Gorgias 部署的 EBM 流程类似于部署一支小型爬行间谍机器人大军，24 小时不间断地监视并保持高度警惕，随时准备对任何客户信号采取行动。在更高级的层面上，EBM 可以检测到消息传递模式、响应时间和技术部署的变化。然后，此类变化可以触发营销活动，例如自动电子邮件、社交媒体上的直接消息或向客户支持经理发送 ping 以安排通话。
EBM 平台执行公共域源代码的自定义网页抓取，以便当被监控的潜在客户使用 Zendesk 或 Gorgias 认为是直接竞争对手的任何其他媒体时，Gorgias 营销人员可以看到正在使用哪个竞争平台，并制定针对潜在客户的战略推广计划。抓取工具运行的示例模式包括但不限于：
它可以抓取公司网站的“关于我们”部分或其他部分，查看是否有新的工作机会。
It can see if a company is running any widgets that cycle news or other website updates.
它可以统计并解析来自社交媒体关注者的潜在客户信息。
它可以看到某人何时访问了Gorgias网站或社交媒体资料、他们在某些页面上停留了多长时间以及他们采取了哪些行动。
后一种目标类型可以说是最有价值的，因为它执行的事件发出了最强烈的“信号”，表明客户对 Gorgias 提供的服务感兴趣或需要。除了 Gorgias 和竞争对手的网站之外，抓取工具还监控相 中国 WhatsApp 数据 邻的网页，如 Upwork 和 Indeed（求职平台）或 Crunchbase（初创企业和早期企业的数据库），检查它们的源代码（使用 Python 抓取模块 Selenium 或检查其 RSS 网络提要）以检测支持职位发布或新一轮融资等事件，这些事件可能表明适合作为潜在推广的目标。目标是以标准化格式访问连续的网站源代码修改。最后，该套件将信息组织并重新格式化为用户友好的 HTML 格式，以供Gorgias营销团队消化、分析和采取行动。
此外，信号堆栈利用 Albacross 或 Clearbit Reveal 等工具来识别 Gorgias 的网站访问者，并将 IP 地址转换为相应的域名。
一旦确定了外展目标列表并确定了优先级，EBM 就会整合多种工具来确定与潜在客户建立联系的内部流程步骤。Gorgias 会定制并不断完善每个候选网站的抓取工具，并在 Zapier 的帮助下将所有收集的数据（通过日常自动化流程）拉入他们的 CRM – HubSpot，以处理自动化操作。在 Hubspot 中，他们根据数据为营销团队成员设置了任务工作流程；这种设置的机械性质节省了大量时间并避免了冗余操作。在初始业务流程中，Gorgias 增长工程师需要进行大量的编码工作，才能让 Zapier 正确地与传入数据“对话”。尽管如此，这种前期工作减少了流程接触时间，并让 Gorgias 营销团队能够执行更多复杂度更高、更具创造性的增值工作。
在流程链的一个示例中，EBM 系统会搜索 App Store、Quora、Facebook、LinkedIn、G2 Crowd 和其他社交平台上的评论，了解是否有人在某个竞争对手的页面上留下了差评。这些数据被拉入 Hubspot，根据可能的购买意向进行提炼和排序，然后分配给一位 Gorgias 销售人员，以制定推广计划。根据 XYZ 的行业和成熟度阶段以及过去活动的有效性等因素，销售人员决定通过类似“我发现您对 XYZ 的服务不满意 - 您有兴趣尝试 Gorgias 解决方案吗？”这样的信息来联系留下评论的人。
使用Zapier，可以部署自主可重复的流程循环来执行上述任何或所有 EBM 步骤。不过，Gorgias 正在不断重构其增长堆栈 - 将部分 Zapier 自动化转移到云功能 - 以扩展容量并确保稳定性。但一些仍处于测试阶段的自动化将留在 Zapier 中，以便轻松迭代和快速发布变体。例如，如果出于某种原因，Gorgias 不希望流程完全自动化，他们可以进入 Zapier 并设置两个单独的路径：如果信号来自大型Shopify 商店，则激活路径 A，并自动向销售团队发送 Slack 警报；如果选择小型Shopify 商店，将触发路径 B，目标查询将重定向到 Gorgias 已集成到 Zapier 中的标准自动电子邮件工具。
Gorgias基于事件的营销策略融合了Zapier、Albacross、Hubspot、Captain Data、Phantombuster、Slybroadcast、Clearbit、Hunter、Bigquery、Amplitude、Reply.io、Hull、PredictLeads 以及其他数十种一流工具的数据、元素和技术集成，以在客户识别、沟通和转化方面取得显著成果。
Sonia Moatti 和她的同事很乐意为新公司提供为期一个月的免费试用，以测试 Gorgias 及其 EBM 平台，并对 EBM 的任何现有 API 集成提供深入演示。