Alimenta a los agentes de IA del CRM con registros actualizados de empresas y personas
Mantén al día los registros de empresas y contactos de un CRM de IA para que sus agentes puntúen con precisión los leads entrantes, rellenen el onboarding y detecten el riesgo de baja.
- Clave de API gratuita
- Sin tarjeta de crédito
- Ejecuta tu muestra
Una selección de equipos que ejecutan este trabajo con Forager · y otros equipos que usan Forager
Usa POST /person_detail_reverse_lookup/by_email/, POST /organization_search/ · Referencia de la API de búsqueda inversa de email
Cuánto cuesta: Se cobra por solicitud: precios de créditos.
- Feed de datos de empresas
- Feed de datos de personas
- Feed de ofertas de empleo
- Búsqueda inversa de email
- Enriquecimiento de empresas
- Feed de datos
- Integrado en una plataforma
- Sales tech
Cómo fluyen los datos
POST /person_detail_reverse_lookup/by_email/ - registro de empresa actualizado
- Example Inc.
- nombre
- Jane Example
- cargo
- VP Revenue Operations
- móvil
- +1 (415) 555-0142
- email corporativo
- jane@example.com
Pasos
- Carga los deltas de
company_feedypeople_feeden el almacén de registros del CRM - Rellena previamente el onboarding con el email corporativo de un registro mediante
POST /person_detail_reverse_lookup/by_email/yPOST /organization_search/ - Expón los registros a los agentes como contexto de recuperación con marcas de tiempo por campo
- Usa
job_postings_feedy los cambios en las personas como señales de scoring y de riesgo de abandono
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. Load company_feed and people_feed deltas into the CRM's records store # 2. Prefill onboarding from a sign-up's work email via POST # /person_detail_reverse_lookup/by_email/ and POST /organization_search/ r1 = requests.post(f"{BASE}/person_detail_reverse_lookup/by_email/", headers=HEADERS, json=body) r2 = requests.post(f"{BASE}/organization_search/", headers=HEADERS, json=body) # 3. Expose records to agents as retrieval context with field-level # timestamps # 4. Use job_postings_feed and people changes as scoring and churn-risk # signals
# 1. POST /person_detail_reverse_lookup/by_email/ curl -X POST \ https://api-v2.forager.ai/api/{account_id}/datastorage/person_detail_reverse_lookup/by_email/ \ -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
Pruébalo tú mismo: Referencia de la API de búsqueda inversa de email
- Clave de API gratuita
- Sin tarjeta de crédito
- Ejecuta tu muestra
Entradas y salidas
| Datos de entrada | Resultados |
|---|---|
| feeds | fresh company record |
| email de registro | prefilled onboarding fields |
| registros del CRM | agent context |
risk signals |
Preguntas sobre este ejemplo práctico
¿Cómo mantienen los CRM con IA actualizados los datos de empresas para sus agentes?
Carga los deltas de company_feed y people_feed en el almacén de registros del CRM. Expón los registros a los agentes como contexto de recuperación con marcas de tiempo por campo.
¿Cuánto cuesta alimentar a los agentes de CRM con IA con registros actualizados de empresas y personas?
Búsqueda inversa de email: 5 créditos por solicitud, cobrados se devuelvan datos o no. Enriquecimiento de empresas: 1 crédito por solicitud, cobrado se devuelvan datos o no. El feed de datos de empresas es una licencia anual fija, global o regional, sin precio en créditos. Los 8.250 créditos mensuales de Growth cubren 8.250 consultas de empresas, o una combinación. Los planes de autoservicio son Starter, Growth, Pro y Scale. Ver planes y precios
¿Qué necesito para ejecutar este ejemplo práctico y qué devuelve?
Envías registros del CRM, feeds y el email de registro. Recibes contexto para el agente, un registro de empresa actualizado, campos de onboarding prerrellenados y señales de riesgo, en JSON. También necesitas una clave de API de Forager, que se incluye con una cuenta gratuita.
¿Puedo prerrellenar un formulario de registro solo con un email corporativo?
Mantén al día los registros de empresas y contactos de un CRM con IA para que sus agentes puntúen con precisión los leads entrantes, prerrellenen el onboarding y detecten el riesgo de abandono. Los usuarios de CRM con IA obtienen una puntuación precisa de leads entrantes, onboarding más rápido y señales de riesgo de abandono.
¿Hay una forma gratuita de probar Forager en este flujo de trabajo?
Sí. Solicita una muestra del feed de datos de empresas en una llamada de 30 minutos y comprueba los campos con tus propios registros antes de licenciarlo.
¿Cuándo debería ejecutar este flujo de trabajo?
Cuando hay un nuevo registro, un lead entrante o una actualización programada del universo de empresas del CRM. Los usuarios de CRM con IA obtienen una puntuación precisa de leads entrantes, onboarding más rápido y señales de riesgo de abandono.
¿Qué productos de Forager usa este ejemplo práctico?
Feed de datos de empresas, feed de datos de personas, feed de ofertas de empleo, búsqueda inversa de email y enriquecimiento de empresas. Feed de datos de empresas: un archivo bajo licencia con 65M+ perfiles de empresas y datos firmográficos, entregado a Snowflake o S3 de forma programada. Feed de datos de personas: un archivo bajo licencia con 800M+ perfiles profesionales, actualizado de forma programada y entregado a Snowflake o S3.
¿Cómo sé que los datos son correctos?
La prueba que cuenta es la tuya: envía una lista de perfiles que te interesen. La ejecutamos y te mostramos lo que encontramos, número por número, para que puedas medir tú la tasa de aciertos y la tasa de conexión.
¿Qué herramientas pueden ejecutar este flujo de trabajo?
Nativo en Clay, creado por partners en Deepline y Cargo, entregado como datos compartidos en Snowflake, Databricks y Amazon S3 y consultado mediante la API desde Google BigQuery, Make, n8n y tu propio código. O llama a los endpoints de los pasos anteriores desde tu propio código con una sola clave de API.
¿Cuántos pasos tiene este flujo de trabajo?
4 pasos: carga los deltas de company_feed y people_feed en el almacén de registros del CRM, prerrellena el onboarding a partir del email corporativo de un registro con POST /person_detail_reverse_lookup/by_email/ y POST /organization_search/, expón los registros a los agentes como contexto de recuperación con marcas de tiempo por campo y usa job_postings_feed y los cambios en personas como señales de puntuación y de riesgo de abandono.
¿Hay contrato o compromiso mínimo?
Sin contrato para empezar: una cuenta gratuita incluye 5 $ en créditos. Para seguir usando Forager, elige un plan mensual o anual. Los planes mensuales se cancelan en cualquier momento y los créditos no usados se acumulan; los planes anuales conceden todos los créditos por adelantado y cuestan un 10 % menos. Los volúmenes mayores se acuerdan con nuestro equipo.
¿Podemos mostrar los datos de Forager dentro de nuestro producto?
Sí, según las condiciones de la plataforma. Los planes de autoservicio cubren el uso interno de tu propio equipo. Mostrar los datos de Forager a tus usuarios o transmitir registros se licencia por separado: habla con ventas sobre el volumen y los campos que tus usuarios necesitan ver.
Las respuestas escritas no están disponibles ahora mismo. Las páginas de arriba siguen sirviendo, o reserva una demo y pregunta al equipo.
- 5 $ en créditos gratis
- Sin tarjeta de crédito
- Ejecuta tu muestra
Una selección de equipos que ejecutan este trabajo con Forager · y otros equipos que usan ForagerUna selección de equipos que usan Forager
-
Clay - Creadores de flujos GTM
Caso de uso seleccionado: números de móvil, emails y datos de personas de Forager dentro de tablas de Clay.
-
Juicebox - Captación de candidatos con IA
Caso de uso seleccionado: datos de Forager detrás de su búsqueda PeopleGPT y sus agentes de captación.
-
Nooks - Marcadores power y paralelos
Caso de uso seleccionado: números de móvil dentro de su marcador (dialer).
-
Emergent Labs - Creadores de agentes
Plataforma de creación de apps con IA donde los agentes diseñan, programan y despliegan apps full-stack.
-
Airscale - Enriquecimiento en cascada
Caso de uso seleccionado: un paso de Forager en su cascada de números de móvil.
-
HubSpot - Complementos de CRM
Caso de uso seleccionado: enriquecer registros de contactos y empresas con datos de personas, empresas y ofertas de empleo.
-
elemento - Complementos de CRM
CRM nativo de IA donde equipos y agentes trabajan codo con codo.
-
Orbital - Bases de datos de leads
Caso de uso seleccionado: consultas de contactos en su cascada de enriquecimiento, para equipos que venden a negocios locales.
Más ejemplos prácticos para apps de LLM
-
Licencia un feed de datos de personas para recuperar registros de personas y empresas
-
Informa a los usuarios sobre las personas con las que se van a reunir, a partir de una dirección de email
-
Actualiza los datos de contacto antes de que un agente escriba en el CRM
-
Identifica a una persona a partir de un email de registro dentro de un copiloto
-
Responde preguntas sobre contratación y mercado laboral en un analista de IA a partir de un feed de ofertas de empleo
-
Entrena modelos de normalización de cargos y de coincidencia de empresas con perfiles estructurados
