Clay: четыре ИИ-агента сократили подготовку к аккаунту до менее 5 минут

Clay около года назад запустила исходящие продажи корпоративным клиентам: доля выручки от продаж через менеджеров выросла с 20% до 50% ARR, в компании появились 33 ClayDR и 82 GTM-инженера. Подготовка к контакту с одним аккаунтом занимала у продавца Сабрины Глейзер около 30 минут в Salesforce, 30 в Crunchbase, 15 в LinkedIn и 10 в Google — более 85 минут до первого письма. Компании нужно было сократить это время и при этом сохранить персональный тон писем, а затем распространить удачный сценарий одного продавца на весь отдел под контролем отдела операций.

Сабрина Глейзер собрала в таблице Clay четыре последовательных агента Claygent. Первый собирает собственные данные компании (Salesforce, прошлые сделки, звонки Gong, активность в сообществе) и помечает степень «теплоты» аккаунта. Второй ищет внешние поводы для контакта: вакансии, запуски продуктов, отчётности, изменения численности, раунды финансирования. Третий подбирает и ранжирует от трёх до восьми контактов по профилю идеального клиента с обоснованием. Четвёртый пишет серию писем для каждого контакта в стиле продавца: агента обучили на нескольких десятках её собственных писем, презентациях и историях клиентов.

Лука Прандо из отдела GTM-операций с помощью кодового агента в Cursor и Clay CLI переделал таблицу в Clay Workflow с ограничениями на объём холодных писем и правилами работы с данными. Продавцы вызывают процесс из ChatGPT или Claude через Clay MCP: вводят домен компании и через несколько минут получают серии писем на проверку и отправку через Gmail. По данным компании на сентябрь 2026 года, сценарий работает во всём отделе продаж; обратную связь дают 50–60 продавцов. Каждый продавец правит письма перед отправкой, правки служат данными для доработки промптов в режиме сравнения версий.