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PhoenixAI raised $80M for the data layer where AI agents hit production. The Series B was led by Sky9 Capital, with Atypical Ventures and Olive Technology Ventures participating. PhoenixAI is the new name for CelerData, and it is positioning its real-time analytical database as infrastructure for autonomous AI agents that need live enterprise data, not yesterday's batch export. The product claim is specific: agents do not query like human analysts. They issue unpredictable requests, fan out across live and historical data, and need governed answers at sub-second latency. PhoenixAI says its AI-native engine unifies real-time and at-rest data so agent workloads can run against production enterprise systems with the governance expected in regulated industries. The demand signal is not just theoretical. The company says AppLovin, Coinbase, Conductor, and Demandbase already run PhoenixAI in production, with use cases that include streaming updates, large-scale joins, and isolated warehouses for agent workloads on lakehouse data. LinkedIn shows active open roles for the company. Quick facts👇 ● founders: James Li; Alvin Zhao; Andy Ye ● total capital raised: at least $80 million ● HQ: Menlo Park, California ● Investors: Sky9 Capital; Atypical Ventures; Olive Technology Ventures The open question is whether agentic AI creates a durable new database category or becomes another workload inside the incumbents. PhoenixAI is betting that once agents start asking thousands of live questions at once, the data layer becomes the product decision.

ABMのパイオニア、 Demandbase社が300名以上のグローバルマーケターを調査した「2024 ABM Benchmark Report」をピックアップ。ABMが単なる「手法」から、AIを核とした「成長戦略」へと進化している実態が見えてきました。 【ポイント】 ①AIによるターゲティングの自動化 トップクラスのABM実践者は、AIを活用して「今、最も買う可能性が高いアカウント」をリアルタイムで特定しています。インテントデータ（検索行動や競合比較）をAIが解析し、営業がアプローチすべき優先順位を自動生成しています。 •「1対1」アプローチの投資対効果: 高価値アカウントに対する個別最適化（1対1 ABM）に注力している企業は、一般的なマーケティング施策に比べてROIが81%高いと報告されています。 ②組織間の「壁」の解消 成功している企業では、マーケティングとセールスが共通のデータプラットフォーム（CRM/CDP）を使い、ターゲットアカウントの動きをリアルタイムで共有しています。 【ひとこと所感】 日本でも「ABMツール」の導入は進んでいますが、多くの現場ではまだ「リスト作り」に留まっている印象です。海外の先進事例では、AIが「いつ、誰に、何を話すべきか」まで示唆を出す段階に来ています。効率化のためにツールを使うのではなく、高価値な顧客に対して「究極のパーソナライズ」を届けるためにテクノロジーを使い倒す。このマインドセットの転換が、日本企業にも求められています。

Proud to say I completed AI in ABM Certification offered by @Demandbase Academy.

If you're building your GTM tech stack in 2026, your list should not be 100% USA. Europe is catching up FAST. I put together a market map of SF vs Europe with the top 73 GTM companies. My favorites: • Nooks - AI Dialer (🇺🇸) • Ergo - Revenue Infrastructure (🇺🇸) • HeyReach - LinkedIn Sequencer (🇲🇰) • Apollo(.)io - All-in-one Prospecting (🇺🇸) • Findymail - Email Finder (🇫🇷) • BetterContact - Phone Number Data (🇫🇷) • DiscoLike - Company Database (🇺🇸) • Ocean(.)io - Lookalike Prospecting (🇺🇸) • Freckle(.)io - Data Orchestration (🇺🇸) • Landbase - VibeGTM (🇺🇸) • Seam AI - ABM Platform (🇺🇸) • AI Ark - Contact Data (🇺🇸) Rising: • Crustdata (YC F24) - B2B Data (🇺🇸) • Jungler - Signals (🇫🇷) • Warmly, - Buyer Signals (🇺🇸) • Attio - CRM (🇬🇧) • Artisan - AI Sales Agent (🇺🇸) • Breakcold - CRM (🇫🇷) • HockeyStack - Marketing Analytics (🇺🇸) • Enginy - Data Orchestration (🇪🇸) • Wispr Flow - Voice AI (🇺🇸) • Searchable - AI SEO (🇬🇧) • Amplemarket - All-in-one Prospecting (🇵🇹) Unicorns: • Salesforce - CRM (🇺🇸) • Pipedrive - CRM (🇪🇪) • Gong - Revenue Intelligence (🇺🇸) • Aircall - Dialer (🇫🇷) • Demandbase - ABM Platform (🇺🇸) • Make - Automation (🇨🇿) • Synthesia - AI Video (🇬🇧) • Clari - Revenue Operations (🇺🇸) • Zapier - Workflow Automation (🇺🇸) • People(.)ai - Revenue Intelligence (🇺🇸) • Loom - Video Messaging (🇺🇸) • Mindtickle - AI Roleplays (🇺🇸) • Hightouch - Data Activation (🇺🇸) • Cresta - AI Agents (🇺🇸) • n8n - Automation (🇩🇪) • 6sense - ABM Platform (🇺🇸) Others: • influencers(.)club - Influencers Data (🇲🇰) • Trigify(.)io - Signals (🇬🇧) • Cal(.)com - Meeting Scheduling (🇺🇸) • Cognism - Database (🇬🇧) • Superhuman - AI Email (🇺🇸) • Snitcher - Signals (🇳🇱) • TheirStack - Buying Signals (🇬🇧) • PhantomBuster - Data Scraping (🇫🇷) • Exa - AI Search (🇺🇸) • Humanlinker - Sales Intelligence (🇫🇷) • LeadIQ - Prospecting Data (🇺🇸) • folk - CRM (🇫🇷) • Exec - AI Roleplays (🇺🇸) • ZenABM - Ad Insights (🇬🇧) • Replicant - Voice AI (🇺🇸) • AuthoredUp - LinkedIn Analytics (🇬🇧) • Persana AI - Data Orchestration (🇺🇸) • Shield - LinkedIn Analytics (🇩🇰) • Momentum - Sales Automation (🇺🇸) • Surfer - SEO (🇵🇱) • UserGems 💎 - Job Signals (🇺🇸) • Dealfront - Funding Data (🇩🇪) • 11x - AI Sales Agent (🇺🇸) • Captain Data - Data Provider (🇫🇷) • Sendoso - Gifting Campaigns (🇺🇸) • ZenRows - Data Scraping (🇪🇸) • AiSDR - AI Sales Agent (🇺🇸) • PredictLeads - Data Enrichment (🇸🇮) • Regie - Prospecting Agents (🇺🇸) • Crono - Sales Orchestration (🇬🇧) • Mutiny - ABM Platform (🇺🇸) • Apify - Scraper (🇨🇿) • Fibbler - Ad Insights (🇸🇪) • Albacross - Signals (🇸🇪) What are the best GTM companies I missed? 🤔

The modern GTM stack rewrites itself every 3-4 years, and revenue teams pick up new job titles each time. Five tools, five eras: 2010-2014: Foundation → Salesforce, HubSpot, Marketo CRMs become table stakes. 2015-2016: Sales Engagement → Outreach, Salesloft Sequences default the outbound motion. SDR role explodes. 2017-2019: Revenue Intelligence → Gong, Clari, ZoomInfo Call recordings and enrichment drive rep prioritization. 2020-2022: Intent Data → Bombora, UserGems, Demandbase Signal tracking goes mainstream. ABM hits the agenda. 2023-2024: Workflow Automation → Clay, n8n, Common Room Orchestration becomes the moat. 'GTM Engineer' becomes a real job title. 2025-2026 : Agentic GTM → Claude Code, Nooks, Seam AI, Ergo Decisions get outsourced to agents. MCPs and CLIs replace UIs. The next title on the org chart is being written this year.

Got rejected from the @a16z Growth Engineer Fellowship today. Still feel the idea is valid, got replies from Zapier, Demandbase, Paid.ai and Vibe Scaling using hyper-personalized video outbound going to watch @kylecnorton podcast, learn & apply again!

ABMの成熟度がパイプラインを決める、という調査が出ています。 Demandbaseが1,452社、9.7Mの営業活動データを分析した結果です。 引用されている数字です。 バイインググループで攻めると勝率2〜3倍 1製品あたり2〜3グループに絞った組織は勝率48%上振れ 接点を約180回まで重ねると94%が商談化 CRM・MAP・予測スコアを連携した組織はMQA転換が14%→22%超 広告4種を組み合わせた組織は勝率71%リフト 要は「単独リードを追うのをやめて、買い手集団を多面的に温めた組織が勝っている」という話です。 日本のエンタープライズに当てはめると、少し見え方が違うと感じています。 稟議は13〜17人で回るのは同じ。ただ動いているのは肩書よりも人間関係 全業界・全部署にアウトバウンドを当てる運用は、日本でもまず数字が出ない SFA・MA・スコアの分断は、日本企業のほうがむしろ深刻 ただ、構造は共通しています。担当者1人を口説いても情シス・経理・現場で止まる。1〜2回の接触で諦めると商談にならない。当たり前のことを、組織として続けられるかどうかの差です。

AIエージェントがABM実行を自律化する時代に入った。Demandbase が Context Intelligence でマーケ・営業・広告のターゲティングをエージェントが判断する仕組みを発表。 これまで人間が判断していた「どのアカウントに、どのタイミングで、どのチャネルで接触するか」をエージェントが担い始めた。設計の優劣が以前より直接的に結果に出る時代になっていると思う。 ---

How to get started with these AI tools All-in-one: Apollo or HubSpot (great for leads outreach) Intent/scoring: ZoomInfo or Demandbase. Conversation intelligence: Gong They are alot of tools tbh

Implementation time comparison: 6sense: 3-6 months Demandbase: 2-4 months Common Room: 1-2 weeks Warmly: 24 hours I am not saying these are equivalent products. But when a client asks about ABM platforms, my first question is: "How long can you wait to know if this is working?" If your answer is "6 months" - maybe the enterprise platform makes sense. If your answer is "we need signal this quarter" - you are looking at the wrong category. One Warmly customer: "Within 24 hours of installing Warmly, we had already booked 5 meetings we would have never seen otherwise." That is not enterprise-grade orchestration. But it is real pipeline, generated before most enterprise contracts would even be signed. Time to value matters.

If you’re a sales leader. This is for you. The article draws on current research from @salesforce, @Gartner_inc, @LinkedIn, @Demandbase and @HarvardBiz Tell me what you think. linkedin.com/pulse/why-your-… #sales #techsales #gtm #b2b #marketing #dbmm #digitalclarity

Investasi leher ke atas terbaik yang pernah gue keluarin: $700 (sekitar 11 jutaan) buat sertifikasi Demandbase ABM. Gara-gara satu sertifikasi ini gue bisa dapet project B2B marketing dari klien kayak CrowdStrike, Workday, Nissan. ROI-nya 600x lipat. Coba sebutin instrumen investasi mana yang bisa kasih return segitu. Kalo lo sekarang gajinya masih di bawah 50jt/bulan, mending duitnya diputer buat upgrade skill dulu. Kalo mau nabung atau invest boleh, tapi make sure alokasi most of budget buat upgrade skill. Cari sertifikasi yang niche dan high demand. Yang susah dapetnya. Yang bikin lo jadi satu dari sedikit orang di market yang punya credential itu. Kalo gaji mepet UMR tapi duitnya gak diputer buat naikin value, lo bakal stuck di situ terus.

For 25 years I believed that persistence wins in B2B sales and marketing. Stay present. Follow up. Don't let a stalled account go cold. Then I read the new research from Labs by Demandbase — built on 24 billion buyer interactions, 429,000 ad campaigns, and data from 1,452 companies — and it told me something uncomfortable: Increasing activity on stalled accounts actually decreases conversion rates. My first instinct was to push back. I've watched patient follow-up close deals. But at scale, what most teams call persistence is really just noise — undisciplined cadence activity that signals to the buyer you're not paying attention to their reality. The five findings that stopped me: 1. Stalled accounts need a pause, not more volume. Wait for organic intent to resurface, then re-engage with a different message. 2. Buying groups, not individual leads, drive win rates. Teams aligned around buying groups achieve 2–3x higher win rates. The MQL has to go. 3. Sustained advertising is not a brand luxury. Accounts with buying-group-level ad coverage convert at 3x the rate of unadvertised accounts. Companies using four ad tiers see a 71% win-rate lift. 4. Siloed tech stacks cost real pipeline. Mature, integrated programs convert at 22% MQA-to-pipeline. Siloed ones convert at 14%. That gap is a data problem, not a strategy problem. 5. Intent data is the variable most campaigns ignore. Reaching an account the day they start researching a competitor is a different conversation than cold outreach from a static list. Rachel Truair and the team at Demandbase put their name on research that challenges conventional practice — including practices their own customers rely on. That takes conviction. Full essay on misunderstoodmarketing.com: misunderstoodmarketing.com/2… What finding pushes back hardest against how your team operates right now? #B2BMarketing #ABM #GoToMarket #DemandGeneration #MisunderstoodMarketing

Google: capture unclear intent. Charge per click. Meta: retarget people mid-consideration. Charge per eyeball. 6sense, Demandbase, Bombora: sell "intent signals." Charge you to guess who might buy. An #AI agent walks in with the answer already baked in. "Find me 3 CRMs under $30K. HubSpot-compatible. Schedule demos. Today." No intent gap. No nurture drip. No consideration phase to monetize. Hey every martech vendor selling "buyer intent data" — you were charging to decode unclear buyers. What do you sell when the agent is the buyer and already knows what it wants? $600B in digital ads. Multi-billion dollar B2B intent stack. Both built on monetizing human indecision. #Agents don't have that. This isn't about AI replacing reps. It's about whether there's a buyer journey left to optimize at all.

Demandbase Hyd is fully wfh for non local employees

ABMのパイオニア、 Demandbase社が300名以上のグローバルマーケターを調査した「2024 ABM Benchmark Report」をピックアップ。ABMが単なる「手法」から、AIを核とした「成長戦略」へと進化している実態が見えてきました。 【ポイント】 ①AIによるターゲティングの自動化 トップクラスのABM実践者は、AIを活用して「今、最も買う可能性が高いアカウント」をリアルタイムで特定しています。インテントデータ（検索行動や競合比較）をAIが解析し、営業がアプローチすべき優先順位を自動生成しています。 •「1対1」アプローチの投資対効果: 高価値アカウントに対する個別最適化（1対1 ABM）に注力している企業は、一般的なマーケティング施策に比べてROIが81%高いと報告されています。 ②組織間の「壁」の解消 成功している企業では、マーケティングとセールスが共通のデータプラットフォーム（CRM/CDP）を使い、ターゲットアカウントの動きをリアルタイムで共有しています。 【ひとこと所感】 日本でも「ABMツール」の導入は進んでいますが、多くの現場ではまだ「リスト作り」に留まっている印象です。海外の先進事例では、AIが「いつ、誰に、何を話すべきか」まで示唆を出す段階に来ています。効率化のためにツールを使うのではなく、高価値な顧客に対して「究極のパーソナライズ」を届けるためにテクノロジーを使い倒す。このマインドセットの転換が、日本企業にも求められています。