Chaque contact porte des données d'identité, un score d'engagement calculé, des étiquettes, des champs personnalisés et des préférences de consentement. Les entreprises regroupent leurs contacts en une vue au niveau du compte. Les doublons sont fusionnés. C'est le graphe de comportement dans lequel le reste de la plateforme puise, pas un endroit pour gérer des pipelines.
Ouvrez un contact et vous voyez tout l'historique : chaque page vue, e-mail ouvert, formulaire soumis, message de chat et recherche dans la base de connaissances. Chaque activité est horodatée et attribuée à l'application qui l'a enregistrée. Demandez un résumé et l'IA en rédige un à partir de la chronologie, à la demande.
Les activités enregistrent chaque interaction sur chaque canal, interrogeables en langage clair. Demandez « quels sont nos contacts les plus engagés chez Acme que nous n'avons pas relancés depuis trente jours », et l'IA interroge directement le CRM et renvoie la liste avec le contexte. Elle signale aussi les anomalies, comme un contact dont l'engagement a fortement chuté.
C'est un CRM natif marketing, pas un CRM de vente. Il n'y a ni étapes d'affaire, ni prévisions, ni quotas, ni territoires, ni calcul de commissions — pour cela, Salesforce, HubSpot Sales Hub ou Pipedrive est l'outil approprié. Il n'y a ni numéroteur, ni enregistrement d'appels, ni séquences de vente.
Les champs personnalisés sont relativement simples ; les modèles de données profondément imbriqués ou relationnels ne sont pas pris en charge. Et il n'y a pas d'enrichissement de contacts depuis des fournisseurs externes comme Clearbit ou ZoomInfo aujourd'hui, bien que cela puisse s'ajouter par webhook.
Demandez un accès anticipé. Importez quelques contacts ou laissez un formulaire les créer, puis posez à l'IA une question à leur sujet en langage clair et voyez ce qu'elle sait déjà.