销售革命：当销售效率下滑成本飙升，拆解Clay如何用AI重构200亿美元赛道

摘要：销售行业正面临双重压力：效率下滑、成本飙升。Clay 用 AI 打破传统 CRM 的边界，重构从线索识别到客户转化的全流程。本文不仅拆解其产品机制，也揭示了 AI 如何重塑 200 亿美元的销售赛道，是一份值得操盘手深读的战略样本。

销售行业正面临双重压力：效率下滑、成本飙升。Clay 用 AI 打破传统 CRM 的边界，重构从线索识别到客户转化的全流程。本文不仅拆解其产品机制，也揭示了 AI 如何重塑 200 亿美元的销售赛道，是一份值得操盘手深读的战略样本。

一、聊一下toB销售的行业痛点

1、市场现状与核心痛点

数据孤岛与效率瓶颈：客户信息分散于多处，传统营销多依赖人工处理多源数据，存在响应滞后、策略同质化问题。72%企业因方案缺乏特色只能陷入价格战。获客成本攀升：传统渠道（如百度竞价、电话营销）成本飙升，而线索质量塌方问题突出（32%电话无效、19%留资人无决策权）。人工成本高昂：全国销售平均薪酬9.2万左右，房地产、汽车等行业销售费用率超15%，但企业面临获客成本攀升，市场需求疲软拉高边际成本。CRM使用率低：40%销售团队因系统复杂、字段设计与业务脱节放弃使用。传统销售工具的数据更新滞后，缺乏实时客户情报，决策滞后。市场环境剧变：客户需求从功能满足转向价值共创，但传统销售仍依赖人工分析，效率仅为AI的5%。个性化需求升级：消费者对精准匹配的期待提升，但内容生产效率难以满足千人千面要求。

而就在最近，就有一款服务销售的AI软件火了——Clay。它通过AI技术，很好的解决了我们在前面说的这些toB销售的问题。接下来，我们就来拆解Clay是怎样解决的。

在文章的最后，我们将总结出来实际落地指南，可以参考可复用的落地方案和建议，让普通企业和创业者结合自己的问题，去参考哪些场景可以用哪些技术或者工具。

二、简单介绍一下这个公司

Clay是一家以AI驱动的销售与增长自动化平台为核心业务的企业，成立于2017年，总部位于纽约。在销售软件类别中，Clay 有点像变色龙——它主要定位为一个销售智能平台，但根据业务需求，也可以是一个潜在客户丰富工具，甚至是一个销售拓展工具。

Clay的创始人Kareem Amin曾任微软工程师，与Nicolae Rusan早期专注于降低编程门槛，（很显然走歪了）。2021年底战略转型至销售自动化领域，致力于帮助企业实现数据驱动的客户开发与营销全流程优化。他们现在的公司已经服务OpenAI、Canva、Anthropic等5000+企业。估值13亿美元，这个赛道规模200亿美元。

Clay 发现toB这些痛点后，决定利用AI+大数据来优化销售流程

三、Clay长什么样？

让我们先看看Clay的这些功能服务，是不是销售们想要的：

1、Clay 最值得注意的功能之一是它能够从多家提供商以及招聘网站、公共数据库和新闻媒体获取各种潜在客户和公司数据，从而使销售团队能够更准确、更相关地制定销售策略。按位置、公司规模、经验、社交网络连接等对潜在客户进行分类。

2、除了潜在客户数据外，Clay 还通过跟踪潜在客户的工作变动、新员工招聘、晋升、公司更新等向销售提供实时意向数据，帮助用户在最合适的时间与他们互动。它还使销售能够优先考虑表现出兴趣的潜在客户。

3、Clay 拥有一个非常独特的 AI 研究代理，名为 Claygent，它充当虚拟侦察员，在网络上寻找您可能需要的所有必要的潜在客户和公司信息。只需指示您要寻找的内容，它就会返回答案，几乎消除了所有手动数据搜索和丰富工作。

4、帐户和潜在客户评分

创造稳定的潜在客户流是销售线索生成成功的一半，另一半是确保他们有资格成为潜在买家，无论是现在还是将来。

Clay 提供由人工智能驱动的工具，可自动完成潜在客户资格审查流程。每家企业都可以自行设定潜在客户的资格审查标准，例如，最近发布的人工智能产品或功能 = +10 分，最近销售团队扩张 = +15 分，等等。一旦所有设置完成，Clay 的 AI 就会对每个独特的潜在客户进行测试，以确定他们进行购买的可能性，并且如果现有潜在客户采取任何增加或减少其分数的行动，它将继续实时更新他们的分数。

5、AI公式生成器：允许用户创建适合其特定需求的定制数据源和丰富工作流程。除了节省大量时间外，该 AI 引擎还可确保准确性并促进可扩展性：

它的工作方式相当简单，就像 ChatGPT 一样，用户只需用简单的英语描述他们想要的工作流程，从寻找相关潜在客户、创建潜在客户评分系统到数据丰富标准等等，从而帮助销售进行个性化推广和关系建立。

6、自动出站：Clay 提供简单的外发功能，包括自动电子邮件、跟进和 LinkedIn 接触，以及基于每个潜在客户的销售情报的 AI 个性化。用户可以使用在 ChatGPT 上运行的 Clay AI 销售电子邮件生成器，以节省通过平台进行推广的时间，但就销售参与而言，仅此而已。

7、Clay 无缝集成reply等专用销售互动工具，这些工具在推广方面具有超强能力。借助 Reply，用户可以为每个独特的潜在客户创建序列，利用电子邮件、电话、LinkedIn、消息、短信和 WhatsApp。

Reply 将利用 Clay 提供的销售情报来高度个性化每条消息，并确定最适合每个潜在客户的渠道和时间。更进一步的是，它还将回复您的潜在客户、处理异议并代表您安排会议。

借助 Clay 的 AI 数据研究和 Reply 的 AI 外展功能，企业可以创建一个完全自动化且强大的销售引擎，从寻找目标潜在客户一直到达成交易。

四、Clay用了哪些技术架构与AI能力？

我想了想还是把这个放这里，因为大家现在最关心的就是不懂有哪些技术可以去对应的解决自己的问题。在这里我们可以看看这个独角兽公司clay是怎样用技术解决这些问题的。（看不懂可以略过，不影响）

Clay的技术体系围绕数据智能与自动化引擎构建，核心创新包括：

1. 数据整合层：多源异构数据整合

核心功能：通过联邦学习技术，将来自75个不同平台的商业数据（如企业信息库Crunchbase、客户管理系统Salesforce等）进行安全整合。抓取企业信息、职位数据、融资动态等，解决数据孤岛问题

用户价值：在不暴露原始数据的前提下，实现跨平台数据互通，解决企业常见的数据孤岛问题。例如，可同时分析客户在Salesforce中的历史订单和Crunchbase上的融资动态。

备注：这里解决的就是我们上面说的，数据源过多，数据不统一，也就会造成数据不精准的问题。

2. 智能算法层：AI Agent与动态工作流

Clay的核心数据处理逻辑基于FETE框架（Finding、Enriching、Transforming、Exporting），通过查询、丰富、转换、输出四步流程，将分散的客户数据高效整合并赋能销售团队。在此基础上，Clay在智能算法层引入三大核心模块：

1）Claygent智能体

GPT-4+二分搜索法：通过自然语言理解定位关键信息（例如分析页脚中的SOC-2合规数据），替代人工检索，效率提升3倍动态验证机制：结合多数据源交叉验证，确保输出结果的可靠性（如比对Crunchbase与PitchBook数据）

2）动态定价策略

强化学习算法：实时调整广告预算分配与客户分层策略，实现ROI提升380%动态定价模型：基于强化学习优化客户分层策略，预测高价值线索并优先分配资源，例如根据客户预算、市场竞争热度自动生成最优报价方案

3）精准匹配系统

采用二分搜索算法快速锁定目标客户（如筛选融资超1亿美元且CTO有AI背景的北美SaaS企业），效率比传统人工筛选提升20倍。

三个模块并行处理数据，最终将结果汇聚到应用层，形成完整的决策支持信息流。

3.业务应用层：无代码平台与自动化营销

无代码平台：拖拽式操作支持自动化外联（如邮件模板生成、触发跟进规则），开发效率提升17倍.

个性化营销引擎：基于客户画像生成定制化内容（如结合LinkedIn动态与行业报告），外联回复率提升30%

自动化外联系统：基于算法层输出结果，自动触发客户触达动作。生成个性化邮件/短信（如结合企业最新融资动态定制话术。）跨平台执行跟进规则（如LinkedIn消息自动发送、会议系统预约）

五、Clay 取得成功的关键因素

Clay 早期成功的关键在于定价策略和内容营销。

定价方面，Clay 没有采用 Figma 的按席位定价模式，而是选择了一种更符合客户利益的方式。Clay 认为，定价应该与客户利益保持一致，这样才能建立长期的客户忠诚度。Clay 每年都会发布定价更新备忘录，公开解释每次价格变动的原因，确保用户了解这些变化是与他们利益一致的。

在增长方面，Clay 的核心策略是：做出让用户惊艳的产品，用户自然会来。

Clay 通过博客和 LinkedIn 发布高质量内容，解决用户实际问题，远超一般的商业软件。除了内容营销，Clay 也尝试过多种增长方式，例如电子邮件营销、付费广告、SEO，甚至在旧金山投放广告牌。

但当时，内容营销的效果最好，所以 Clay 集中精力做好这两件事。

Clay 的内容营销并非一蹴而就。早期，Clay 团队通过持续输出内容，并邀请客户（例如代理商负责人）参与创作。现在，Clay 已经建立起一套内容生产的反馈闭环：在全球各地举办 Clay 线下活动，将活动中产出的内容整理成 LinkedIn 帖子，再整合成博客文章，最终汇编成指南。这种内容复用策略极大地提高了效率。Clay 的增长营销团队（由 Bruno 领导）还通过 Clay 创作者计划和 Clay 专家计划，激励社区成员参与内容创作。Clay 甚至开发了内部软件，帮助创作者发布个性化的 Clay 功能介绍视频。

早期客户之所以愿意主动分享，是因为 Clay 的产品特性使然。这些客户大多是代理商，他们希望通过 LinkedIn 树立专业形象。当然，Clay 团队也积极协助客户创作内容，例如介绍新功能、合作撰写文章等。

5.1 增长策略解析

在企业级 SaaS 市场，增长是一场持久战。Clay 之所以能够迅速崛起，核心原因在于它并没有依赖传统的“重销售驱动”模式，而是巧妙结合的 PLG（产品主导增长）+ 内容营销 + 社群裂变的策略，从多个维度驱动增长。

产品主导增长（PLG）：让产品自己“卖”出去

对于一款数据驱动的销售工具来说，最好的销售手段就是让用户亲自体验它的价值，而不是靠推销。Clay 在这一点上做得极为克制，甚至可以说是“无声胜有声”

低门槛体验，先用再说

Clay 不强制绑定信用卡，也没有复杂的付费墙，而是提供了全功能试用，让用户可以自由探索、试错，亲自感受 AI 在销售数据处理上的巨大提升。这样的策略不仅降低了进入门槛，还帮助 Clay 筛选出了真正有需求的潜在客户。

“反向演示”，产品自己证明自己

很多 SaaS 产品的销售策略是“先讲解、后试用”，但 Clay 反其道而行之，采用“反向演示”的方式——用户注册后，产品会自动展示数据处理的实际案例，比如分析竞争对手的 LinkedIn 名单、筛选潜在客户、优化广告投放等，让用户直接看到 AI 带来的提升。这种方式大幅提高了试用用户的转化率，因为他们不用被“说服”，而是亲眼看到效果后，自己做决定。

内容营销与社交裂变：用价值换流量

仅靠产品本身的吸引力还不够，Clay 还通过持续输出高质量内容，让更多潜在客户主动找到它。

博客、社交媒体矩阵

Clay 的团队深知，精准营销的痛点是数据，但很多企业并不知道如何高效利用数据。因此，他们定期发布深度文章，解读最新的 AI 在销售、营销领域的应用，甚至针对不同类型的用户（如创业者、销售主管、增长团队）提供个性化指南。

这些内容不仅在博客、LinkedIn 等渠道上广泛传播，还经常被业界 KOL 引用，成为 Clay 最好的“长期流量引擎”。

UGC（用户生成内容）：用客户的故事去影响客户

相比官方宣传，用户的真实反馈更具说服力。很多营销机构、增长团队在用 Clay 之后，发现它能极大提升客户转化率，便主动在社交媒体、行业论坛、私域社群分享使用经验，带动了 Clay 的裂变式增长。

Clay 团队也很聪明，他们不仅不会干预这些分享，反而会主动放大用户案例，让更多企业看到 “同行都在用” 的趋势，降低新客户的决策成本。

渠道策略与冷启动：从精准渗透到规模化增长

市场竞争激烈，Clay 并没有选择“砸钱买流量”这条路，而是更注重精准获客 + 低成本引流。

SEO & 社交媒体：让用户“找上门”

Clay 的目标用户是是【对数据敏感、渴望提高销售效率】的企业增长团队。因此，他们在 SEO 方面做了大量优化，确保企业在搜索 “销售自动化工具”“AI 数据分析”“客户线索挖掘” 等关键词时，Clay 都能排在前列。

同时，LinkedIn 作为 B2B 领域的核心社交平台，Clay 也投入了大量精力，发布技术解析、成功案例，甚至组织线上分享会，把潜在用户吸引进来。

精准付费广告，撬动冷启动用户

虽然大规模投放广告的成本较高，但 Clay 依然在 Google Ads、LinkedIn Ads 上做了一些精准投放，主要目标是吸引 “已经有需求但不知道选哪款工具” 的企业客户。配合免费试用策略，这部分用户的转化率极高。

直接触达，建立高质量用户社群

除了被动等待流量，Clay 还采用了更主动的方式 —— 直接和用户建立联系。

在早期阶段，他们深入 WhatsApp 群、SaaS 社群、Reddit 论坛，直接和目标用户交流，收集反馈，并迅速优化产品。这样一方面帮助他们挖掘市场痛点，另一方面也让品牌在核心用户圈层里打响了知名度。

5.2 定价策略

Clay 的定价模式核心是“基于价值的定价 + 预付 Credits”，不同于传统 SaaS 按席位（per-seat）收费，它更强调按使用量和实际创造的价值计费，以便适应不同规模的客户。

1. 传统 SaaS 的定价模式

在 Clay 发展过程中，它面临了一个挑战：大部分 B2B SaaS（如 Notion、Figma）采用按席位（per-seat）订阅的模式，即企业按照团队成员的数量付费，但 Clay 并不适用于这种定价逻辑，因为：

其核心产品是数据查询、线索挖掘和智能匹配，价值取决于使用量，而不是使用者的数量。

许多用户可能只是偶尔使用 Clay，而不是持续访问，因此按席位定价无法有效变现。

2. Clay 采用的定价模式

为了适应企业市场，同时避免因传统 SaaS 模式导致的获客瓶颈，Clay 采用了Credits（积分）+ 基于使用量的定价，具体表现为：

Credits 机制：客户预先购买一定数量的积分（Credits），Clay 根据客户的实际数据查询、处理、匹配等操作消耗这些积分。

定价与使用量挂钩：不同操作（如数据查询、联系人匹配、企业情报分析）对应不同的 Credit 消耗量，客户用多少付多少，避免了按席位定价的“冗余成本”。

灵活性高：这种模式适用于小客户（可按需购买少量 Credits）和大企业（可以定制更大规模的数据套餐）。

六、落地指南：其他企业可复用的方法与建议

如果你是企业用户，希望提高销售转化率、优化营销策略，Clay 的案例可以提供不少启发。

6.1. 如何利用 AI 优化销售线索获取？

1. 告别传统低效获客方式

传统销售团队往往依赖人工筛选线索，但数据庞大且分散，效率低下。

你可以借鉴Clay的AI 数据匹配模型：结合数据源，自动筛选高价值客户。

采用 AI 自动化邮件营销，根据用户行为调整沟通策略。

精准定位高价值客户

Clay采用二分搜索法筛选特定条件的客户（如融资1亿美元以上、CTO有 AI 背景的 SaaS 企业）。

你的团队可以：设定目标客户画像，利用 AI 工具筛选出最符合标准的潜在客户，再结合历史数据，分析哪些客户更可能成交，优化销售策略。

2. 如何提升市场营销的ROI？

优化内容营销，让潜在客户主动找上门

传统营销模式 ROI 低，而 Clay 通过内容营销构建品牌影响力：结合 SEO 撰写行业趋势分析，让潜在客户通过搜索引擎找到你。

采用 [社交媒体+案例营销]，让真实用户的成功案例替你做推广。

社交裂变+KOL 口碑传播

你的企业可以：鼓励现有客户分享使用体验，给予折扣、奖励等激励,或者与行业KOL合作，借助他们的影响力扩大品牌曝光。

智能广告投放，提高精准触达

Clay 结合 Google Ads、LinkedIn Ads 做精准付费投放，吸引高 intent 用户。

你可以分析目标客户的行为路径，精准投放广告（例如关注哪些行业网站、社群）,或者是结合 A/B 测试，优化广告素材，降低获客成本。

3. 如何增强客户留存，提高终身价值（LTV）？

基于数据优化定价策略

Clay 通过“Credits”模式，使客户的支出与使用量紧密挂钩，提高长期粘性。

你可以：结合用户数据，提供动态定价（如根据客户使用行为调整定价方案）。

采用“渐进式收费”，先提供免费体验，再让客户付费升级。

建立客户成功体系

Clay 通过持续的内容更新和社群运营，增强客户粘性。

你可以：创建专属客户成功团队，帮助客户更好地使用产品，减少流失率。定期举办客户培训活动，提升用户体验，提高复购率。

6.2 数据-决策-行动的技术闭环

建立AI驱动的实时数据采集（如LinkedIn、Google Maps等100+数据源）→动态客户评分（基于购买力/决策链/需求匹配度三维模型）→智能触达（邮件/视频/IM多通道）的自动化链路

动态定价模型：采用Credits定价法，将客户实际收益与使用量挂钩（如数据行×列×场景复杂度），替代传统席位收费模式，适用于SaaS、咨询等知识服务行业。

可以使用哪些技术架构与数据智能基建

联邦学习引擎：在GDPR合规框架下实现跨平台数据协同，解决企业数据孤岛问题动态验证机制：通过Crunchbase与PitchBook数据交叉验证，将线索准确率提升至92%

6.3 增长黑客

6.3.1 获客加速

AI外展工具链：视频邮件自动化：Synthesia生成带客户Logo的15秒产品演示，打开率提升40%

智能话术库：基于NLP分析竞品官网，自动生成攻击性销售话术（如”相比ZoomInfo，我们的数据更新频率快3倍”）

6.3.2 留存提升

内容营销是最划算的增长方式

Clay 早期尝试了付费广告、SEO、社交裂变等多种方式，最终发现内容营销ROI最高，所以加大投入：用深度博客撰写行业痛点分析、实战指南，用社交媒体运营定期输出价值内容，鼓励用户自发分享使用体验，形成用户案例营销进行裂变

UGC（用户生成内容）：用用户的口碑带来新用户

早期用户体验好，就会愿意分享——Clay 通过支持代理商、营销团队分享 Clay 的应用案例，在 LinkedIn 和 SaaS 论坛上形成病毒式传播。

社群驱动增长：Clay 通过 WhatsApp 群、SaaS 社群与早期用户保持高频互动，收集反馈、优化产品、建立口碑。

七、适用于创业者的机会

7.1 用开源 LLM + AI API 快速构建产品

Clay 证明了数据驱动 + AI 自动化在销售和营销领域的巨大潜力。

如果你想快速验证产品想法，可以：

利用开源大模型（如DeepSeek、Llama、Mistral）+AIAPI（如OpenAI、Anthropic），搭建自动化销售或智能数据分析工具，而无需从零训练AI模型。降低研发成本，采用低代码/无代码工具（如Bubble、Retool），快速打造MVP，测试市场需求。数据整合能力是关键，可以通过集成多个数据源（如LinkedIn、Crunchbase、企业工商信息库），帮助用户更高效地获取目标客户数据。

适用方向

AI驱动的B2B线索挖掘平台自动化市场分析工具个性化广告优化平台

落地建议

先用开源LLM+API组合出基础功能，测试市场反馈在特定领域找到数据应用的机会点，比如社交媒体监控、舆情分析、金融投资数据等快速上线一个Demo，与早期客户交流，收集反馈