Een AI-bedrijf dat op de AI-manier aan acquisitie doet: lijsten gemaakt door agents, niet door analisten
Gepubliceerd door Argorant
Nextus AI bouwt de hele dag met AI, dus weigerden ze aan acquisitie te doen alsof het 2015 is: geen CSV's heen en weer, geen handmatige onderzoekssprints. Hun stack praat met Argorant via de API en de MCP-connector; een agent maakt van een beschrijving van de ideale klant in een paar minuten een gecontroleerde, campagneklare lijst, en de mensen besteden hun tijd aan positionering en gesprekken.
Nextus AI is een klein Europees AI-softwareteam waarin elk uur dat een oprichter aan onderzoek besteedt, een uur is dat niet naar het product gaat. Hun productverhaal beweegt zo snel dat de doellijst van vorige maand al de verkeerde is, en ze hadden geen zin om acquisitie te doen zoals in 2015: browsertabbladen, CSV-exports, een handmatige onderzoekssprint per campagne.
Een klein team waarin elk uur lijstonderzoek een uur is dat niet naar het product gaat.
Snel veranderend ideaal klantprofiel: terwijl het product zich ontwikkelde, was de doellijst van vorige maand al de verkeerde.
Ze wilden dat prospectie in hun eigen AI-workflows zat, niet in nog een browsertabblad.
Een beschrijving van je ideale klant die de agent omzet in een lijst
- 01Het ideale klantprofiel wordt als prompt geschreven, niet in een interface bij elkaar geklikt
- 02Vastgelegd als herbruikbare zoekopdrachten die de agent opnieuw draait zodra de positionering verschuift
- 03Controle bij het downloaden, voordat er iets in een reeks komt
- 04Exports komen direct in hun eigen outbound-tools terecht
- 05Geen CSV's heen en weer en geen handmatige onderzoekssprint per campagne
Wat er is gebeurd, in de volgorde waarin het gebeurde.
- IntegratieAgents gekoppeld via MCP
Argorant werd een laag die hun eigen stack kan aanroepen, dus lijsten bouwen is een prompt in plaats van een project.
- Eén keerIdeaal klantprofiel vastgelegd als herbruikbare zoekopdrachten
De agent draait ze opnieuw zodra de positionering verandert, in plaats van dat een mens de lijst opnieuw bouwt.
- MinutenVan beschrijving van je ideale klant naar campagneklare lijst
Gecontroleerde personen komen terug en gaan direct de outbound-tools in.
- Dezelfde middagCampagne live
De mensen besteden hun tijd aan positionering en gesprekken in plaats van datawerk.
- Acquisitie kromp van een terugkerend onderzoeksklusje tot een achtergrondtaak die hun agents afhandelen.
- Campagnes richten zich direct opnieuw op het actuele ideale klantprofiel zodra het productverhaal verandert.
- De tijd van de oprichters verschoof van datawerk naar echte pipelinegesprekken.
| Vooraf | Met Argorant | |
|---|---|---|
| Lijsten bouwen | Een terugkerend handmatig onderzoeksklusje | Een achtergrondtaak die de agents afhandelen |
| Wijzigingen in het ideale klantprofiel | De lijst van vorige maand is al verkeerd | Direct opnieuw gericht als het productverhaal verschuift |
| Waar het staat | Nog een browsertabblad | In hun eigen AI-workflows via MCP en de API |
| Tijd van de oprichter | Datawerk | Pipelinegesprekken |
“Onze agent vraagt naar de markt, krijgt gecontroleerde personen terug, en dezelfde middag staat er een campagne live.”
Oprichter, Nextus AI
“We behandelen Argorant als infrastructuur. Onze agent vraagt naar de markt, krijgt gecontroleerde personen terug, en dezelfde middag staat er een campagne live.”
Blijf de datalaag als infrastructuur behandelen: terwijl het product zich ontwikkelt, draait de agent de vastgelegde zoekopdrachten opnieuw en volgen de campagnes de nieuwe positionering zonder dat iemand iets opnieuw bouwt.
Dezelfde gecontroleerde data, dezelfde targeting, gericht op jouw markt. Geen gesprek nodig.
