Een redeneerlaag bovenop je CRM en gespreksopnames die rangschikt welke accounts en contacten elke rep vandaag moet oppakken, de outreach alvast schrijft en het versturen aan je eigen stack overlaat.
Wat is
Actively.ai
Ramp groeide in één jaar van 50 naar 90 SDR's en van 50 naar meer dan 100 AE's, en Actively.ai is de laag die het onder die groei legde. Het product leest je CRM en je gespreksopnames en vertelt elke rep daarna welke accounts en contacten hij vandaag moet oppakken, en waarom. Eigen redeneermodellen draaien bovenop Salesforce-velden, Gong-transcripten en alle data van derden waar je al voor betaalt, en rangschikken accounts en mensen op hoe waarschijnlijk het is dat ze in beweging komen. Elk account krijgt een eigen agent die tussen de logins door blijft werken, dus de ranking ververst mee met het account in plaats van één keer per kwartaal. De uitkomst komt als voorbereid werk in een Agent Inbox terecht: een gerangschikt contact, een onderzoeksbrief, een regel over waarom nu en een uitgeschreven e-mail, met de redenering van de agent erbij. Je rep past het aan en verstuurt het vanuit zijn eigen stack, want Actively.ai heeft geen sequencer, geen mailboxen en geen contactdatabase. We zouden een klant alleen op Actively.ai zetten als het dagelijkse knelpunt is kiezen welk account je oppakt, en als hun Salesforce genoeg dealhistorie bevat om het lezen waard te zijn, want de modellen leren alleen van dat dossier. Nebor heeft het zelf niet gedraaid, en voor een kleiner team zouden we dezelfde prioritering in Clay bouwen.
Integraties en de moderne GTM-stack
Actively.ai leest een klein aantal systemen grondig in plaats van met alles te koppelen, en de twee waar het product op draait zijn Salesforce en Gong. De rest van deze lijst gaat erover hoe de output van de agents weer bij een rep terechtkomt, want geen van deze koppelingen verstuurt een e-mail.
Salesforce | De belangrijkste afhankelijkheid. Actively.ai haalt pipelinehistorie, activiteit en objectdata op via subverwerkers, traint daar de ranking van accounts en contacten op en zet next best actions terug in CRM-weergaven. Hoeveel historie er in je Salesforce zit, bepaalt het plafond van wat de agents over een account kunnen zeggen. |
Gong | Gesprekstranscripten voeden de redeneermodellen naast het CRM-record. De cases van Ramp en Greenhouse noemen allebei transcripten als input, en zo pikken de agents de taal van een echte deal op in plaats van alleen veldwaarden te scoren. |
Slack | Output en alerts van de agents komen via het API-platform in Slack-kanalen terecht, en de pagina over de Agent Inbox noemt Slack als een van de plekken waar afgerond werk verschijnt. Dit is de leveringslaag voor teams die niet willen dat reps in nog een tool moeten leven. |
ChatGPT, Claude en Cowork | De MCP server stelt de Per-Account Agents open voor de AI-tools die reps toch al openen, dus een vraag over een account komt binnen met het geheugen, het onderzoek en de accountcontext van de agent al geladen. Actively.ai noemt deze drie clients specifiek. |
API-platform | Directe toegang tot het geheugen, de beslissingen en de strategie van de agent per account, voor interne AI- en RevOps-teams die aanbevelingen willen inbouwen in interne dashboards, eigen apps en CRM-schermen. Er is geen openbare API-referentie, dus wat er precies kan, bepaal je in het salesgesprek. |
Data van derden die je al koopt | Actively.ai heeft geen contactdatabase en redeneert over leveranciersdata die je al bezit. De case van Ramp noemt data van externe leveranciers als input naast Salesforce en Gong, dus je contracten voor intent en enrichment blijven precies waar ze zijn en worden gelezen in plaats van vervangen. |
Wat ontbreekt | Er is geen sequencer en geen mailboxlaag, dus Outreach, Salesloft, Instantly en Smartlead zitten achter de uitgeschreven e-mail, met een handmatige overdracht daartussen. Er is geen gepubliceerde diepgang voor HubSpot, geen verificatie van e-mail of telefoon, geen app voor Zapier of n8n en geen self-serve aanmelding. Elke koppeling wordt dus uitgewerkt in een onboarding die reviewers omschrijven als een traject van meerdere weken. |
Voordelen
Elk gerangschikt contact komt binnen met de onderzoeksbrief, de regel over waarom nu en een concept erbij, dus een rep slaat de twintig minuten tabbladen-hoppen over die vroeger voor elk contactmoment zaten.
De modellen leren van je eigen gewonnen deals en gesprekstranscripten, dus de ranking laat zien hoe jouw deals echt verlopen in plaats van een generieke fitscore die aan iedereen in je markt wordt verkocht.
Elke aanbeveling komt met de redenering erachter. Een rep die het er niet mee eens is, kan de accountfeiten lezen waar de ranking op rust en daarover in discussie gaan, in plaats van een getal te negeren dat niemand kan uitleggen.
De gepubliceerde resultaten zijn concreet en gekoppeld aan bekende namen: Greenhouse meldt $12,8M aan gekwalificeerde pipeline en 54% meer pipeline per rep, Ramp meldt 23% hogere win rates op zelf gevonden opportunities, en Justworks meldt 3,7x hogere closed-won rates op aanbevolen contacten.
Over het inwerken van nieuwe mensen zijn de cases het meest eensgezind. Bij Greenhouse ging de tijd tot de eerste activiteit van 16 naar 8 dagen en de onboarding van 3,5 naar twee weken, omdat de onderzoekslaag de patronen leert die een nieuwe rep nog niet kent.
Het API-platform en de MCP server zetten dezelfde accountinformatie in Salesforce-weergaven, Slack-alerts en de AI-tools die je reps al openen, zodat het werk niet in nog een tabblad zit waar niemand komt.
Nadelen
De prijzen zijn op maat en per jaar, zonder openbare tier, gratis proefperiode of self-serve instap, en externe trackers schatten instapcontracten op een middelhoog vijfcijferig bedrag. Je tekent dus voor een jaar voordat je weet of de ranking beter is dan het eigen oordeel van je reps.
De motor draait op je Salesforce, en reviewers melden verouderde records en een onboarding van meerdere weken voordat de output het lezen waard is. Een team met rommelige pipelinedata betaalt dus voor een model dat het niet kan voeden.
Actively.ai vindt en verifieert geen e-mailadressen of telefoonnummers, dus er zit nog steeds een dataleverancier onder, en elk slecht contactrecord komt direct in de geprioriteerde lijst terecht waar je reps mee werken.
Vanuit het product wordt niets verstuurd. Zodra een account warm wordt, zet een rep het werk met de hand over naar Outreach, Salesloft of je sequencer, en die overdracht kost de timing die de ranking je net had opgeleverd.
De enige integraties die Actively.ai publiekelijk noemt, zijn Salesforce, Gong, Slack en de MCP-clients, en we vonden geen gedocumenteerde diepgang voor HubSpot of een gepubliceerde API-referentie. Werk je met HubSpot, vraag daar in de demo dan flink op door.
Prijzen
Actively-platform
Op maat Jaarcontract, alleen op offerte, demo verplicht
Per-Account Agents voor de accounts die je toewijst
Agent Inbox met gerangschikt, voorbereid werk en de redenering erbij
Assistent die op verzoek kant-en-klare deliverables oplevert
Salesforce-records en Gong-transcripten als brondata
Onboarding afgestemd met sales, RevOps en IT
Watchtower
Op maat Staat als eigen product vermeld, zonder aparte gepubliceerde prijs
Live overzicht van je territorium via de agents
Champions die stil worden, dalend gebruik en genoemde concurrenten
Signalen bij gemiste follow-ups op open deals
Uitvoeringspatronen van reps en aanknopingspunten voor coaching
API-platform en MCP server
Op maat Bedoeld voor interne AI- en RevOps-teams
Directe toegang tot het geheugen, de beslissingen en de strategie van agents
Next best actions in CRM-weergaven en Slack-alerts
MCP-toegang vanuit ChatGPT, Claude en Cowork
Inbouwen in interne dashboards en eigen apps
Zo past het in je stack
Alternatieven
In het kort
Per-Account Agents die continu draaien
Leest Salesforce-records en Gong-transcripten
Gerangschikte accounts en contacten met zichtbare redenering
Agent Inbox met voorbereid, uitgeschreven werk
Watchtower voor pipelinerisico en coaching
MCP server voor ChatGPT, Claude en Cowork
SOC 2 Type II, AVG en CCPA
Jaarprijs op maat, geen self-serve plan
Lees een paar van onze klantverhalen
GTM-workflows
Zo zet je GTM-tools in binnen workflows
Gidsen en tutorials om het meeste uit je workflows te halen
Klaar om te beginnen?
Door op Registreren te klikken bevestig je dat je akkoord gaat met onze Algemene Voorwaarden.
