Scalestack、最初の資金調達ラウンドで1万ドルを調達、MongoDBとの複数年契約を更新
簡単に言えば
AIを活用したデータプラットフォーム スケールスタックは本日、最初の資金調達ラウンドを無事終了し、1万ドルを調達したと発表した。
AIを活用したデータプラットフォーム スケールスタックは本日、最初の資金調達ラウンドを無事終了し、1万ドルを調達したと発表した。 この投資は、以下を含む後援者のコンソーシアムから行われます。 リップルベンチャーズ、Forum Ventures、Flyer One Ventures、Founders Network Fund など。
スケールスタック氏は、資本注入はプラットフォームの機能を拡張し、市場での存在感を高めるために活用されると述べた。
多くの販売ツールは見込み客のコンバージョンとエンゲージメントに重点を置いていますが、販売テクノロジーのターゲティング段階は遅れていることが多く、時代遅れで未開発であると特徴付けられています。 これ defi科学的な理由により、B2B SaaS 企業は、代表者に調査責任を負わせて業績の低下につながるか、高価で維持が困難な社内システムへの投資を強いられる データ 強化チーム。
Scalestack は、データを販売するのではなく、顧客の理想顧客プロファイル (ICP) の主要な側面に合わせて、社内および社外の既存データに対してカスタマイズされた自動ワークフローを作成することで他社との差別化を図っていると主張しています。
「私たちは、お客様がシステム内にすでに持っているデータ (例: CRM) を、サードパーティのデータ (例: Crunchbase、Zoominfo、Linkedin など) で強化し、改善することで、そのデータを確実に理解できるようにすることに専念しています。 」とScalestackの共同創設者兼CEOであるエリオ・ナルシソ氏は語った。 Metaverse Post.
「B2B SaaS 企業にとってデータを理解するのは簡単ではありません。理想顧客プロファイル (ICP) が異なり、重視する属性も異なるため、「強化」をカスタマイズする必要があります。 私たちが得意としているのは、このカスタマイズを大規模かつ自動的に行うことです。」
AI を活用して販売に関する洞察を合理化する
Scalestack 氏によると、ワークフローは顧客の顧客関係管理 (CRM) システム内で大規模に実行され、データが一貫して更新され、適切に優先順位が付けられることが保証されます。 プラットフォームが採用しているのは、 人工知能（AI） 営業担当者に効率的に洞察を提供します。
「私たちは AI を活用してデータそのものを強化します。 サードパーティのデータで見つかったデータのギャップを埋めます。 しかし、昨年、私たちはこれをはるかに超えて、ニュース、求人情報、財務データなどの大量のデータを取り込んで消化できる AI プラットフォームを構築し、それらの洞察を使用して担当者向けのより良いパイプラインを生成しました。日々の作業量の計画に至るまで」とナルシソ氏は説明しました。
同社はまた、同社との複数年契約の更新・拡大など、新規顧客の獲得も発表した。 MongoDBの.
MongoDB は、最新のアプリケーションの多様な要件に対処する開発チームに統一された一貫したユーザー エクスペリエンスを提供する、有名な開発者データ プラットフォームです。
MongoDB の営業担当シニア バイス プレジデント、メーガン ギル氏は次のように述べています。「当社の営業担当者は、イベント、求人情報、ソーシャル ネットワークなど、さまざまな情報源から毎週何百もの営業見込み客を獲得しています。」 「AI を活用する Scalestack は、異種の GTM データセットを数分で簡単に集約、管理、自動化し、真のリードを特定する上で重要な役割を果たしてきました。」
Scalestack は、MongoDB の Atlas および Atlas Vector Search を利用し、ZoomInfo、Crunchbase、LinkedIn、社内などのさまざまなデータ ソースでトレーニングすることにより、販売およびマーケティング ファネルに関与している見込み客を特定します。 CRMデータ.
「MongoDB Atlas には、副操縦士向けの洞察を生成するために使用するすべての生データが保存されています。 これにより、データベースの管理を気にせずに製品を構築できるようになりました」と Scalestack の Narciso 氏は述べています。 「私たちは Atlas Vector Search を使用して、RAG チャットボットで使用するデータを保存し、使用する LLM に長期メモリを提供します。 MongoDB Atlas と同様に、インフラストラクチャについて心配する必要はありません。」
このプラットフォームは、理想的な顧客プロファイルのカスタマイズおよび自動化されたデータ ビューを作成し、この情報に基づいて見込み顧客の優先順位付けを合理化します。 その後、営業チームが潜在顧客や既存顧客に効果的にアプローチしたり、関係を維持したりするための実用的な洞察を提供します。
「当社の AI プラットフォームは、数十のデータセットにわたって追跡したすべての洞察に基づいて、各担当者が毎日どのターゲットに手を伸ばすべきかを理解することができます。これは、私たちが MongoDB を使用して数か月間テストしてきたことであり、現在、大規模に展開されています」とScalestackのナルシソ氏は語った。 Metaverse Post.
として AI営業 スケールスタックは、市場が93年までに推定2032億ドルに達することを目指しており、特定の課題に取り組む市場リーダーとしての地位を確立することを目指していると述べた。
「ビジネス全般において、特に私たちの分野ではスピードが不釣り合いに重要だと思います。 これまでのところ、私たちは昨年、プラットフォームを有意義に進化させ、顧客関係と収益を拡大してきました。それが示しています。ご存知のとおり、これは私たちが見た中で最高の資金調達環境ではなく、私たちのスペースは一般に混雑していると認識されていますが、それでも、最初のラウンドですぐに資金を集めることができました」とナルシソは付け加えました。
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著者について
Victor は、技術編集者/ライターのマネージングを務めています。 Metaverse Post エンタープライズ領域内の人工知能、暗号化、データ サイエンス、メタバース、サイバーセキュリティをカバーします。 彼は、VentureBeat、DatatechVibe、Analytics India Magazine などの有名なメディア媒体で働いて、メディアと AI に XNUMX 年以上の経験を誇ります。 Victor は、オックスフォードや USC などの名門大学でメディア メンターを務め、データ サイエンスと分析の修士号を取得しており、新たなトレンドを常に追い続けることに熱心に取り組んでいます。 彼は、テクノロジーとテクノロジーに関する最新かつ最も洞察力に富んだ物語を読者に提供しています。 Web3 風景です。
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