PredictLeads Technographics Dataset
PredictLeads Technographics 데이터 세트는 웹사이트 스크립트, DNS 레코드 및 채용 공고 설명을 포함한 여러 채널에서 소싱된 전 세계 6,500만 개 회사에서 사용되는 46,000개 이상의 기술에 대한 구조화된 데이터를 제공하는 포괄적인 기술 인텔리전스 플랫폼입니다.
https://predictleads.com/technologies?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Feb 16, 2026
PredictLeads Technographics Dataset이란?
PredictLeads Technographics 데이터 세트는 전 세계 기업의 기술 도입 패턴을 추적하고 분석하는 강력한 데이터 인텔리전스 솔루션입니다. 이 데이터 세트는 2018년부터 12억 건 이상의 기술 감지를 축적하여 기업의 기술 스택, 도입 추세 및 기술 지출 패턴에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 각 기술 감지에 대한 최초 발견 및 최종 발견 타임스탬프가 포함된 투명하고 구조화된 데이터를 제공하여 사용자가 기술 마이그레이션, 경쟁 변화 및 시장 동향을 시간 경과에 따라 모니터링할 수 있습니다. 이 데이터 세트는 CRM 및 마케팅 도구에서 분석 및 결제 시스템에 이르기까지 광범위한 기술을 다루므로 영업, 마케팅 및 비즈니스 인텔리전스 전문가에게 유용합니다.
PredictLeads Technographics Dataset의 주요 기능
PredictLeads Technographics 데이터 세트는 전 세계 6,500만 개 이상의 기업에서 46,000개 이상의 기술에 대한 포괄적인 기술 도입 데이터를 제공합니다. 이 데이터 세트는 웹사이트 스크립트 태그, DNS 레코드, 채용 공고, 쿠키 및 IP 범위를 포함한 여러 채널에서 기술 정보를 수집합니다. 각 탐지에는 자세한 타임스탬프, 분류, 가격 책정 데이터 및 방법론 투명성이 포함되어 있어 사용자가 도입 곡선, 기술 마이그레이션 및 경쟁 변화를 시간 경과에 따라 추적할 수 있습니다.
다중 소스 기술 감지: HTML/JavaScript 분석, DNS 레코드, 채용 공고 및 쿠키를 포함한 다양한 소스를 통해 기술을 식별하여 최대 정확도와 커버리지를 보장합니다.
시간 데이터 추적: 각 기술 감지에 대한 first_seen_at 및 last_seen_at 타임스탬프를 제공하여 과거 분석 및 도입 패턴 추적을 가능하게 합니다.
구조화된 기술 분류: 가격 정보, 설명 및 관계 매핑을 포함한 풍부한 데이터를 통해 기술을 범주 및 상위 범주로 구성합니다.
포괄적인 커버리지: CRM 및 마케팅 자동화에서 인프라 및 보안 솔루션에 이르기까지 6,500만 개 기업에서 12억 개 이상의 기술 감지를 추적합니다.
PredictLeads Technographics Dataset의 사용 사례
영업 인텔리전스: 영업 팀이 특정 기술 또는 경쟁사 제품을 사용하는 잠재 고객을 식별하여 타겟 아웃리치 및 경쟁사 대체 캠페인을 수행하도록 지원합니다.
시장 분석: 분석가와 투자자가 기술 도입 추세, 시장 점유율 변화 및 산업 전반의 새로운 기술 범주를 추적할 수 있도록 지원합니다.
경쟁 인텔리전스: 경쟁사의 기술 스택 변경 및 고객 마이그레이션을 모니터링하여 시장 기회 및 위협을 식별합니다.
투자 조사: VC와 투자자가 기술 도입 추세를 평가하고 기술 선택을 기반으로 고성장 스타트업을 식별하도록 지원합니다.
장점
데이터 세트 전체에서 높은 정확도(95% 이상)
2018년으로 거슬러 올라가는 풍부한 과거 데이터
포괄적인 커버리지를 보장하는 여러 데이터 수집 소스
단점
일부 리뷰에 따르면 감지 모델을 개선해야 합니다.
일부 기술 데이터는 방화벽 뒤에 있어 감지할 수 없을 수 있습니다.
PredictLeads Technographics Dataset 사용 방법
계정 생성: predictleads.com/sign_up에서 PredictLeads 계정에 가입하십시오. 초기 액세스에는 신용 카드가 필요하지 않습니다.
액세스 방법 선택: API, 플랫 파일, 웹후크 또는 AI 에이전트 통합을 위한 MCP 서버 중에서 선호하는 데이터 액세스 방법을 선택하십시오.
API 인증 설정: 대시보드에서 API 자격 증명을 얻고 애플리케이션에 통합하여 API 호출을 시작하십시오.
기술 데이터 쿼리: 기술 감지 엔드포인트를 사용하여 기술 ID를 전송하여 특정 기술(예: Salesforce, HubSpot, Marketo)을 사용하는 회사를 검색하십시오.
결과 필터링: first_seen_at, last_seen_at, 방화벽 뒤 상태 및 감지 점수와 같은 매개변수로 결과를 좁히기 위해 필터를 적용하십시오.
감지 소스 분석: 응답 데이터에 제공된 기술 감지 소스(스크립트 태그, DNS 레코드, IP 범위, 쿠키, 채용 공고 설명)를 검토하십시오.
기술 도입 모니터링: 타임스탬프 데이터(first_seen_at 및 last_seen_at)를 사용하여 시간 경과에 따른 도입 곡선을 추적하여 성장하거나 감소하는 기술 추세를 식별하십시오.
관심 목록 생성: 특정 회사 또는 기술에 대한 모니터링을 설정하여 기술 스택의 변경 사항과 도구 간의 마이그레이션을 추적하십시오.
데이터 내보내기: 기술 감지 데이터를 선호하는 분석 도구 또는 CRM 시스템으로 다운로드하거나 동기화하여 추가 처리를 수행하십시오.
MCP 통합 활용: AI 에이전트를 사용하는 경우 MCP 서버 연결을 구성하여 AI 시스템을 통해 기술 통계를 직접 쿼리할 수 있도록 하십시오.
PredictLeads Technographics Dataset 자주 묻는 질문
PredictLeads는 6,500만 개 이상의 회사에서 46,000개 이상의 기술을 추적하며, 12억 건의 기술 감지 기능을 제공합니다. 데이터는 스크립트 태그, DNS 기록, IP 범위, 쿠키, 채용 공고 및 웹사이트 콘텐츠에서 가져옵니다.
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