随着销售团队推动 Apollo AI 处理更大规模的列表和更复杂的工作流程，可用性变得至关重要。无需手动操作即可大规模丰富、筛选和处理数据，这可能意味着工作流程的顺畅和时间的浪费。
更智能的电子邮件匹配，实现更好的送达率
高级用户面临的一个挑战是匹配电子邮件域以特别领导获得更好的送达率。如果您通过 Apollo 发送电子邮件，保持 Gmail 到 Gmail 和 Outlook 到 Outlook 的通信可以提高收件箱到达率并提升发件人的声誉。
此功能 请求正在进行中，但 Apollo 正在投资电子邮件验证和发送逻辑，以帮助团队以更少的努力获得更好的结果。
突破 10,000 个浓缩限制（无需点击舞蹈）
另一个常见的挫折是什么？如何高效地处理大型列表？
Apollo 目前一次只能批量处理10,000 条记录，这意味着处理30,000 多条记录的团队必须手动筛选、重新运行并检查进度。这给工作流程带来了阻力。
目标是什么？
通过允许自动批处理，消除“点击循环”的麻烦。这样，用户可以排队处理更大的丰富内容，并让 Apollo在后台处理它们。无需手动筛选。
大规模富集的最佳实践
对于运行复杂工作流程的团队，