Das TAM jedes neuen Kunden am ersten Tag in einem KI-nativen CRM vorab aufbauen

Ein KI-natives CRM startet vorbefüllt: Bei der Anmeldung baut es aus dem ICP des Kunden dessen Zielaccounts und Kontakte auf, sodass Agenten sofort den Markt bearbeiten können.

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Eine Auswahl von Teams, die diese Aufgabe mit Forager umsetzen · plus weitere Sales-Tech-Plattformen

Nutzt POST /person_role_search/, POST /organization_search/ · API-Referenz zur Personensuche

Kosten: 5 Credits pro gefundener E-Mail-Adresse. Eine Abfrage nach Mobilnummer oder E-Mail-Adresse ohne Ergebnis kostet 0 Credits. Anreicherung und Suche werden pro Anfrage berechnet: Credit-Preise.

So fließen die Daten

2 Eingaben → Unternehmens-Datenfeed + Personen-Datenfeed + Personensuche + Unternehmensanreicherung + Geschäftliche E-Mails → 3 Felder Beispieldaten

01 · Eingaben

Kunden-ICP

Gründer · E-Commerce-Marken · USA

Jobtitel

VP Revenue Operations

02 · Forager

Unternehmens-Datenfeed + Personen-Datenfeed + Personensuche + Unternehmensanreicherung + Geschäftliche E-Mails POST /person_role_search/

Treffer gefunden

03 · Ausgaben

Kim ExemplarVP Revenue Operations · Example Inc.

geschäftliche E-Mail: kim@example.com
Name: Kim Exemplar
title: VP Revenue Operations
Mobil: +1 (416) 555-0186
Unternehmen: Example Inc.

3 Felder in der AntwortBeispieldaten

Schritte

Die ICP-Beschreibung in Filter über company_feed übersetzen (Branche, Mitarbeiterzahl, Standort, Technologien)
Personas pro Account aus people_feed auswählen oder für Long-Tail-Accounts POST /person_role_search/ aufrufen
Neue Accounts mit POST /organization_search/ anreichern und work_email nur für Kontakte abrufen, die der Agent bearbeitet
TAM bei jeder Datenfeed-Lieferung aktuell halten und bei passenden neuen Accounts alarmieren

import json, os, requests

BASE = "https://api-v2.forager.ai/api/{account_id}/datastorage"
HEADERS = {"X-API-KEY": os.environ["FORAGER_KEY"]}
body = json.load(open("request.json"))  # request fields: see the API reference

# 1. Translate the ICP description into filters over company_feed (industry,
# employees, location, technologies)

# 2. Select personas per account from people_feed, or call POST
# /person_role_search/ for long-tail accounts
r1 = requests.post(f"{BASE}/person_role_search/", headers=HEADERS, json=body)

# 3. Enrich new accounts with POST /organization_search/ and fetch
# work_email only for contacts the agent will work
r2 = requests.post(f"{BASE}/organization_search/", headers=HEADERS, json=body)

# 4. Keep the TAM fresh on each feed delivery and alert on new accounts that
# match

# 1. POST /person_role_search/
curl -X POST \
  https://api-v2.forager.ai/api/{account_id}/datastorage/person_role_search/ \
  -H "X-API-KEY: $FORAGER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @request.json

# 2. POST /organization_search/
curl -X POST \
  https://api-v2.forager.ai/api/{account_id}/datastorage/organization_search/ \
  -H "X-API-KEY: $FORAGER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @request.json

Aus den Schritten des Praxisbeispiels generiertAnfragefelder: API-Referenz

Selbst ausführen: API-Referenz zur Personensuche

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Eingaben und Ausgaben

Eingaben	Ergebnisse
ICP-Beschreibung	`TAM account list`
Persona-Jobtitel	`contacts by persona`
	`work_email`

Fragen zu diesem Praxisbeispiel

Wie kann ein CRM die Ziel-Accounts und Kontakte eines neuen Kunden vorab befüllen?

Reichern Sie neue Accounts mit POST /organization_search/ an und rufen Sie work_email nur für Kontakte ab, die der Agent bearbeitet. Halten Sie den TAM bei jeder Feed-Lieferung aktuell und lassen Sie sich über neue passende Accounts benachrichtigen.

Was kostet es, den TAM jedes neuen Kunden am ersten Tag in einem KI-nativen CRM vorab aufzubauen?

Personensuche: Personensuche 1 Credit pro Anfrage und Personensuche: Positionsdetails 1 Credit pro Anfrage, berechnet, unabhängig davon, ob Daten zurückkommen. Unternehmensanreicherung: 1 Credit pro Anfrage, berechnet, unabhängig davon, ob Daten zurückkommen. Geschäftliche E-Mails: 5 Credits pro gefundener geschäftlicher E-Mail-Adresse; eine Abfrage, die nichts findet, kostet 0 Credits. Der Unternehmens-Datenfeed ist eine jährliche Pauschallizenz, global oder regional, und wird nicht in Credits berechnet. Die 8.250 monatlichen Credits des Growth-Tarifs reichen für 1.650 E-Mails oder 8.250 Suchanfragen, oder für eine Mischung. Die Self-Service-Tarife sind Starter, Growth, Pro und Scale. Tarife und Preise ansehen

Was brauche ich für dieses Praxisbeispiel und was kommt zurück?

Sie senden ICP-Beschreibung und Persona-Jobtitel. Sie erhalten Kontakte nach Persona, TAM-Account-Liste und work_email als JSON zurück. Außerdem benötigen Sie einen Forager API-Schlüssel, der in einem kostenlosen Konto enthalten ist.

Welche Daten braucht ein KI-natives CRM, um den TAM eines Kunden automatisch aufzubauen?

Sie senden ICP-Beschreibung und Persona-Jobtitel. Sie erhalten TAM-Account-Liste, Kontakte nach Persona und work_email zurück. Neue CRM-Kunden sehen am ersten Tag eine gefüllte Pipeline statt einer leeren Datenbank.

Können Teams, die diesen Workflow nutzen, vor der Lizenzierung eine Stichprobe des Unternehmens-Datenfeeds ansehen?

Ja. Fordern Sie in einem 30-minütigen Gespräch einen Beispielauszug des Unternehmens-Datenfeeds an und prüfen Sie die Felder an Ihren eigenen Datensätzen, bevor Sie ihn lizenzieren.

Wann sollte ich diesen Workflow ausführen?

Wenn ein neuer Kunde das CRM-Onboarding abschließt und sein ICP beschreibt. Neue CRM-Kunden sehen am ersten Tag eine gefüllte Pipeline statt einer leeren Datenbank.

Welche Forager-Produkte nutzt dieses Praxisbeispiel?

Unternehmens-Datenfeed, Personen-Datenfeed, Personensuche, Unternehmensanreicherung und geschäftliche E-Mails. Unternehmens-Datenfeed: eine lizenzierte Datei mit 65M+ Unternehmensprofilen und Firmografiken, nach Zeitplan an Snowflake oder S3 geliefert. Personen-Datenfeed: eine lizenzierte Datei mit 800M+ Berufsprofilen, nach Zeitplan aktualisiert und an Snowflake oder S3 geliefert.

Wie genau sind die Daten von Forager?

Der Test, der zählt, ist Ihr eigener: Senden Sie uns eine Liste von Profilen, die für Sie relevant sind. Wir führen ihn aus und zeigen Ihnen Zahl für Zahl, was wir finden, damit Sie Trefferquote und Erreichbarkeitsquote selbst messen können.

Welche Tools können diesen Workflow ausführen?

Nativ in Clay und Zapier, von Partnern gebaut in Deepline und Cargo, als Datenfreigabe an Snowflake, Databricks und Amazon S3 geliefert und per API von Google BigQuery, Ihrem eigenen Code, Make und n8n aufgerufen. Oder rufen Sie die Endpoints aus den obigen Schritten mit einem API-Schlüssel aus Ihrem eigenen Code auf.

Wie viele Schritte hat dieser Workflow?

4 Schritte: Übersetzen Sie die ICP-Beschreibung in Filter über company_feed (industry, employees, location, technologies), wählen Sie Personas pro Account aus people_feed aus oder rufen Sie für Long-Tail-Accounts POST /person_role_search/ auf, reichern Sie neue Accounts mit POST /organization_search/ an, rufen Sie work_email nur für Kontakte ab, die der Agent bearbeitet, halten Sie den TAM bei jeder Feed-Lieferung aktuell und lassen Sie sich bei neuen passenden Accounts benachrichtigen.

Brauche ich ein Abonnement?

Zum Testen nicht: Ein kostenloses Konto enthält 5 $ in Credits. Um Forager weiter zu nutzen, wählen Sie einen Monats- oder Jahrestarif. Monatstarife sind jederzeit kündbar, und nicht genutzte Credits werden übertragen; Jahrestarife gewähren alle Credits im Voraus und kosten 10 % weniger. Größere Volumen vereinbaren Sie mit unserem Team.

Können unsere Nutzer Forager-Daten in unserem Produkt sehen?

Ja, im Rahmen der Plattformbedingungen. Self-Service-Tarife decken die interne Nutzung durch Ihr eigenes Team ab. Forager-Kontakte Ihren Nutzern anzuzeigen oder Datensätze weiterzugeben, wird separat lizenziert: Sprechen Sie mit dem Vertrieb über Volumen und darüber, welche Felder Ihre Nutzer sehen müssen.

Eine Auswahl von Teams, die diese Aufgabe mit Forager umsetzen · plus weitere Sales-Tech-Plattformen

Clay
- GTM-Workflow-Builder
Ausgewählter Anwendungsfall: Forager-Mobilnummern, E-Mail-Adressen und Personendaten in Clay-Tabellen.
Juicebox
- KI-Kandidatensuche
Ausgewählter Anwendungsfall: Forager-Daten hinter der PeopleGPT-Suche und den Sourcing-Agenten.
Nooks
- Power- & Parallel-Dialer
Ausgewählter Anwendungsfall: Mobilnummern direkt im Dialer.
Monaco
- CRM-Add-ons
Ausgewählter Anwendungsfall: Mobildaten in der eigenen Wasserfall-Anreicherung.
Airscale
- Wasserfall-Anreicherung
Ausgewählter Anwendungsfall: ein Forager-Schritt in dessen Mobilnummern-Wasserfall.
HubSpot
- CRM-Add-ons
Ausgewählter Anwendungsfall: Kontakt- und Unternehmensdatensätze mit Personen-, Unternehmens- und Stellenanzeigen-Daten anreichern.
Myko AI
- CRM-Add-ons
Voice-first-Tool, mit dem Außendienstmitarbeiter Salesforce, Veeva und Dynamics aktualisieren.
Eintrag
- CRM-Add-ons
KI-natives CRM, in dem Teams und Agenten Seite an Seite arbeiten.

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So fließen die Daten

Schritte

Eingaben und Ausgaben

Fragen zu diesem Praxisbeispiel

Wie kann ein CRM die Ziel-Accounts und Kontakte eines neuen Kunden vorab befüllen?

Was kostet es, den TAM jedes neuen Kunden am ersten Tag in einem KI-nativen CRM vorab aufzubauen?

Was brauche ich für dieses Praxisbeispiel und was kommt zurück?

Welche Daten braucht ein KI-natives CRM, um den TAM eines Kunden automatisch aufzubauen?

Können Teams, die diesen Workflow nutzen, vor der Lizenzierung eine Stichprobe des Unternehmens-Datenfeeds ansehen?

Wann sollte ich diesen Workflow ausführen?

Welche Forager-Produkte nutzt dieses Praxisbeispiel?

Wie genau sind die Daten von Forager?

Welche Tools können diesen Workflow ausführen?

Wie viele Schritte hat dieser Workflow?

Brauche ich ein Abonnement?

Können unsere Nutzer Forager-Daten in unserem Produkt sehen?

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