작동 방식
컨텍스트가 들어오고, 리서치 우선 아웃바운드가 나간다.
사이트와 컨텍스트를 공유하세요. Multify는 오퍼를 학습하고 적절한 시그널, 타깃 어카운트, 보유 컨택트를 찾아 우선순위화된 아웃바운드 실행으로 바꿉니다.
단계 01
Multify에 아웃바운드 컨텍스트를 주세요.
사이트, ICP, 오퍼, 타깃 통점, CRM 또는 리스트 컨텍스트를 공유하세요. Multify가 이후 모든 리서치, 스코어링, 캠페인, 응답 단계에서 쓸 비즈니스 프로필을 구축합니다.
- •사이트에서 추출한 제품, 가치 제안, 증거, 차별화 요소
- •이상적 바이어, 역할, 산업, 통점, 트리거, 반론
- •채널 전반에서 추적할 아웃바운드 시그널, 어카운트 필터, 키워드
한 번의 설정으로 리서치, 레디니스, 실행을 위한 운영 컨텍스트를 만듭니다.
단계 02
Multify가 리서치 우선 큐를 만듭니다.
시스템이 마켓 시그널, 타깃 어카운트, 보유 컨택트, CRM 임포트를 매핑하고 ICP 적합도를 점수화하며 행동 준비가 된 사람과 회사를 우선시합니다.
- •실제 구매 의도로 랭크된 시그널
- •리서치 컨텍스트가 첨부된 타깃 어카운트
- •계산된 핏으로 재활성화된 보유 컨택트
Live Demand Discovery: 각 기회마다 시그널 클러스터와 권장 모션.
단계 03
전체 컨텍스트로 아웃바운드를 실행하세요.
각 기회마다 Multify는 왜 그 사람이나 어카운트가 적합한지, 어떤 리서치가 모션을 트리거했는지, 어떤 앵글을 쓸지, 무엇을 말할지, 응답과 핸드오프를 어떻게 라우팅할지 보여줍니다.
- •레디니스, 시그널 강도, ICP 핏으로 우선순위화된 아웃바운드 큐
- •리서치 컨텍스트, 컨택트 데이터, 권장 앵글, 다음 액션이 첨부
- •일반 템플릿이 아닌, 오퍼와 스레드 컨텍스트에서 캠페인과 응답을 드래프트
모든 메시지는 그 어카운트나 컨택트가 왜 중요한지 알고 있습니다.
Outbound Execution Engine
리서치 품질, 컨텍스트, 반복 가능한 실행을 위해 구축.
AI Research, 점수화 & 초안 작성
시그널 감지, 타깃 어카운트 준비, ICP 핏, 아웃리치 앵글, 응답 드래프트, 핸드오프 권장에 최적화.
당신의 데이터, 보호됨
CRM 데이터, 리스트, 캠페인, 대화는 워크스페이스별로 분리되며 AI 모델 학습에 사용되지 않습니다.
마켓 시그널, 타깃 어카운트, 보유 데이터
소셜 시그널, 어카운트 발견, CRM 임포트, 보유 베이스 활성화가 하나의 아웃바운드 시스템으로 흘러듭니다.