สรุปและเรียบเรียงใหม่: People. ai ได้สร้างฐานข้อมูล AI สำหรับทีมขายตั้งแต่ปี 2016 นานก่อนที่คำว่า "AI-native" จะเป็นคำยอดนิยม ก่อตั้งโดย Oleg Rogynskyy ซึ่งอพยพจากยูเครนและศึกษาที่มหาวิทยาลัยบอสตัน บริษัทพัฒนารูปแบบโมเดลที่ฝึกด้วยข้อมูลจากการโต้ตอบทางการขายนับพันล้านครั้งจากอีเมล การประชุม และข้อความต่าง ๆ ปัจจุบัน ได้ระดมทุนรวม 197 ล้านดอลลาร์จากนักลงทุนชั้นนำเช่น ICONIQ Capital, Andreessen Horowitz และ Lightspeed มูลค่าบริษัทแตะระดับ 1. 1 พันล้านดอลลาร์ และให้บริการลูกค้าหลัก เช่น Red Hat, Palo Alto Networks, Verizon, Zoom, Five9, Snowflake และ IBM ล่าสุด ภายใต้การนำของ CEO Jason Ambrose และได้รับการรับรองให้เป็น Visionary ใน Gartner’s 2025 Magic Quadrant สำหรับ Revenue Action Orchestration People. ai กำลังเปลี่ยนจากเครื่องมือ "revenue intelligence" ไปเป็น "answer platform" สำหรับผู้นำด้านรายได้ ความท้าทายสำคัญที่พวกเขาแก้ไข ในปี 2026 ทีมขายยังคงเผชิญกับความท้าทายหลายด้าน เช่น ระบบ CRM เต็มไปด้วยข้อมูลเก่าแก่ที่แทบไม่ถูกอัปเดตโดยตัวแทนขาย เครื่องมือวิเคราะห์การสนทนาเก็บข้อมูลการโทรแต่ไม่เชื่อมโยงกับ pipeline การคาดการณ์ยอดขายอาศัยสเปรดชีตและความรู้สึกเท่านั้น และแดชบอร์ด BI แสดงผลย้อนหลังเท่านั้น ทำให้ผู้นำไม่สามารถคาดการณ์ได้แน่ชัดว่าทะยานถึงเป้าหมายหรือไม่ ความล้มเหลวเกิดจากการไม่สามารถจับและเชื่อมโยงข้อมูลกิจกรรมที่ซับซ้อนจากอีเมล ปฏิทิน การประชุม Zoom และ Slack People. ai ถูกสร้างขึ้นเพื่อแก้ปัญหานี้โดยการรวมและแปลงข้อมูลกิจกรรมเหล่านี้ให้สามารถนำไปใช้ได้จริง การลงทุนในภารกิจนี้เกิดขึ้นก่อนหน้าช่วงการบูมของ AI, GPT และคำพูดเกี่ยวกับ AI-native ทั่วไป เบื้องหลังผู้ก่อตั้งและจุดเริ่มต้นของบริษัท ประสบการณ์ของ Oleg Rogynskyy เป็นแรงบันดาลใจสำคัญในการสร้าง People. ai ก่อนหน้านี้เขาเคยทำงานที่ Nstein Technologies ซึ่งเป็นบริษัท NLP ยุคแรก, ก่อตั้ง Semantria ซึ่งเป็น API วิเคราะห์อารมณ์บนคลาวด์แห่งแรก (และขายให้ Lexalytics) และทำงานด้าน machine learning ที่ H2O. ai ช่วงปี 2007 เขาและทีมตระหนักถึงปัญหาคุณภาพข้อมูลใน CRM หลังจาก COO ของเขาหยุดขายทั้งสัปดาห์เพื่อทำความสะอาด CRM ความเข้าใจนี้เป็นแรงผลักดันให้ People. ai เปิดตัวในปี 2016 ด้วยเงินลงทุนจากนักลงทุนรายแรก 150, 000 ดอลลาร์และแนวคิดว่าข้อมูลกิจกรรมในการขายคือทรัพยากรที่ทรงคุณค่าที่สุดขององค์กร แต่ไม่มีใครจับข้อมูลนี้อย่างมีประสิทธิภาพเท่าที่ควร และ AI สามารถปลดล็อคศักยภาพของมันได้ หลังจากเข้าร่วม Y Combinator ในฤดูร้อนปี 2016 พร้อมกับ Scale AI และ OpenAI People. ai ปรากฏตัวในช่วงคลื่น AI สมัยใหม่ สิ่งที่ทำให้ People. ai แตกต่าง แตกต่างจากเครื่องมือ revenue intelligence ส่วนใหญ่ที่พัฒนามาจากฟีเจอร์เฉพาะทาง เช่น การบันทึกสายเรียกเข้า (Gong), การจัดกลุ่มการติดต่อ (Outreach) หรือการคาดการณ์ (Clari) People. ai พัฒนาขึ้นเป็นชั้นข้อมูลตั้งแต่ต้น - การจับกิจกรรมโดยอัตโนมัติ: เชื่อมต่อกับอีเมล ปฏิทิน และเครื่องมือประชุมต่าง ๆ ซึ่งช่วยให้สามารถจับกิจกรรมลูกค้าทุกอย่างโดยไม่ต้องกรอกข้อมูลด้วยตนเอง AI ที่ได้รับสิทธิบัตร (49 สิทธิบัตรในปัจจุบัน, อีกกว่า 50 อยู่ระหว่างรออนุมัติ) สามารถจับคู่กิจกรรมกับบัญชี โอกาส และผู้ติดต่อใน CRM ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งเป็นความสำเร็จที่ซับซ้อนในระดับองค์กร - แนวทาง "Answer Platform": เปลี่ยนจากแดชบอร์ดเป็นการให้คำตอบที่แม่นยำ เช่น โอกาสที่จะปิดการขายในไตรมาสนี้ เหตุผลของความล้มเหลว หรือคำแนะนำสำหรับตัวแทนขาย ตามข้อมูลกิจกรรมแท้ ๆ แทนความคิดเห็น นี่คือฐานข้อมูลเฉพาะของบริษัทที่ครอบคลุมเก้าปี, การโต้ตอบนับพันล้านครั้ง, ดีลหลายล้าน และผู้ติดต่อทางธุรกิจมากกว่า 160 ล้านราย ซึ่งสร้างเกราะข้อมูลที่แข็งแกร่ง - การคาดการณ์โดย AI-native: เปิดตัวในตุลาคม 2025 วิธีการทำนายผลแบบ Bottom-up ที่วิเคราะห์ความสนใจในดีล ความเร็วในการดำเนินการ การเกี่ยวข้องของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และประวัติของดีล โดยสามารถชี้ให้เห็นความเสี่ยงเช่น การสนใจที่ลดลง หรือกิจกรรมไม่ตรงกัน ซึ่งช่วยปรับปรุงความแม่นยำของการคาดการณ์ได้ 20-30% - การบังคับใช้ระเบียบวิธีโดยไม่เพิ่มภาระ: สำหรับองค์กรที่ใช้แนวทางขาย เช่น MEDDPICC AI ของ People. ai จะประเมินบริบทของดีล ชี้บ่งขั้นตอนปัจจุบันของผู้ขาย และแนะนำขั้นตอนถัดไป โดยไม่ต้องให้ตัวแทนกรอกฟอร์มเพิ่มเติม ผลลัพธ์เชิงปฏิบัติ: กรณีศึกษาของ Five9 Five9 ซึ่งเป็นผู้ให้บริการศูนย์บริการบนคลาวด์ แสดงให้เห็นถึงผลกระทบของ People. ai ผู้บริหารฝ่ายขายของพวกเขาต้องการมุมมองที่ครบถ้วนของกิจกรรมและวัดสุขภาพของดีลอย่างเป็นกลาง การนำ People. ai ไปใช้ ทำให้ตัวแทนขายประหยัดเวลาลงปีละกว่า 1, 000 ชั่วโมงในการกรอกข้อมูลด้วยตนเอง และข้อมูลวิเคราะห์เปิดเผยว่าส่วนที่เกี่ยวข้องของ IT ส่งผลโดยตรงต่อขนาดของดีล—ข้อสมมุติเดิมที่ไม่เคยถูกตรวจสอบ—ส่งผลให้วางกลยุทธ์การตลาดเจาะกลุ่มบุคคลมากขึ้น พวกเขายังฝังคะแนนโอกาสใน Salesforce ซึ่งช่วยให้การฝึกอบรมและแนวทางปฏิบัติเป็นไปอย่างง่ายดาย ผลลัพธ์นี้เรียกได้ว่าเป็นการเปลี่ยนแปลงธุรกิจที่แท้จริง ไม่ใช่แค่การวิเคราะห์ข้อมูล เปลี่ยนผู้นำ: Jason Ambrose ในตุลาคม 2025 Rogynskyy ส่งมอบตำแหน่ง CEO ให้กับ Jason Ambrose ซึ่งเคยเป็นหัวหน้าด้านการตลาดและกลยุทธ์ เขาเปลี่ยนเป้าหมายไปที่เทคโนโลยีด้านการป้องกันประเทศและตามความหลงใหลในการบุกเบิก Ambrose เน้นว่าลูกค้าต้องการคำตอบที่รวดเร็วและแม่นยำซึ่งอิงตามความจริงทางธุรกิจในปัจจุบัน ไม่ใช่แดชบอร์ดที่ซ้ำซาก แนวคิดใหม่ของเขา—เน้นคำตอบมากกว่าการวิเคราะห์ และการดำเนินการมากกว่าการวิเคราะห์เชิงลึก—กำลังนำทางโร้ดแมปของ People. ai ในยุค AI ที่มุ่งเน้นไปที่ตัวแทน AI และออโตเมชัน เขาทำนายผลในปี 2026 สำหรับผู้นำฝ่ายขายว่าจะใช้มนุษย์เน้นถามคำถามและตั้งเป้าหมาย ขณะที่ AI ดูแลคำตอบ การดำเนินการ และผลลัพธ์ เหตุผลที่ People. ai โดดเด่น ปัจจัยหลักสามประการที่ทำให้ People. ai แตกต่างคือ: 1. เกราะข้อมูล: ข้อมูลกิจกรรมการขายที่เป็นทรัพย์สินของบริษัท กระจายอยู่ในเก้าปี รวมถึง billions ของการโต้ตอบและมากกว่า 160 ล้านรายชื่อ ติดต่อธุรกิจ ซึ่งเชื่อมโยงอีเมล การประชุม ปฏิทิน การประชุมออนไลน์ กับบัญชีและโอกาสใน CRM อย่างสมบูรณ์ ยากที่จะหาเครื่องมือใดเทียบเท่า 2.

ความแม่นยำพิสูจน์แล้ว: ความท้าทายสำคัญคือการจับคู่กิจกรรมแต่ละรายการกับผู้ติดต่อ ดีล และบัญชีอย่างแม่นยำโดยไม่มีข้อผิดพลาดมาเกือบสิบปี People. ai จัดการเรื่องนี้ได้ดีเยี่ยม โดยเฉพาะการจับคู่กิจกรรมกับดีลที่แม่นยำ ส่งผลให้การคาดการณ์ การ coaching และการบริหาร pipeline เชื่อถือได้ 3. ความน่าเชื่อถือในระดับองค์กร: ด้วยลูกค้าเช่น Palo Alto Networks, Verizon, Red Hat, Snowflake และ IBM ที่พึ่งพาแพลตฟอร์ม People. ai ระบบนี้จึงตอบสนองมาตรฐานความปลอดภัย การปฏิบัติตามกฎระเบียบ การบูรณาการ และความสามารถในการขยายตัวอย่างเต็มที่ ความสำเร็จได้รับการยืนยันอีกครั้งด้วยสถานะ Visionary ใน Gartner’s 2025 Magic Quadrant สำหรับ Revenue Action Orchestration ข้อความสำคัญสำหรับผู้นำด้านการขาย ผู้บริหารฝ่ายขายและ CRO ที่สนใจ People. ai จัดการกับปัญหาเรื่องคุณภาพข้อมูล CRM และความแม่นยำของการคาดการณ์ พร้อมเปิดเผยสิ่งที่เป็นจริงในดีลผ่านกิจกรรมที่แท้จริง ที่สำคัญคือใช้เวลาในการเริ่มต้นเพียง 2-4 สัปดาห์ เชื่อมต่ออีเมล ปฏิทิน และ CRM โดยไม่ต้องใช้ทรัพยากร IT มาก และระบบจะเรียนรู้และปรับปรุงตัวเองต่อเนื่องจากข้อมูลที่มีอยู่แล้ว ด้วยการลงทุนด้านโครงสร้างข้อมูล AI มานานก่อนคู่แข่ง People. ai จึงครอบครองสมบัติสำคัญในยุค AI ตัวแทน AI และการขายอัตโนมัติ: ข้อมูลจริงของการตอบโต้ระหว่างผู้ซื้อและผู้ขายที่แม่นยำและบริบทสูง ซึ่งไม่ใช่แค่ฟีเจอร์หลัก แต่เป็นเกราะด้านการแข่งขันอันแข็งแกร่ง