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Clay 在 2022 至 2023 年間營收連續成長 10 倍，2024 年再增 6 倍。儘管上一輪融資尚未動用，現有投資人仍由 Meritech 領投追加 4000 萬美元，使估值攀升至 12.5 億美元。公司同步啟動戰略併購，逐步構建完整的 GTM 開發生態系統。
當前 Leads Generation/AI SDR 市場雖呈現分散競爭格局，但創辦人 Kareem Amin 作為連續創業者，憑藉深耕行業的優勢，持續擴展產品功能並強化跨領域數據整合，打造協作共生生態。此次融資主要用於儲備資金，以期在市場波動時把握擴張機會，進一步提升市佔率，展現強勁的發展潛力。
1. 團隊背景
Kareem Amin（CEO） 和 Nicolae Rusan 是一對長期創業搭檔，兩人曾在微軟任職，2011 年創辦 Frame，後被 Sailthru 收購。他們深耕行銷自動化領域多年。
Kareem 曾任《華爾街日報》產品副總裁；Nicolae 則於 Sailthru 與道瓊斯從事產品工作。（Nicolae 已離開Clay）
Varun Anand 於 2021 年加入，成為第三位聯合創辦人，來自 Google，專長 AI 與系統設計，是產品轉型的關鍵推手。
2. 創業歷程
2017 年創立，初期產品是一款結合試算表介面、資料整合與函數式程式設計的自動化工具。
初期雖創新但缺乏明確市場定位，導致成長平緩。
2021 年轉型為專注於 GTM 團隊的增長引擎，以 AI + 數據協作為核心，解決業務與行銷中「找人－認識－接觸」三大環節的效率痛點。
2023 年推出 Claygent，強化 AI 驅動的研究與行銷資料生成能力。
3. 文化與工作節奏
強調「產品與市場契合先於規模化」，創辦人至今仍親自打磨產品、與用戶密切互動。
著重「自動化釋放人力、提高創造力」的工作理念。
社群參與活躍：擁有 17 萬人以上的 Slack 社群，促進用戶共創與即時回饋。
運作節奏快：兩年內實現連續 10 倍年增長。
4. 業務模式
主打「AI + 數據增強的 GTM 平台」，提供客戶潛在名單挖掘、個人化郵件生成、即時資料更新等功能。
提供模組化與多層次定價（Free, Starter, Pro, Explorer, Enterprise），採 訂閱制與 credit 計費機制。
與超過 75 個數據供應商整合，包括 LinkedIn、Salesforce、Google Maps 等。
發展出 Claygencies 生態圈（GTM 代理商），幫助客戶全流程執行業務開發。
5. 商業成就
2024 年完成 B 輪 4600 萬美元融資，估值達 12.5 億美元，投資方包括紅杉資本與 Meritech。
擁有超過 2,500 家客戶，如 Anthropic、Intercom、Notion、Vanta、Verkada 等，用戶數超過 10 萬。
Claygent 每天產出 50 萬次研究與推廣任務，超過 30% 客戶每日使用。
Claygent 被評為「最令人驚豔的軟體」，用戶黏性與口碑強烈。
6. 長遠願景
打造「銷售的行動系統（System of Action）」，以 AI 協助 SDR 自動完成資料蒐集、訊息生成與目標聯繫。
不取代人類業務，而是追求「AI 自動化 × 人類創意想像力」的平衡。
希望成為 GTM 團隊的「開發環境標準」，就像 Figma 對設計師、VSCode 對工程師一樣不可或缺。
創業起源
Clay 成立於 2017 年，由 Kareem Amin 與 Nicolae Rusan 共同創辦，兩人曾在微軟及行銷科技領域累積豐富經驗。最初他們發現試算表雖強大，卻無法連結網路與 API，於是著手打造能結合資料串流、自動化與無代碼功能的創新工具。初期產品具潛力但缺乏明確市場定位，直到聚焦於行銷與銷售團隊在開發潛在客戶上的痛點，Clay 才找到真正價值。2021 年 Varun Anand 加入後，Clay 全面轉型為以 AI 驅動的增長平台，專為 GTM 團隊設計。
面向銷售與行銷自動化市場
Clay 所面對的市場是AI 驅動的銷售與行銷自動化（Sales & Marketing Automation）領域，特別聚焦在「潛在客戶開發」（Leads Generation）與「GTM（Go-To-Market）團隊賦能」的應用場景。這是一個隨著企業數位轉型與 AI 工具普及而快速擴張的市場。
Clay 所解決的核心痛點在於，傳統業務與行銷團隊每天有高達 60% 的時間浪費在手動搜集、整理資料與撰寫郵件等「前期作業」，而真正進行溝通與成交的時間不到 30%。這樣的低效率讓成長構想難以落地。因此，Clay 打造了一套結合 AI、資料增強、整合工具與自動化的開發平台，讓使用者能即時取得資料、推進流程，提升行銷命中率與銷售效率。
Clay 尤其聚焦於 B2B 銷售與SaaS產業，服務對象多為希望提升業務外展效率的中大型企業，包括 Notion、Anthropic、Verkada、Vanta 等新創與成長型企業。其服務涵蓋從名單建置（List Building）、數據強化（Data Enrichment）、潛在客戶分析、個人化郵件撰寫，到整合進 CRM、資料倉儲與自動化工具等完整流程。
根據報告，全球 B2B Leads Generation 市場將從 2023 年的 81.4 億美元，成長至 2032 年的 214 億美元，年複合成長率達 11.33%。隨著生成式 AI（如 LLM）進入企業流程，市場對能結合 AI 自動化與高品質資料的平台需求迅速上升。Clay 就是此趨勢下的代表之一，它將 75+ 種資料來源與 LLM 技術整合，為使用者打造具備即時性、準確性與個人化的前線增長平台。
此外，Clay 也進一步建立代理商生態系（Claygencies）與 Slack 社群，擴大市場接觸點，強化用戶教育與實作應用。目前已有超過 2,500 家企業客戶與 10 萬名使用者，並在 AI SDR 賽道中與 ZoomInfo、Apollo、Common Room 等競爭者形成差異化定位。
總體而言，Clay 所面對的市場是龐大且正快速演進的「AI 化銷售技術」市場，其核心價值在於：透過平台化與智能化手段，賦能業務與行銷團隊，以更少資源創造更高精準度的營收成果。
融資歷程
1. 初期階段（成立與種子輪）
2017 年創立：由 Kareem Amin 與 Nicolae Rusan 共同創辦，最初專注於無代碼資料整合與自動化工具，主打串接 API 與試算表，簡化複雜的工作流程。
早期投資人：未具名，但根據資料，紅杉資本（Sequoia Capital）在早期即已參與投資，並於後續輪次持續加碼。
2. A 輪融資
時間：推估為 2022 年前後（公司轉型為 GTM 增長平台初期）。
投資人：由紅杉資本領投。
用途：加速產品轉型為 AI + GTM 工具，拓展資料整合與 AI 個人化潛在客戶開發能力。
背景重點：A 輪期間，公司導入 AI 代理人，開發 Claygent，開始與超過 75 家資料供應商合作。
3. B 輪融資
第一次宣布：2024 年 6 月
融資金額：4,600 萬美元
估值：達 5 億美元
領投方：Meritech Capital、紅杉資本
用途：擴展產品功能與市場、支援 Claygent 擴大應用、強化整合能力
後續擴展輪：2025 年初再次宣布預先擴展 B 輪
追加資金：4,000 萬美元
新估值：提升至 12.5 億美元，正式躋身獨角獸行列
特色：此輪融資是在尚未動用前一輪資金的情況下，由現有投資人主動加碼
代表客戶：OpenAI、Anthropic、Canva、Ramp、Rippling 等
Clay 所處市場簡介
Clay 聚焦於「AI 驅動的銷售與行銷自動化」領域，尤其針對 B2B 市場中的「潛在客戶開發（Leads Generation）」、「數據增強（Data Enrichment）」、「個性化接觸（Outreach）」等核心場景。這個市場近年來快速發展，受益於大語言模型（LLM）與 AI Agent 技術普及。
Clay 自定位為「GTM（Go-To-Market）團隊的開發環境」，透過 AI + 數據整合，協助企業快速找出目標客戶、理解需求並發送個性化訊息。其產品可看作是「資料搜尋工具」、「行銷自動化平台」、「銷售協作工作台」的整合體，與多類工具形成競合關係。
Clay 的市場位置與優勢
Clay 目前屬於「AI × 資料整合」型第三方平台中的領先者，在以下幾個方面具備明顯優勢：
數據整合力強
非偏向單一供應商，資料彈性大且更新即時
支援 75+ 數據來源與即時 API 拉取
AI 工程能力領先
Claygent 透過 GPT-4 與瀏覽器代理抓取特定頁面（如 Footer/SOC-2/compliance）
可用自然語言定義輸出格式並篩選來源（e.g. 「從 LinkedIn 抓這家公司 CEO 的信箱和最後一次職位異動」）
用戶經驗與社群支持佳
開放免費試用與 Slack 社群，形成使用者共創文化
已建構 17 萬人社群與數十個代理機構生態
市場實績
擁有 2,500+ 企業客戶與 10 萬+ 用戶
每日 Claygent 使用次數超過 50 萬次
超過 30% 客戶每日活躍使用
發展挑戰與未來機會
挑戰：
評估估值（PS 倍數 26-65）是否過高，可能影響後續資本市場動態
高速成長的 11x.ai 等公司，若 AI SDR 技術進展快，可能影響 Clay 的「中段協作」定位
機會：
AI Agent 市場正處於轉型點，Clay 作為開發環境型平台具備擴展性與網絡效應優勢
若持續強化「即時資料抓取 + 自定義智能流程」，Clay 可望成為企業 GTM 數據基礎建設的主流選項
