do Clay AI. Muitas vezes é falado como uma ferramenta incrível para equipes de go-to-market (GTM), com pessoas compartilhando fluxos de trabalho impressionantes e resultados notáveis.
Mas se você tentar procurar por "Clay AI," as coisas podem ficar confusas rapidamente. Estamos falando sobre a plataforma de automação de vendas, um estilo específico de arte gerada por IA, ou aquela organização sem fins lucrativos que usa IA para monitoramento ambiental? É um pouco confuso.
Vamos cortar o barulho. Este guia é uma visão geral direta da principal plataforma Clay AI do clay.com. Vamos explicar o que é, para quem é, o que faz muito bem e, tão importante quanto, o que absolutamente não faz.
O que é realmente o Clay AI?
Primeiro de tudo: para o resto deste artigo, quando dizemos Clay AI, estamos falando apenas da plataforma do clay.com, que é toda sobre automação GTM e busca de dados.
Então, o que é? Em sua essência, Clay é um poderoso construtor de fluxos de trabalho que se parece e se sente muito como uma planilha turbinada. Mas aqui está a coisa chave a entender: Clay não vem com seu próprio banco de dados gigante de leads. Você não faz login e encontra uma lista de contatos esperando por você.
Em vez disso, Clay atua como um conector. Ele se conecta a mais de 100 fontes de dados externas, pense em ferramentas como Apollo, Clearbit, Owler e até mesmo LinkedIn, para obter informações sobre empresas e pessoas em tempo real.
Imagine que você é um representante de vendas. Antes do Clay, seu processo para encontrar e pesquisar uma lista de 100 clientes potenciais era um pesadelo. Você passaria horas pulando entre abas do navegador, cruzando perfis do LinkedIn com sites de empresas, procurando manualmente endereços de e-mail e tentando encontrar uma notícia recente para mencionar em seu contato. É um trabalho tedioso e desgastante que todos nós tivemos que fazer em algum momento.
Clay é projetado para automatizar todo esse processo. É um hub central onde você pode construir uma máquina que faz toda essa pesquisa manual por você. O objetivo é ajudá-lo a construir listas de leads incrivelmente específicas, classificá-las com base no seu perfil de cliente ideal e personalizar seu contato em uma escala que seria completamente impossível para um humano gerenciar sozinho.
Um olhar sobre os principais recursos e casos de uso do Clay AI
Clay realmente brilha quando você começa a combinar suas habilidades de busca de dados com sua lógica de IA embutida. Isso permite que você crie alguns fluxos de trabalho bastante sofisticados que vão muito além de apenas encontrar um endereço de e-mail. Vamos dar uma olhada em alguns dos recursos de destaque.
Enriquecimento em cascata para dados completos
Um dos recursos mais legais e fundamentais no Clay é o "enriquecimento em cascata." Parece técnico, mas o conceito é simples e incrivelmente prático.
Digamos que você está tentando encontrar um e-mail verificado para um prospect. Seu processo antigo pode ser verificar sua ferramenta principal, talvez Apollo. Se não estiver lá, você pode desistir ou relutantemente verificar outra ferramenta como Hunter, o que significa pagar por outra assinatura.
O enriquecimento em cascata automatiza isso. No Clay, você pode construir uma sequência:
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Primeiro, verifique o Apollo para o e-mail.
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Se você não encontrar, então verifique o Hunter.
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Se ainda estiver faltando, tente uma terceira fonte.
No momento em que o Clay encontra os dados que você está procurando, ele para a sequência para aquele prospect específico e passa para o próximo. Essa lógica simples tem um grande impacto. Significa que você obtém a melhor cobertura de dados possível sem pagar por buscas redundantes, e você não precisa gerenciar manualmente um monte de ferramentas diferentes. É perfeito para construir listas de leads sólidas onde você sabe que cada contato está enriquecido com os melhores dados disponíveis.
Dica Pro: Ao configurar uma cascata, ordene suas fontes de dados do mais barato para o mais caro. Isso garante que você sempre tente a opção mais econômica primeiro, o que pode economizar muito dinheiro (e créditos) a longo prazo.
Claygent, o agente de pesquisa de IA
É aqui que as coisas ficam realmente interessantes. Claygent é o assistente de pesquisa alimentado por IA do Clay, que usa modelos como o GPT-4 para agir como um pesquisador humano. Enquanto os provedores de dados que mencionei anteriormente são ótimos para dados estruturados (como cargos e tamanho da empresa), o Claygent é construído para encontrar informações não estruturadas e específicas visitando e lendo sites.
Em vez de apenas extrair de um banco de dados, você pode dar ao Claygent um comando direto, quase como se estivesse falando com um assistente de pesquisa. Por exemplo, você poderia dizer para:
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Ir para a página de estudos de caso de uma empresa e encontrar quaisquer exemplos que mencionem a "indústria de manufatura."
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Escanear a página de segurança ou legal de uma empresa para ver se eles são compatíveis com SOC 2.
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Ler a página "Sobre Nós" de uma empresa e escrever um resumo de uma frase sobre sua missão.
Este é o tipo de pesquisa profunda e qualitativa que costumava levar horas de escavação manual. Agora, você pode automatizá-la. Isso permite que você encontre sinais de compra hiper-específicos, como uma empresa contratando para um determinado cargo ou expandindo para um novo mercado, que fazem seu contato parecer genuinamente pessoal e relevante, não como outro modelo genérico.
Pontuação de leads e personalização alimentadas por IA
Uma vez que o Clay reuniu todos esses dados, eles não ficam apenas lá. Você pode usá-los para construir seus próprios modelos de pontuação de leads personalizados diretamente dentro do seu fluxo de trabalho.
Em vez de depender de alguns pontos de dados básicos, você pode pontuar automaticamente os prospects com base em dezenas de variáveis que são exclusivas para o seu negócio. Talvez seu cliente ideal use HubSpot, tenha acabado de receber financiamento Série B, esteja contratando para cargos de vendas e tenha um escritório físico no Texas. Você pode construir um fluxo de trabalho que verifica todas essas coisas e atribui uma pontuação a cada lead. Isso ajuda sua equipe de vendas a focar imediatamente seu tempo e energia nas contas que têm mais chances de fechar.
E não para por aí. Clay integra o GPT-4 diretamente em suas tabelas, permitindo que você use todos esses dados enriquecidos para gerar texto personalizado para seu contato. Você pode criar um prompt que escreve automaticamente uma introdução de e-mail personalizada com base na biografia do LinkedIn de um prospect, um post recente de blog que eles publicaram ou o último comunicado de imprensa da empresa deles. É uma maneira poderosa de garantir que cada e-mail que você envia pareça que foi escrito apenas para eles.
O custo real: Entendendo o preço e a complexidade do Clay AI
Ok, então o Clay é incrivelmente poderoso. Mas antes de você mergulhar, há duas grandes coisas que você precisa considerar: o modelo de preços e a curva de aprendizado.
Um sistema de créditos difícil de prever
Vamos ser francos: O preço do Clay pode ser confuso e imprevisível. Ele funciona em um sistema baseado em créditos. Quase toda ação que você realiza em um fluxo de trabalho, procurando um ponto de dados, executando um prompt de IA, visitando uma página da web, consome créditos. Uma simples busca de e-mail pode custar apenas um crédito, mas um resumo de IA mais avançado pode usar dezenas.
O principal problema aqui é que o custo por lead não é fixo. Se você construir um fluxo de trabalho simples de duas etapas para encontrar e-mails, seus custos serão baixos. Mas se você construir um fluxo de trabalho complexo de dez etapas com múltiplos prompts de IA e buscas de dados, você vai queimar créditos muito, muito mais rápido.
| Plano | Preço Mensal (Faturamento Anual) | Créditos Incluídos | Melhor Para |
|---|---|---|---|
| Starter | $134/mês | 2.000 | Usuários solo ou testes em escala muito pequena |
| Explorer | $314/mês | 10.000 | Pequenas equipes fazendo campanhas regulares de outbound |
| Pro | $720/mês | 50.000 | Agências ou equipes com necessidades de outbound em grande volume |
Isso torna o orçamento um verdadeiro desafio. Como muitas avaliações de usuários online dirão, é fácil que os custos saiam do controle se você não estiver constantemente monitorando seu uso de créditos e otimizando seus fluxos de trabalho para serem o mais eficientes possível.
A curva de aprendizado íngreme
Embora o Clay use uma interface estilo planilha que parece familiar, não é uma ferramenta simples de plug-and-play. Para tirar o máximo proveito dela, você precisa pensar logicamente e estar preparado para uma boa quantidade de tentativa e erro.
Construir fluxos de trabalho eficazes requer que você entenda como encadear diferentes ações, configurar lógica condicional (como o "se isso, então aquilo" que falamos na cascata), e solucionar fórmulas e erros quando as coisas dão errado. Para muitos usuários, pode levar dias, se não semanas, para se sentir totalmente confortável e proficiente com a plataforma. Isso é uma grande diferença em comparação com ferramentas que são projetadas para fornecer valor imediatamente para um único propósito específico.
Limitações principais: Por que o Clay AI é a ferramenta errada para automação de suporte
Então, o Clay é uma ferramenta excepcional para seu trabalho específico: vendas outbound e prospecção. Mas é crucial entender para o que ele não serve. Todo o seu design e funcionalidade o tornam completamente inadequado para qualquer coisa relacionada a automação de suporte ao cliente ou gerenciamento do conhecimento interno da sua equipe.
Por que o Clay AI não pode aprender com seu conhecimento interno
Clay é construído para olhar para fora. Toda a sua arquitetura é focada em extrair dados externos sobre outras empresas e pessoas na internet.
Ele não é projetado para se conectar, entender ou aprender com suas próprias fontes de conhecimento internas. Ele não pode ler seu wiki do Confluence onde sua equipe documenta processos. Ele não pode acessar seu drive compartilhado cheio de Google Docs com especificações de produtos. Ele não tem como pesquisar seus tickets passados do Zendesk ou suas conversas internas no Slack para aprender como sua equipe resolveu problemas antes.
Por causa disso, o Clay não tem contexto sobre seu produto, suas políticas da empresa ou as perguntas comuns que seus clientes fazem. Ele nunca poderia responder a uma pergunta simples como, "Como faço para redefinir minha senha?" porque não tem acesso ao artigo do centro de ajuda que explica como.
Por que o Clay AI não é construído para conversas com clientes
A plataforma é projetada para construir listas e se preparar para o início de uma conversa. Ela não é construída para lidar com interações ao vivo e bidirecionais com clientes.
Você não pode implantar o Clay como um chatbot em seu helpdesk para fornecer respostas instantâneas aos clientes. Ele não pode assistir seus agentes de suporte ajudando-os a redigir respostas com base em sua documentação interna. E ele não pode triagem de tickets de suporte recebidos entendendo sobre o que o cliente está perguntando.
Enquanto o Clay ajuda você a iniciar um relacionamento com um prospect, um tipo completamente diferente de IA é necessário para gerenciar as conversas que acontecem depois que eles se tornam clientes. Para isso, você precisa de uma plataforma como eesel AI. Ela é construída do zero para fazer uma coisa: unificar todo o seu conhecimento interno disperso, desde artigos de ajuda até tickets passados, e usá-lo para fornecer respostas instantâneas e precisas tanto para seus clientes quanto para sua equipe de suporte.
Clay AI vs. eesel AI: A ferramenta certa para o trabalho certo
A diferença não poderia ser mais clara. Clay AI automatiza a prospecção de vendas. eesel AI automatiza o suporte ao cliente. Um ajuda você a encontrar novos clientes; o outro ajuda você a manter os que você já tem.
Aqui está um resumo simples:
| Recurso | Clay AI | eesel AI |
|---|---|---|
| Caso de Uso Principal | Prospecção de Vendas & Automação GTM | Suporte ao Cliente & Automação de Conhecimento Interno |
| Fontes de Dados | Externas (Apollo, Clearbit, Websites) | Internas (Zendesk, Confluence, Slack, Tickets Passados) |
| Tempo de Configuração | Dias a semanas (curva de aprendizado íngreme) | Ativação em minutos (verdadeiramente self-service) |
| Função Chave | Enriquecimento de dados de leads para contato | Responde perguntas de clientes & funcionários |
| Modelo de Preço | Complexo & imprevisível (créditos por ação) | Transparente & previsível (sem taxas por resolução) |
| Teste | Extração de dados ao vivo em novos leads | Simulação sem risco em tickets de suporte históricos |
Enquanto começar com o Clay envolve cuidadosamente construir e testar fluxos de trabalho para gerenciar seu sistema de créditos complexo, eesel AI oferece um modelo de preço direto e previsível sem taxas ocultas por resolução. E onde o Clay tem aquela curva de aprendizado íngreme, o eesel AI é radicalmente self-service, permitindo que sua equipe conecte suas fontes de conhecimento e entre em operação em apenas alguns minutos, não semanas ou meses.
Automatize todo o ciclo de vida do cliente
Clay AI é uma plataforma genuinamente poderosa e inovadora para qualquer equipe de vendas que deseja elevar seu jogo de prospecção outbound. Ele realmente se destaca em automatizar a pesquisa profunda e a personalização que as vendas modernas exigem.
Mas a prospecção é apenas o primeiro passo na jornada do cliente. Uma vez que você adquiriu um cliente, um conjunto completamente novo de desafios começa. Para automatizar os passos cruciais que vêm a seguir, fornecendo suporte ao cliente rápido e preciso, capacitando seus agentes e tornando o conhecimento interno instantaneamente acessível, você precisa de uma ferramenta que realmente seja construída para o trabalho. Você precisa de uma plataforma que seja projetada para aprender com seu conhecimento, não apenas raspar dados externos.
Próximos passos: Comece com a verdadeira automação de suporte
Se você está pronto para olhar além da construção de listas e começar a automatizar seu suporte ao cliente com uma IA que aprende com o conhecimento único da sua equipe, é mais fácil do que você pensa começar. Veja por si mesmo como uma plataforma projetada especificamente para a tarefa pode transformar seus fluxos de trabalho de suporte.
Você pode experimentar o eesel AI gratuitamente para configurar em minutos ou agendar uma demonstração rápida para saber mais.
Perguntas frequentes
O Clay AI não possui um banco de dados interno de leads. É um construtor de fluxos de trabalho que se conecta a fontes de dados externas como Apollo, Clearbit e LinkedIn para encontrar e enriquecer informações sobre contatos que você fornece ou obtém através de suas integrações.
Um erro comum é construir fluxos de trabalho excessivamente complexos logo de início, o que pode consumir créditos muito rapidamente. É melhor começar com sequências de enriquecimento simples e monitorar cuidadosamente o uso de créditos antes de adicionar etapas mais avançadas, como pesquisas impulsionadas por IA.
Pode ser desafiador prever no orçamento. Como cada ação custa créditos, seu gasto mensal total variará dependendo da complexidade e volume de seus fluxos de trabalho, tornando-o menos previsível do que uma assinatura de preço fixo.
Há uma curva de aprendizado acentuada. Embora a interface de planilha seja familiar, construir fluxos de trabalho eficazes requer pensamento lógico, tentativa e erro, e uma compreensão de como encadear ações e solucionar problemas de fórmulas, o que muitas vezes leva dias ou semanas para dominar.
Não, você não pode. O Clay AI é projetado para prospecção externa e não pode se conectar ou aprender com suas bases de conhecimento internas como Zendesk ou Confluence. Ele não possui o contexto sobre sua empresa para lidar com conversas de suporte ao cliente.
Ao contrário de um provedor de dados padrão que extrai de um banco de dados estruturado, o Claygent atua como um assistente de pesquisa humano. Você pode dar comandos para visitar sites específicos e encontrar informações não estruturadas, como escanear uma página de carreiras para determinadas vagas de emprego ou resumir a declaração de missão de uma empresa.
