O que é

Terret é a plataforma de revenue intelligence e forecasting que operava como BoostUp até 2025-09-09. A troca de nome não foi cosmética. A empresa se reposicionou: saiu de ferramenta pontual de forecasting para plataforma de agentes, e o produto hoje é vendido em três superfícies com nome próprio: Terret Nexus, apresentado como um motor de resposta-para-ação que diagnostica um problema de revenue e então dispara agentes contra ele; Terret Forecast, a previsão de pipeline por machine learning que descende diretamente do que a BoostUp vendia; e Terret Conversation Intelligence. A frota inicial foi batizada de Pipeline Builder, Sales Process Agent, Mutual Action Planner, Machine Forecast e Terret GPT, e o Nexus ainda traz seus próprios agentes de coaching, workflow, acompanhamento e integração.

boostup.ai agora redireciona com 301 para terret.ai. A aplicação ainda faz login em app.boostup.ai, o que resume bem até onde a migração de fato chegou.

Por que aparece em stacks de RevOps

O forecasting continua sendo o módulo que sustenta tudo. Independente do enquadramento de agentes, esta plataforma entra nas listas curtas pelo mesmo motivo que a BoostUp entrava: uma previsão construída com dados de CRM mais atividade, que um gestor consegue defender linha por linha em vez de um consolidado do otimismo dos reps.
Ele lê os sistemas que já estão no stack. Salesforce e HubSpot como espinha do CRM, Gong e Chorus para dados de conversa, Outreach e Apollo para engagement, Gmail e Outlook para atividade — tudo montado em um único grafo de revenue, e não em relatórios lado a lado.
Acesso onde o trabalho acontece. O Nexus aparece dentro do Salesforce e responde perguntas no Slack, então a inspeção de oportunidades não depende de os reps adotarem mais um console. Essa sempre foi a metade mais difícil da categoria.
Referências enterprise com nome. A Terret publica MongoDB, Cloudflare, Carta, Grafana Labs e Udemy como clientes, e cita MongoDB, Cloudflare e Mistral como parceiros de construção da plataforma.

A realidade do preço

A Terret não publica preço nenhum. terret.ai/pricing redireciona com 301 para o formulário de demo, então todos os números abaixo vêm de compradores, não do fornecedor.

A base de transações da Vendr coloca o contrato mediano em $30,420/ano, com a faixa observada indo de $23,327 a $80,868. Esse é o número para planejar. À parte, alguns diretórios de software listam uma escada por usuário — cerca de $30/usuário/mês para Conversation Intelligence, $50 para o nível de agentes e $80 para forecasting — mas os diretórios se contradizem, um deles ainda reporta o produto como apenas-cotação, e a Terret não confirma nada disso. Trate a faixa anual como a linha de orçamento e os valores por usuário como não verificados.

O formato prático: compromisso anual, sem caminho mensal, e a cotação se move conforme a quantidade de assentos e quantas das três superfícies entram no escopo.

Ideal para

Times de RevOps em B2B SaaS de $20-200M de ARR onde o gatilho de compra é conseguir defender a previsão — o CRO não sabe explicar o desvio do trimestre passado, e a correção é sinal ancorado em atividade, não uma planilha melhor. Encaixa melhor onde o Salesforce já está limpo o suficiente para se confiar nele e já existe uma fonte de conversation intelligence.

Não compre pela frota de agentes. Os agentes foram lançados em setembro de 2025 e a evidência pública sobre eles é publicada pelo próprio fornecedor. Compre a previsão, que tem anos de implantação por trás, e trate a camada Nexus como um extra a validar no piloto.

Frente à alternativa

vs Clari. O Clari segue como o default enterprise, com a superfície de reporting mais profunda e uma plataforma maior em volta. Escolha Clari quando o relatório para o board exige fatiar a variância da previsão em detalhe, ou quando a organização é grande o bastante para a diferença por assento se fechar de qualquer jeito. Escolha Terret quando o requisito é a função central de forecasting e o orçamento aperta.
vs Aviso. O concorrente mais próximo em segmento e preço. A modelagem preditiva é a metade mais forte do produto da Aviso; o fluxo diário de inspeção de oportunidades é a metade mais forte deste. Decida por qual dos dois seus gestores vão realmente abrir toda semana.
vs Gong Forecast. O forecasting do Gong é um módulo pendurado em uma plataforma de conversation intelligence, e isso aparece. Escolha só-Gong quando o gasto principal é conversation intelligence e a previsão é bônus; escolha Terret quando a previsão é o motivo da compra.
vs o reporting nativo do Salesforce mais um pacote de prompts para revisão de pipeline. Abaixo de uns 50 reps essa é a alternativa honesta, e custa o preço dos prompts. A plataforma justifica sua linha de orçamento quando a inspeção manual para de escalar.

Pontos de atenção

A troca de nome partiu o rastro documental. Reviews, benchmarks e documentação de integrações ficaram espalhados entre os dois nomes, e alguns diretórios ainda listam a BoostUp como um produto vivo à parte, com outros preços. Proteção: busque pelos dois nomes durante a diligência e date cada fonte que guardar — tudo escrito antes de 2025-09-09 descreve a BoostUp, não o produto vendido hoje.
As alegações de capacidade dos agentes são do fornecedor. O material de lançamento da Terret afirma que a frota automatiza até 80% da atividade tática do time de revenue. Nenhuma medição independente sustenta esse número. Proteção: defina duas ou três tarefas concretas no escopo do piloto, meça as horas antes e depois, e condicione a renovação a essa medição, não ao número da manchete.
A qualidade da previsão cai com dados sujos no CRM. O scoring ancorado em atividade precisa que a atividade seja capturada, e o sinal afina onde os reps trabalham fora dos sistemas conectados. Proteção: coloque o trabalho de higiene de CRM no orçamento antes do rollout, não depois, e verifique a cobertura de captura de email e calendário por time durante o piloto.
A adoção depende de os gestores cobrarem. Reps cuja atividade não é registrada recebem score pior, e a plataforma só vira o sistema de registro se os gestores fizerem as revisões dentro dela. Proteção: garanta patrocínio no nível de CRO antes de assinar; um rollout desta categoria tocado só por RevOps trava.
Não há servidor MCP. Para um time que roteia perguntas de pipeline por um assistente, a Terret não tem endpoint de Model Context Protocol, e sua história de LLM é acesso a Claude e ChatGPT dentro do Nexus, não um conector aberto. Proteção: se acesso pelo assistente é requisito, confirme que a API cobre as leituras específicas de que você precisa antes de assinar, e revise de novo na renovação.

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