죄송합니다!양식을 제출하는 중에 문제가 발생했습니다.
Sai와 함께 이상적인 고객 정의부터 연락 및 자격 검증까지 한 번에 해결하세요.
지시사항을 하나만 입력하세요. 나머지는 Sai가 모두 처리합니다.
판매 대상과 어떤 리드가 가치 있는지 입력하세요.
당신이 업무를 보는 동안 Sai가 검색하고, 각 기업을 확인하며, 근거 자료를 수집합니다.
Sai가 모든 리드를 평가하고 출처를 연결하며 첫 번째 이메일을 작성합니다.
시트를 열어 출처를 확인하고, 발송할 가치가 있는 리드를 승인하세요.
대부분의 에이전트는 보여주기식 기능에 치중하지만, Sai는 반복 가능한 업무에 최적화되어 있습니다. 매주 자동으로, 기존에 사용하던 도구와 연동하여 작동합니다.
소싱, 조사, 점수 산정, 초안 작성이 서로 연동되지 않는 4개의 구독 서비스가 아닌, 하나의 워크플로우로 통합되어 실행됩니다.
모든 점수에는 해당 점수를 산출한 신호와 출처 링크가 포함됩니다. Sai가 정보를 확인할 수 없는 경우, 임의로 내용을 채우는 대신 확인할 수 없음을 명시합니다.
Sai는 사용자의 로그인 세션 내 실제 브라우저에서 작동하므로, 공개 API가 없는 리드 소스, CRM 및 내부 도구에도 접근할 수 있습니다.
다른 에이전트들은 20번째 아웃리치 메시지에서 멈추지만, Sai는 매주 리드 워크플로우를 자동으로 실행합니다. 반복될수록 비용은 절감되고 신뢰도는 더욱 높아집니다.
AI 리드 생성 은 인공지능을 활용해 최소한의 수동 작업으로 잠재 고객을 찾고, 조사하고, 자격을 검증하며, 연락하는 것을 의미합니다. 실제로 이 명칭으로 판매되는 대부분의 도구는 그 과정의 일부만 처리합니다. 데이터베이스는 연락처를 제공하고, 인리치먼트 도구는 속성을 추가하며, 스코어링 도구는 순위를 매기고, 시퀀서 도구는 이메일을 발송합니다. 결국 구매자는 4개의 구독 서비스를 조합하고 여전히 수동으로 데이터를 연결하는 작업을 해야 합니다.
Sai는 Simular에서 개발한 자율형 AI 어시스턴트로, 실제 브라우저와 애플리케이션을 직접 조작하여 전체 과정을 수행합니다. Sai는 사용자의 기준에 맞는 기업을 검색하고, 각 기업을 열어 근거를 수집하며, 적절한 담당자를 찾고, 사용자의 점수 산정 규칙을 적용하여 스프레드시트에 결과를 기록한 뒤 첫 번째 이메일 초안까지 작성합니다. 이 모든 과정이 단 하나의 지시로 이루어집니다.
분기 마감 전 150개의 자격을 갖춘 리드가 필요한 성장 담당자를 생각해 보십시오. 기존 방식대로라면 데이터 제공업체에서 리스트를 추출하고, 내보낸 뒤, 인리치먼트 도구를 거치고, 스코어링 모델을 구축하고, 선별된 리드를 시퀀서에 가져와 템플릿을 작성해야 합니다. 이는 며칠의 시간과 여러 건의 비용 청구서가 발생하는 작업입니다.
Sai를 사용하면 단 하나의 프롬프트로 해결됩니다. 리스트가 생성되고, 각 기업은 사용자가 작성한 규칙에 따라 조사되며, 담당자가 식별되고, 출처 링크가 포함된 점수가 산출됩니다. 점수가 높은 리드는 승인을 기다리는 이메일 초안 형태로 받은 편지함에 도착합니다. Sai는 사용자의 로그인 세션 내에서 작동하므로 공개 API가 없는 도구를 포함하여 폐쇄형 플랫폼이 접근할 수 없는 소스까지 활용할 수 있습니다.
AI 리드 생성에 대한 가장 흔한 반대는 신뢰 문제이며, 이는 타당한 지적입니다. 조작된 이메일 주소는 발신 도메인 평판을 손상시킵니다. 근거 없는 점수는 이를 활용해야 하는 담당자에게 무시당하기 일쑤입니다.
Sai는 검증 가능하도록 설계되었습니다. 모든 점수에는 산출 근거가 된 특정 신호와 해당 신호를 찾은 출처 링크가 함께 제공됩니다. 확인할 수 없는 정보가 있을 경우, Sai는 그럴듯한 추측으로 빈칸을 채우는 대신, 무엇을 확인했는지 명시하고 미확인 상태로 표시하도록 설정할 수 있습니다. AI 리드 스코어링이 팀의 업무 방식을 바꾸려면 결과물이 검증을 통과해야 하며, 이를 위해서는 단순히 숫자만 보여주는 것이 아니라 그 과정을 증명해야 합니다.
Free your hands from the computer.
Try Sai
