第一列是公司名称，后面依次要补上员工人数、所属行业、融资情况、正在招聘的岗位、决策人姓名、邮箱、电话，以及这家公司最近有没有采购意向。
一张表里可能有几百、几千家公司。
销售人员每天的工作，就是打开官网、LinkedIn、招聘网站和各种数据库，一家一家查，再把信息复制回表格。
等资料整理完，才能判断哪些客户值得联系，甚至第一封陌拜邮件应该写什么。
Clay 做的事情，就是把这张普通表格变成一张会自己查资料、判断客户和执行任务的“智能销售表”。
每一行是一家公司或一个潜在客户。
每增加一列，就可以让系统执行一个任务：
查员工人数、寻找创始人邮箱、判断公司是否符合目标客户标准、读取招聘页面、总结最新动态，或者根据查到的信息生成一封个性化邮件。
用户还可以把处理结果直接同步到 Salesforce 等 CRM 系统，或者交给后续工具发送邮件。
就是这样一款看起来像 Excel 的产品，在 2025年 12月达到了 1亿美元年度经常性收入。
今天想和大家分享的， 是 Clay 这家公司从 0-100 中的几个关键选择。
产品很早就有了，但一直不知道该卖给谁
Clay 成立于 2017 年。
两位早期创始人 Kareem Amin 和 Nicolae Rusan 都曾在微软工作，还共同创办过协作软件公司 Frame。
Frame 在 2012 年被营销软件公司 Sailthru 收购。
再次创业时，两个人想解决一个很大的问题：
能不能让不会编程的人，也可以调用互联网上的数据和软件？
他们最初考虑过重新设计电脑终端，希望用户不用写复杂代码，也能把不同软件连接起来。
但这个方向做出来以后，主要受益者仍然是程序员，和“让普通人获得编程能力”的初衷并不一致。
后来，他们把目光转向了表格。
大量销售、运营、财务和招聘人员每天都生活在 Excel 或在线表格里。表格可以计算数据，却不会主动连接外部世界。
Clay 最早的产品，就是一张可以调用互联网数据的表格。
用户输入一个公司网址，系统可以自动找到公司简介、社交账号、员工情况和评价信息；
输入一个人的名字，则可以继续补全他的职位、工作经历和联系方式。
产品很有吸引力，但问题也随之出现：可以使用它的人太多了。
招聘人员用它寻找候选人，销售团队用它开发客户，前端工程师把它当成低代码数据库，还有客户用它清洗数据，再把数据传进财务系统。
不同用户看到 Clay，都会觉得它“功能很强”。但他们解决的问题完全不同，使用频率也不稳定。
很多用户第一次体验时很兴奋，第二天却不会继续打开。
一家客户甚至把自己的代码库交给 Clay，希望团队帮忙反向研究，再把数据转换后传入自己的系统。
它愿意付钱，却把 Clay 变成了一家定制开发公司。
公司有客户，也有收入，但每个客户想要的功能都不一样。
团队很难判断下一个功能究竟应该为谁而做。
到 Varun Anand 2021 年加入时，Clay 大约只有 20 个付费客户，每月支付 30至 200美元。
产品已经存在了几年，商业模式仍然没有跑通。
Kareem 后来总结，这段时间最难的部分并不是没有方向，而是方向太多。
团队总觉得还有一个更大的市场、更有想象力的用例值得尝试。
销售做了一段时间，又转向招聘；刚决定聚焦一种客户，又被另一种需求吸引。
Clay 的产品已经足够强，但公司迟迟没有回答一个基本问题：到底应该先让谁反复使用它？
第一个关键决定：主动放弃大量用户
Varun Anand 加入 Clay 后，负责重新寻找第一批目标客户。
他没有一开始就找大型企业，而是先加入一个叫 Modern Sales Pros 的销售社区，在历史讨论中搜索“数据补全”、“客户开发”、“外呼销售”等关键词。
他从中找出 30 个真正讨论过这些问题的人，逐个联系。
这些人包括普通销售、销售负责人和代理商老板。
聊完一轮以后，Clay 发现，感受最强烈的并不是大公司的销售总监，而是帮助其他公司发送开发邮件的销售代理商。
原因很简单：
一家普通公司只需要维护自己的客户数据，一家代理商却同时服务十几个甚至几十个客户。
每个客户都需要找目标公司、补全联系方式、筛选名单和生成邮件，重复劳动更多。
这些代理商通常规模不大，没有能力自己开发完整系统，只能把多个数据工具、自动化软件和表格临时拼在一起。
他们价格敏感，却愿意花时间研究工具；他们懂一点技术，也清楚一套自动化流程能为自己节省多少人力。
更重要的是，代理商有天然的传播动力。
一家普通企业做出有效的获客流程，通常不愿公开，因为竞争对手可能照抄。代理商则需要不断展示自己的获客能力，才能吸引更多客户。
它们愿意分享自己怎么用 Clay，也愿意把“会用 Clay”包装成一种专业能力。
于是，Clay 决定把产品收窄到一个非常具体的场景：
帮助销售和销售代理商寻找、补全并筛选潜在客户。
但这个决定带来的短期结果并不好看。
原来的 20 个客户中，绝大多数都因为产品转向而流失。
Clay 几乎从头开始，只剩下一群市场规模并不大的冷邮件代理商。
但从这一刻开始，后一个客户提出的需求，终于开始和前一个客户相似了。
团队可以把有限的产品、销售和培训资源，都用在同一类问题上。
没有追求“人人会用”，而是把产品留给更懂技术的人
很多软件公司在增长遇到问题时，会不断简化产品，希望任何人打开以后都能立即上手。
Clay 选择了另一条路。
它确定了几个长期不变的产品原则：
服务更懂技术的商业用户；优先保证产品的灵活性；不自己垄断数据，而是连接不同数据供应商；按照实际使用量收费，而不是按照账号数量收费。
这几个选择最后组合成了今天的 Clay。
例如，一家软件公司想寻找“最近完成融资、员工人数超过200人，而且正在大量招聘销售人员”的企业。
用户可以先在 Clay 里导入一批公司名单，然后逐列增加任务。
系统先查公司规模和融资信息，再检查招聘页面，判断销售岗位是不是正在增加；
接着寻找销售负责人或运营负责人的姓名、邮箱和电话；
最后让 AI 阅读公司网站，根据每家公司的实际情况生成不同的联系理由。
查找邮箱时，Clay 也不是只依赖一个数据库。
它会先查询第一家数据供应商，没有结果再自动查询第二家、第三家，直到找到可用信息。
这种方式被称为“瀑布式数据补全”。
Clay 目前可以连接200多家数据和服务供应商，用户不需要分别购买和管理大量工具。
产品因此不会像普通销售软件一样，给用户一条完全固定的流程。
熟练用户可以自由组合数据、判断条件、AI 模型和自动化动作，为不同公司设计不同的获客方法。
它更像销售团队的“乐高”，而不是一个按下按钮就给出统一答案的工具。
这也是 Clay 为什么没有按照人数收费。
如果一个人搭建的自动化流程，可以替100名销售完成客户研究，那么收取100个账号的钱并不合理。
Clay 按照处理的数据和执行的任务收费，用户使用得越多，支付得越多。
到 2023 年1月，Clay 甚至还没有在产品里做好自动付费功能，仍然手动向每月支付 200 美元左右的客户发送账单。
公司一直到 ARR 超过100万美元以后，才正式上线内置结算。
换句话说，他们当时更关心的是：客户究竟愿意为什么价值付钱，而不是先把收费页面做完整。
第一批客户，是从十几个聊天群里一个个找出来的
确定代理商客户以后，Clay 面临的下一个问题是：怎么找到更多这样的人？
Varun 加入了销售代理商常用的 WhatsApp 群，以及十几个销售和营销 Slack 社群。
他给“数据补全”、“邮箱”、“客户名单”等关键词设置提醒，只要有人讨论相关问题，就立即回复，询问是否可以帮忙解决。
Clay 还把销售代理商 Eric Nowoslawski 招进公司。
Eric 本身就是这些社群里的活跃用户，在代理商群体中有一定影响力。他是 Clay 最早的10名员工之一，也是第三位业务岗位员工。
这次招聘给 Clay 带来的不只是一个销售人员，而是进入目标用户圈子的信用。
Eric 会在 LinkedIn 分享具体用法，也会在群里帮助代理商解决问题。
即使不了解他的人，看过他现场操作后，也会相信 Clay 确实可以解决复杂的数据问题。
随后，Clay 设计了一种“反向演示”。
普通软件演示通常是销售共享屏幕，按照固定流程讲解功能。
Clay 要求潜在客户自己带着一份数据或一个真实问题来，客户共享屏幕并亲自操作，Clay 的员工只在旁边指导。
例如，一家小型投资机构想寻找美国俄克拉荷马州和密苏里州值得收购的水管维修公司。
在 30分钟里，Clay 帮它从 Google Maps 找到公司名单，再补充公司成立时间、用户评价、老板姓名和联系方式。
每次演示只设一个目标：在30分钟内，把客户带来的问题解决掉。
Clay 当时每天要做至少 8 场这样的演示，持续了大约7个月。
最初可能要演示 7 次，才能让一名客户愿意每月支付 200 至 300 美元；随着产品改进，后来一次演示甚至不演示就能成交。
每场演示结束前，Varun 还会要求客户加入 Clay 的 Slack 社群。
公司一度直接取消了产品里的在线客服，用户要获得帮助，就必须进入社群。
这样做让客户之间可以互相看到问题、用法和解决方案，也把原本一对一的客服内容变成了可以持续积累的公共知识。
2022 年2月，Clay 在 Product Hunt 上公开发布时，曾经取消等候名单，允许所有人注册。
结果大量非目标用户涌入，反馈很多，却很难判断哪些意见值得处理。
两个月后，Clay 重新开启等候名单，并一直保留了15个月。直到公司已经做到数百万美元 ARR，才再次全面开放注册。
也就是说，它没有急着把注册人数做大，而是先控制进入产品的用户质量，让团队只听最相关的一批反馈。
不是只宣传产品，还创造了一个职业
Clay 的用户既不是传统销售，也不是程序员。
他们懂销售和营销，知道应该找什么客户；同时又会使用数据、AI 和自动化工具，把一套获客想法搭成可以重复执行的流程。
Clay 在 2023 年给这类人起了一个名字：GTM Engineer。
GTM 是“产品进入市场并获得客户 Go To Market ”的缩写。也可以把 GTM Engineer 理解为“市场增长工程师”：
既懂生意，又能用数据和自动化工具搭建获客系统的人。
这个名字最初来自 Clay 内部。
公司的早期员工需要在30分钟内理解客户的问题，再现场搭出解决方案。
后来 Clay 进入企业市场，需要招聘销售人员，却发现很多传统销售并不了解产品，遇到稍微复杂的问题就要找技术人员。
Clay 干脆把销售、售前、运营和部分技术能力合在一起，组建了一支 GTM Engineer 团队。
随后，这个称呼开始被外部代理商使用。
对代理商来说，“我会使用 Clay”只是一个工具技能；“我是一名市场增长工程师”则是一种更容易写进简历、对外报价和寻找客户的职业身份。
到2026年，Clay 表示，每个月大约会新增100个相关职位，Cursor、Lovable、Webflow 等公司都开始使用类似岗位。
这一步改变了用户和产品之间的关系。
一款普通软件帮助用户把现有工作做得更快。Clay 让一部分用户因为会使用它而获得晋升、找到新工作、提高服务报价，甚至辞职开公司。
产品增长由此和用户的个人收入绑在了一起。
把实施和服务收入，主动留给了代理商
随着产品越来越复杂，大型企业开始要求 Clay 直接帮自己搭建工作流。
Clay 曾经尝试过自己做这门生意。
公司签过两份包含大量实施服务的合同，金额分别为 6万美元和 8.4万美元。
但做完以后发现，实际投入的人力远远超过合同收入。
另一个问题更加直接：Clay 自己做实施，就会和依靠 Clay 提供服务的代理商竞争。
于是，公司放弃了这条路线。
Clay 继续做产品、数据接口、培训和认证，把咨询、实施、客户定制和日常运营留给外部代理商。
这给代理商留下了足够的赚钱空间。
有些代理商会替客户搭建目标客户数据库，有些负责设计自动获客流程，有些为企业清洗客户管理系统，还有些长期代运营 Clay。
代理商为了获得订单，会主动在 LinkedIn 发布案例、制作教程、举办线上活动。
Clay 则提前向他们介绍新功能，帮助他们策划内容和新的服务产品。
公司和代理商形成了一种非常清晰的利益关系：
代理商帮助 Clay 获客、培训和实施；Clay 的产品能力越强，代理商越容易卖出更高价格的服务。
截至 2026 年1月，Clay 已经拥有 150 家合作代理商和 90个国际社群。
其中，The Kiln 已经是一家拥有 22 名员工、ARR 超过 300万美元的 Clay 服务公司；RevenueHoop 也做到了超过100万美元 ARR。
Clay 还披露，多家代理商在成立不到一年内，就达到了百万美元级别的年度经常性收入。
Clay 创造的已经不只是一条软件分销渠道，而是一批建立在产品之上的小公司。
从代理商起步，再进入大型企业
只服务销售代理商，无法支撑一家 50 亿美元估值的公司。
但代理商帮助 Clay 完成了最难的早期阶段：
验证高频需求、改进产品、生产内容、培训市场，并培养出第一批能独立搭建复杂流程的用户。
当越来越多普通公司开始通过员工或代理商使用 Clay，大型企业也自然进入了产品。
Anthropic 用 Clay 补全和评估新线索、生成销售会议资料，并识别可疑邮箱域名，数据补全覆盖率提高到了原来的3倍。
Vanta 则同时监控企业是否宣布通过 SOC 2 认证、是否修改合规页面、是否完成融资，以及是否正在招聘信息安全负责人。一旦出现这些信号，系统就会自动触发相应的客户联系流程。
2023 年以后，Clay 才开始系统搭建大客户销售团队。
这条企业业务增长很快，但没有替代原来的自助模式。
根据 Clay 2026 年7 月披露的数据，公司目前约 60%的收入来自用户自行注册购买，40%来自销售团队推动的企业合同。
企业业务的年度经常性收入在9个月内接近增长3倍，超过一半的销售线索来自营销渠道，整个流程几乎没有主动发送陌生开发邮件。
截至 2026 年初，Clay 有约 1.4万家客户，企业客户净收入留存率超过200%，而且尚未流失过一家企业客户。
净收入留存率超过200%的意思是：不计算新客户，同一批企业客户一年后贡献的收入已经超过原来的两倍。
以上，祝你今天开心。