公司概况、联系人等数据，持续更新和核实
企业发生采购行为的信号，如意图数据、专有的调研反馈、财务报告、监管文件、招聘趋势、交易记录、对话上下文
企业unified ID、位置和层次结构数据，实现更精确的目标定位
看一个典型案例Snowflake：AI客户评分模型将客户渗透率提升了24%
ZoomInfo提供了70多个领域的数据，SNOW把这些数据和内部CRM的第一方数据结合起来：
销售人员无需主动寻找商机，AI会准确预测哪些客户已做好采购准备，哪些客户具有转化潜力
GenAI会自动对买家信号数据进行场景化处理和总结，以alert形式主动展示
所以GTM Stuido洞察的广度和深度，是大多数vendor难以比拟的。这些数据可以根据客户需求随时随地交付：通过API或直接导入数据仓库。
这也是AI CRM类厂商狙击传统CRM的核心主张：静态的CRM无法捕捉不断变化的买家旅程，AI可以实时捕捉购买信号和行为变动，提供更清晰准确的行动依据。
2. 依托卓越的业务场景理解力成为客户的业务partner（并非简单的IT服务商），能参与甚至引导客户生成数据，直接切入AI应用的"水源"
先看典型案例赛默飞：共创增量数据，提升TAM
赛默飞怀疑公司对小企业市场TAM的计算存在误判，于是购买了Zoominfo的服务。Zoominfo的数据顾问分析了市场上3200万个空缺职位的招聘信息，揭示了尚未开发的子行业和地区，把TAM提升了200亿美元，有效指导了营销活动。
Zoominfo还对ICP（理想客户群体）进行了更准确的定义。利用其提供的买家意向数据、新闻数据、技术图谱数据，赛默飞开发了基于AI的倾向性模型，更准确地判断了潜在客户的匹配程度，这些高潜客户成交概率是其他客户的3倍。
这是Zoominfo推出GTM Studio之前的案例，现在已经实现了产品化：
理解客户特定的业务目标
根据目标收集整理有效数据
Agent根据数据输出业务洞察
必须强调一下，能保证业务结果的数据才是有效数据
Zoominfo判断了有效数据在哪里——招聘信息
求职者对JD会做出真实性判断，同理，AI在收集过程中也要做出有效判断
3200万个职位信息，对赛默飞和Zoominfo而言都是增量数据
至此，Zoominfo根据对业务目标的理解，帮客户完成了"数据生成"
这2项核心优势之外，Zoominfo的GTM Studio还有一些其他优势：
3. 业务knowhow，归结为"积累"：细分行业的营销活动模型，“用户增长/用户续约”模板库。
4. 平台 vs 单点AI CRM的整合优势。销售、市场营销、客户成功部门的数据孤岛和KPI差异，导致了企业GTM的低效。而统一平台能消除这些摩擦，当3个部门使用统一视图、统一的买家信号集，并利用相同的AI工具来激活这些信号时，可以激发GTM的效率。“协作已是过去式，整合才是趋势”。
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