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Cómo Lusha Usa Elasticsearch para Impulsar la Prospección de Ventas B2B con IA

Lusha es una plataforma de inteligencia de ventas B2B con 1,5 millones de usuarios y una base de datos de más de 200 millones de contactos empresariales. Al desplegar Elasticsearch como motor de búsqueda de texto completo y base de datos vectorial para recomendaciones de leads potenciadas por IA, Lusha ayuda a sus clientes a generar un 300% más de leads, lograr tasas de conversión hasta 10 veces mayores y obtener un retorno de la inversión de hasta el 1.000%.

Impacto

300%

Incremento en leads de outbound

10x

Mejora en la tasa de conversión de ventas

Up to 1,000%

ROI del cliente

200 million+

Contactos en la base de datos

1.5 million+

Usuarios de la plataforma

Desafío

La infraestructura de búsqueda heredada de Lusha no podía soportar la comprensión semántica de la intención del usuario ni ofrecer recomendaciones de leads personalizadas a escala, obligando a los equipos de ventas a construir manualmente listas de prospectos mediante búsquedas por palabras clave en una base de datos de más de 200 millones de contactos.

Solución

Lusha desplegó Elasticsearch como motor combinado de búsqueda de texto completo y base de datos vectorial, almacenando embeddings de contactos para habilitar la búsqueda semántica por similitud y potenciar AI Recommended Lists, una función que muestra proactivamente playlists de prospectos personalizadas basadas en el comportamiento del usuario y los criterios de ICP.

Herramientas y tecnologías

Lo que dicen los líderes

Prospect Playlists elimina la necesidad de buscar leads manualmente al mostrar continuamente contactos y empresas de alto valor que coinciden con tus criterios de segmentación. Puedes crear múltiples playlists para diferentes perfiles de cliente ideal, sectores o estrategias de venta, asegurando que cada lista se mantenga relevante y llena de los prospectos adecuados.

Sigalit Sadeh, Directora de Gestión de Producto, Lusha
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Historia completa

El paso de la prospección basada en palabras clave al descubrimiento orientado por intención es uno de los cambios más significativos en la tecnología de ventas B2B. Lusha, fundada en Israel y ahora al servicio de más de 1,5 millones de profesionales de ventas en todo el mundo, ha construido su plataforma en torno a esa transición. Su base de datos de más de 200 millones de contactos empresariales impulsa la prospección de salida para equipos de comercialización en empresas que van desde startups hasta grandes corporaciones globales.

La infraestructura de búsqueda anterior de Lusha alcanzó sus límites a medida que la plataforma escalaba. El sistema no podía gestionar la complejidad semántica de comprender la intención del usuario —hacer coincidir los criterios de segmentación de un representante de ventas con los contactos más relevantes en función del significado, no solo de las palabras clave—. La construcción manual de listas de leads era lenta e imprecisa, y la plataforma carecía de la capacidad de mostrar recomendaciones personalizadas de forma proactiva.

La empresa reconstruyó su infraestructura de búsqueda y recomendación en torno a Elasticsearch, utilizándolo no solo como motor de búsqueda de texto completo distribuido, sino también como base de datos vectorial. Los embeddings se almacenan en Elasticsearch para habilitar la búsqueda semántica por similitud, lo que permite a la plataforma comprender lo que un usuario realmente busca y mostrar contactos que coincidan por intención, no por coincidencia literal de palabras clave. El sistema cumple plenamente con el RGPD y la CCPA.

El resultado más visible en el producto es la función AI Recommended Lists de Lusha —también denominada Prospect Playlists—, que muestra automáticamente leads de alto valor basándose en el comportamiento del usuario, los criterios de ICP y las preferencias de segmentación. En lugar de pedir a un representante de ventas que realice búsquedas manuales, la plataforma actualiza continuamente listas de prospectos coincidentes para múltiples ICPs y estrategias de venta. La experiencia está modelada a partir del streaming de música: curada, personalizada y constantemente actualizada sin intervención manual.

Los clientes que han adoptado las funcionalidades potenciadas por IA reportan generar un 300% más de leads de outbound, tasas de conversión hasta diez veces superiores a las obtenidas sin la plataforma y cifras de ROI que alcanzan el 1.000%. Estos resultados reflejan tanto la precisión de la búsqueda vectorial de Elasticsearch como la calidad de los datos de contacto subyacentes de Lusha. A medida que la prospección asistida por IA se convierte en una referencia competitiva en las ventas empresariales, la arquitectura de Lusha la posiciona para ofrecer recomendaciones cada vez más sofisticadas a medida que mejoran las capacidades de los modelos y la calidad de los datos.

Casos similares

C
Cypris
Weeks → 15 minutes
research report generation time

Cypris is an AI-powered R&D intelligence platform that enables teams to analyze over 500 million technical and market data points—patents, scientific literature, funding data, and news—in seconds. The company built its core RAG architecture on Elasticsearch for vector search and semantic retrieval, replacing a problematic prior search provider. The platform now generates detailed research reports in 15 minutes rather than weeks, supports 30% quarterly enterprise customer growth, and manages more than 10 terabytes of indexed data without scalability constraints.

TechnologyECElastic CloudEElasticsearch
A
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20%
increase in employers paying for premium access

Apna, India’s largest jobs and professional networking platform with 50 million registered users and 600,000 employers, built its candidate search and AI job matching infrastructure on Elasticsearch running on Elastic Cloud on Google Cloud. Semantic search capabilities allow employers to find candidates by intent—not just keywords—while AI algorithms analyze candidate profiles to surface the most relevant matches. The result: a 20% increase in employers paying for premium access, 20% higher platform team productivity, and a 50% improvement in employee productivity.

TechnologyEElasticsearch
WE
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WP Engine, the leading WordPress hosting platform serving more than 1.5 million users across 200,000 websites in 150+ countries, deployed Elastic’s Search AI Platform alongside Google Cloud Vertex AI and Gemini to build Smart Search AI and enable retrieval-augmented generation (RAG) capabilities for its customers. The integration allows WP Engine to deliver natural language search, context-aware product recommendations, and AI-powered chatbots to website owners without requiring them to stitch together multiple vendors. Response times dropped to as low as five milliseconds, and the platform handled traffic spikes from hundreds of thousands to tens of millions of queries per minute with zero downtime.

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CA
Contextual AI
90%+
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Contextual AI is an enterprise AI platform company that specializes in production-ready Retrieval Augmented Generation systems for complex knowledge tasks. The company built its context engineering platform on Elasticsearch, using hybrid search combining BM25 and vector search to power accurate, scalable AI agents for enterprise customers. With this foundation, Contextual AI’s agents achieve over 90% accuracy on demanding production tasks—well above the 65–75% range typical of traditional RAG approaches.

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J
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Pfizer
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H
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90–97%
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Headstart, an AI-native software studio, uses Claude 3.5 Sonnet to write 90-97% of client code, compressing enterprise software project timelines from months to weeks and delivering 10-100x development speed.

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