Warmly

Warmly 是做 B2B 網站訪客辨識的美國公司，很多人第一次聽到它，是因為早年那個在 Zoom 視訊畫面上顯示姓名職稱的虛擬名牌（官網現在還留著「找 Zoom Nametags 嗎？」的連結）。現在的主力完全是業務開發：在你的官網埋一段追蹤碼，辨識出逛網站的是哪家公司、甚至是哪個人，再讓 AI 代理接手聊天、寄信、投廣告，官網的說法是「讓每個訪客都遇到你最好的業務」。

功能特色與適用場景：產品分成兩個代理。Inbound Agent 處理「客人自己找上門」：個人層級辨識訪客、AI 聊天機器人帶著訪客背景對話、依意圖跳出的彈窗、個人化落地頁、真人即時聊天、會議預約與名單分派，離站的人再用 Email 與 LinkedIn、Meta 廣告追蹤，另有 AI 電話代理。TAM Agent 處理「主動去找客人」：把你的目標市場拆成評分過的帳戶、自動找出採購委員會成員、用機器學習做意圖評分，再協調 Email 與廣告觸及。兩者共用 Context Graph，把網站造訪、Email、通話逐字稿、CRM 活動與廣告互動整理在一起，代理行動前會先看完整脈絡。

資料基礎方面，官網列出 2.2 億筆個人檔案、4,000 萬筆公司檔案、每年 3,300 萬則意圖訊號，第三方研究意圖來自 Bombora，也剛宣布和 RB2B 整合。可以從 App、API 或 MCP 使用。價格公開但不便宜：年約最低的訪客辨識方案每年 1 萬美元起，含 AI 聊天的 Inbound Chat 2 萬美元起，全自動的 AI Inbound Autopilot 3 萬美元起；想先試可以選季繳，年繳約省 30%。

給台灣使用者的建議：Warmly 的個人層級辨識高度依賴北美的資料庫，訪客若來自台灣，多半只能辨識到公司層級甚至辨識不出來，所以它適合官網流量以美國企業買家為主的 B2B SaaS。每年 1 萬美元起跳的門檻也不低。另外要注意，把匿名訪客對應到個人並寄信或投廣告，在台灣個資法與歐盟 GDPR 下都需要謹慎評估告知與合法基礎。預算有限、只想看美國訪客是誰，可以先試 RB2B；網站 AI 業務代理可比較 Qualified 與 1mind；做名單與外撥資料則有 Clay、Apollo。