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SDRs de IA e criadores de agentes · Aplicações de LLM que precisam de dados de pessoas

API de enriquecimento de empresas para apps de LLM

Registros de empresas completos.

O que apps de LLM precisam do enriquecimento de empresas, o que a Forager retorna e como equipes como a sua o testam.

3 exemplos práticos usam o enriquecimento de empresas para aplicações de LLM que precisam de dados de pessoas.

  • US$ 5 em créditos grátis
  • 800M+ pessoas
  • 65M+ empresas

Uma seleção de apps de LLM que usam a Forager para o enriquecimento de empresas · e outras equipes que usam a Forager

  • Clay
  • Emergent Labs
  • HubSpot
  • Coram
  • Bitscale
  • Orbital
  • Enterpret
  • Popl
Para aplicações de LLM que precisam de dados de pessoas
A tarefa
Mantenha atualizados os registros de empresas e contatos de um CRM de IA para que seus agentes pontuem leads inbound, preencham o onboarding e sinalizem risco de churn com precisão.
Quando
Um novo cadastro, um lead inbound ou uma atualização agendada do universo de empresas do CRM.
Resultado
Usuários de CRM com IA têm pontuação precisa de inbound, onboarding mais rápido e sinais de risco de churn.
Exemplo prático de leads 1

Fundamente agentes de CRM com IA com registros atualizados de empresas e pessoas

Quando usar: Um novo cadastro, um lead inbound ou uma atualização agendada do universo de empresas do CRM.

  1. Carregue os deltas de company_feed e people_feed no repositório de registros do CRM
  2. Preencha previamente o onboarding a partir do e-mail corporativo de um cadastro via POST /person_detail_reverse_lookup/by_email/ e POST /organization_search/
  3. Exponha os registros aos agentes como contexto de recuperação, com timestamps por campo
  4. Use job_postings_feed e mudanças de pessoas como sinais de pontuação e de risco de churn
Dados de entradaSaídas
feedsfresh company record
e-mail de cadastroprefilled onboarding fields
registros do CRMagent context
risk signals
Receita de leads 2

Informe os usuários sobre as pessoas que vão encontrar, a partir de um endereço de e-mail

Quando usar: Um convite de calendário, uma nova conversa de e-mail ou um novo contato aparece na conta do usuário.

Mostrar as etapas
  1. Resolva cada novo endereço de e-mail com POST /person_detail_reverse_lookup/by_email/
  2. Obtenha o histórico de carreira completo com POST /person_detail_lookup/
  3. Adicione contexto da empresa (setor, porte, localização) com POST /organization_search/
  4. Escreva um breve resumo pré-reunião no seu produto e guarde em cache junto ao contato
Dados de entradaSaídas
endereço de e-mailperson profile
participante do calendáriorole_title
nome + empresaemployer
company summary
Abra o exemplo prático: Prepare os usuários para as pessoas que vão encontrar, a partir de um endereço de e-mail
Exemplo prático de leads 3

Identifique uma pessoa a partir do e-mail de cadastro dentro de um copilot

Quando usar: Chega um novo cadastro com apenas um e-mail corporativo, e o copiloto precisa decidir se responde, encaminha para vendas ou ignora.

Mostrar as etapas
  1. Chame POST /person_detail_reverse_lookup/by_email/ com o e-mail de cadastro
  2. Chame POST /organization_search/ com o domínio do e-mail para obter porte e setor da empresa
  3. Entregue ao copiloto nome, cargo, empresa e dados firmográficos como campos sobre os quais ele possa raciocinar
  4. Ignore e-mails de domínios pessoais e cadastros de consumidores antes da consulta, para pagar só por identidades empresariais
Dados de entradaSaídas
endereço de e-mailfull name
domínio do e-mailtitle
company
industry
headcount
person_id
Abra o exemplo prático: transformar um e-mail de cadastro em uma pessoa dentro de um copiloto
Campos

Campos retornados

  • fresh company record
  • prefilled onboarding fields
  • agent context
  • risk signals
  • person profile
  • role_title
  • employer
  • company summary
  • full name
  • title
  • company
  • industry
  • headcount
  • person_id

Dos fluxos de trabalho acima. Referência completa de campos: Enriquecimento de empresas e a referência da API de enriquecimento de empresas.

Quem é o responsável

Quem avalia o enriquecimento de empresas em aplicações de LLM que precisam de dados de pessoas e pelo que essas pessoas são avaliadas

  • Product manager responsável pela funcionalidade de enriquecimento: avaliado pelo que os usuários veem ao abrir um registro
  • Líder de engenharia que integra a API: avaliado pelo tempo de resposta e por erros que dá para tratar
  • Líder de parcerias ou de dados que gerencia fornecedores: avaliado pelo custo por resultado válido

Uma seleção de apps de LLM que usam a Forager para o enriquecimento de empresas · e outras equipes que usam a Forager

  • Clay
    • Construtores de workflows de GTM

    Caso de uso selecionado: números de celular, e-mails e dados de pessoas da Forager dentro de tabelas do Clay.

  • Emergent Labs
    • Criadores de agentes

    Plataforma de criação de apps com IA em que agentes projetam, programam e fazem o deploy de apps full-stack.

  • HubSpot
    • Complementos de CRM

    Caso de uso selecionado: enriquecer registros de contatos e empresas com dados de pessoas, empresas e vagas de emprego.

  • Coram
    • Uso interno

    Caso de uso selecionado: números de celular para ligações outbound.

  • Bitscale
    • Construtores de workflows de GTM

    Caso de uso selecionado: a Forager na cascata de contatos para números de celular.

  • Orbital
    • Bases de leads

    Caso de uso selecionado: consultas de contatos na sua cascata de enriquecimento, para equipes que vendem para negócios locais.

  • Enterpret
    • Uso interno

    Plataforma de inteligência de clientes com IA.

  • Popl
    • Enriquecimento em cascata (waterfall)

    Plataforma de captura de leads em eventos com IA, com um waterfall de enriquecimento por trás do leitor de crachás.

“Forager leads in accuracy across all regions, Forager's dual strength in accuracy and volume makes it a powerhouse for sales teams that are targeting businesses around the globe.”
ClayStefan K.Data Partnerships
800M+pessoas
65M+empresas
Como testar

Teste o enriquecimento de empresas na sua própria amostra

  1. Puxe uma amostra. Pegue perfis que seus usuários consultaram na semana passada.
  2. Rode o teste. Use uma chave self-service ou agende uma demo e envie sua lista para nós.
  3. Meça o que seus usuários sentem. Taxa de conexão para celulares, bounces para e-mails e se a pessoa certa atende.
  • US$ 5 em créditos grátis
  • Sem cartão de crédito
  • Rode sua amostra
FAQ

Perguntas frequentes

Como apps de LLM usam o enriquecimento de empresas da Forager?

Mantenha atualizados os registros de empresas e contatos de um CRM com IA para que seus agentes pontuem leads inbound, preencham o onboarding e sinalizem risco de churn com precisão. Dados firmográficos de uma empresa a partir do domínio ou do nome: setor, número de funcionários, localizações, crescimento e vagas abertas. Esta página mostra 3 fluxos de trabalho com os passos exatos.

Quanto custa o enriquecimento de empresas para apps de LLM?

Enriquecimento de empresas: 1 crédito por requisição, cobrado com ou sem retorno de dados. 1.000 consultas de empresas usam 1.000 créditos: cerca de US$ 13 em créditos Starter no plano mensal, ou cerca de US$ 10 no Pro com cobrança anual. Os planos self-service são Starter, Growth, Pro e Scale. Veja planos e preços

Por que apps de LLM adicionam o enriquecimento de empresas?

Responda a perguntas sobre pessoas com dados licenciados, não com páginas raspadas. Produtos como o seu são avaliados por o agente ter chegado à pessoa certa, e por isso o custo que importa é o custo por resultado que chega à pessoa certa. Rode sua própria amostra para ver o que o enriquecimento de empresas retorna para os seus usuários antes de construir em cima dele.

Como os CRMs de IA mantêm os dados de empresas atualizados para seus agentes?

Carregue os deltas de company_feed e people_feed no repositório de registros do CRM. Exponha os registros aos agentes como contexto de recuperação, com timestamps por campo.

Quais dados de entrada ela aceita e o que retorna?

Você envia domínio da empresa, endereço de e-mail e nome + empresa. Você recebe setor, empresa, número de funcionários e contexto para agentes, de POST /organization_search/, em JSON.

Nossos usuários podem ver os dados da Forager no nosso produto?

Sim, nos termos da plataforma. Os planos self-service cobrem o uso interno pela sua própria equipe. Exibir dados da Forager aos seus usuários, ou repassar registros, é licenciado separadamente: fale com vendas sobre volume e sobre quais campos seus usuários precisam ver.

Sou cobrado quando nada é encontrado?

Sim. O enriquecimento de empresas é cobrado por requisição, com ou sem retorno de dados. Somente as consultas de celular e e-mail são gratuitas quando nada é encontrado, então teste seus dados de entrada em uma amostra pequena antes de escalar.

Apps de LLM podem testar o enriquecimento de empresas de graça?

Sim. Crie uma conta gratuita em app.forager.ai: ela vem com US$ 5 em créditos gratuitos e uma chave de API, e não é preciso cartão de crédito para se cadastrar. Teste com registros que você já conhece ou agende uma demo e envie uma lista: nós a processamos e mostramos o que encontramos.

Como enriquecer participantes de calendário com o cargo?

Resolva cada novo endereço de e-mail com POST /person_detail_reverse_lookup/by_email/. Obtenha o histórico de carreira completo com POST /person_detail_lookup/.

Como vocês verificam a qualidade dos dados?

O teste que vale é o seu: envie uma lista de perfis que importam para você. Nós rodamos e mostramos o que encontramos, número por número, para você mesmo medir a taxa de acerto e a taxa de conexão.

Em que uma API de enriquecimento de empresas difere de uma exportação de base de dados de empresas?

Uma exportação é um retrato estático que você precisa atualizar por conta própria. Uma API de enriquecimento de empresas retorna dados firmográficos de um domínio ou nome quando você pede: setor, número de funcionários, localizações, crescimento e vagas abertas, prontos para gravar no registro.

Onde posso usar o enriquecimento de empresas da Forager?

Integração nativa no Clay, criada por parceiros na Deepline e no Cargo, e acessada pela API no Make, no n8n e no seu próprio código. Todo o resto se conecta pela API REST com uma única chave de API.

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Envie uma lista. Nós a processamos, mostramos o que encontramos e depois conversamos sobre volume e condições.

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