Wie A-LIGN Clay nutzt
A-LIGN uses Clay to automate competitive displacement research on its accounts, replacing a manual contractor process, and to enrich LinkedIn location data for event targeting. Its sales ops team also uses Clay to process data and push it directly into Salesforce instead of going through an admin ticket handoff.
Erfassten Nachweis ansehenDer Anwendungsfall: wie A-LIGN Clay einsetzt
A-LIGN uses Clay to automate competitive displacement research on compliance services, enrich and correct contact location data from LinkedIn for event targeting, and let sales ops push data directly into Salesforce without admin handoffs.
Weitere angegebene Ergebnisse
Zahlen aus der Fallstudie von Clay. usedby hat sie nicht unabhängig gemessen.
$6.8M in total pipeline generated or identified ($4.2M created, $2.6M tagged)
That's a 24x speed improvement.
Clay found 4,500 new LinkedIn URLs that standard providers missed (41% lift).
That meant 23% of their "known good" data was actually incorrect.
In den Worten des Kunden
Today, when folks talk to me about anything AI, they say, 'Can Clay do this?' And what they mean is can we find an AI workflow to solve for this,Weitere Unternehmen, die Clay nutzen
Kunden aus allen Branchen, mit öffentlichen Belegen.
AlertMediaBestätigt
AnthropicBestätigt
CoverflexBestätigt
ElevenLabsBestätigt
Exit FiveBestätigt
FigmaBestätigtDirekt zur Quelle
Auf Basis der veröffentlichten Fallstudie von Clay. Wir prüfen die öffentlichen Belege; die Ergebnisse gibt der Anbieter an.
clay.com- Zuletzt geprüft
- 3. Okt. 2026
Screenshot der Quelle öffnen Was die Fallstudie behauptet und was wir geprüft haben
Was wir mit der Seite verglichen haben.
- Die Zahl: 83%Geprüft
Steht wörtlich auf der Seite, nahe dem Namen A-LIGN.
- Die oben zitierte PassageGeprüft
Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen A-LIGN.
- A-LIGN nutzt ClayGeprüft
Eintrag mit Stufe Bestätigt.
- Das Ergebnis selbstNicht geprüft
Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.
Before Clay, A-LIGN paid $60K annually for a contractor to manually research 2,000 accounts over six months. The output was a spreadsheet with 15 columns of yes/no answers.