2025年,企業(yè)數(shù)智化的焦點從“是否轉(zhuǎn)型”轉(zhuǎn)向“如何高效使用AI”,Agent從概念落實為一個個數(shù)字員工,深度嵌入業(yè)務,成為關(guān)鍵生產(chǎn)力。
面對AI帶來的不確定性,有些企業(yè)選擇謹慎觀望,更多企業(yè)則選擇大膽入局。
近期,一財商學院聯(lián)合瓴羊發(fā)布2025年版《102個增長實例——數(shù)智化增長領(lǐng)頭羊》,囊括三大應用場景——客服場景、分析場景、營銷場景下的19個企業(yè)級Agent數(shù)智化實踐典型案例,以雀巢中國、長城汽車、森馬、騰勢汽車、圣迪樂、復興旅文等頭部企業(yè)為研究樣本,剖析企業(yè)面臨的行業(yè)挑戰(zhàn)、自身痛點以及Data×AI解決方案,以及它們?nèi)绾瓮ㄟ^AI實現(xiàn)增長。
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客服Agent“身兼三職”,釋放 50% 人力
說到客服,很多人都忘記了一點:客服并不是一個行業(yè),而是一個崗位。只不過所有行業(yè)的客服幾乎都有高度相似的痛點,這讓客服工作自成一派。
在消費者眼里,找客服大多是為了解決問題。但是給客服描述清楚問題往往就要花較長時間,再等待其上報情況、回復、解決,每過一個環(huán)節(jié),消費者耐心都被一點一點消磨。
對客服人員而言,這個工作也并不容易:消費者訂單和數(shù)據(jù)分散在多個系統(tǒng),查詢、溝通耗時耗力;經(jīng)常收到情緒化的客戶投訴,容易產(chǎn)生負面情緒;工作內(nèi)容重復單一,枯燥乏味。
企業(yè)這邊也有自己的困擾。比如客服需要掌握所有產(chǎn)品知識才能上崗,然而上崗后人員流動性卻很大,無形中增加了企業(yè)培訓和用人成本;而即便是成熟的客服也只能完成定量的客服工作,沒有精力完成其他工作。
隨著客服自動化需求增加,使用智能客服的企業(yè)越來越多。不過對消費者、客服人員、企業(yè)而言,智能客服還沒有那么“完美”。
即便對回復效率有一定的提升,但是客服部門的人力投入還是很大。比如維護語雀、人工校驗回答,智能客服準確率不高,消費者經(jīng)常感覺“智能客服不夠智能”,無法避免“轉(zhuǎn)人工”。
而客服Agent相對于智能客服而言最大的優(yōu)勢,是不僅“智能匹配”,還通過AI大模型補充了行業(yè)知識庫、語料庫,聽得懂、看得懂客戶提問。重要的是,對話足夠像真人,這一特點與客服痛點完美匹配。
9月底,復星旅文與瓴羊一起打造的AI.GO剛剛在云棲大會正式上線,通過Agent管理高端度假用戶的游前-游中-游后全流程。
作為業(yè)務遍布全球40多個國家和地區(qū)的綜合性旅游休閑度假集團,復星旅文需要處理復雜的文旅場景和極高的用戶實時性要求。借助瓴羊AgentOne平臺,AI G.O能夠分析游客歷史行為與偏好,提供個性化行程規(guī)劃,實時響應服務請求。
幾個月前在千尋位置“上崗”的001號員工AI小千,客戶回答完備率達到50%,解放一半人力。原本需要10個人一起做的客服工作,如今只需要1個AI小千和3個客服人員即可完成,千尋位置則可以把多出來的人力放在反哺優(yōu)化產(chǎn)品上。AI小千還可以接入售前、售中、售后三個環(huán)節(jié),既完成分內(nèi)客服工作,又能給潛在客戶推薦對應產(chǎn)品、整理產(chǎn)品知識庫,實現(xiàn)“一人三職”。
從“成本中心”到“價值創(chuàng)造中心”,客服崗位正在AI Agent的賦能下實現(xiàn)蛻變。瓴羊的客戶實踐證明,AI不是要替代人類客服,而是將他們從重復性勞動中解放出來,專注于更需要人性化關(guān)懷的價值創(chuàng)造工作。
一句話出報表、幾十秒生成報告,一線員工也能擁有數(shù)據(jù)分析師
在企業(yè)經(jīng)營中,數(shù)據(jù)分析師本是稀缺資源,往往集中在總部的大數(shù)據(jù)部門。但隨著企業(yè)規(guī)模擴大和業(yè)務多元化,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模式已無法滿足實時決策的需求。
雀巢中國是一個典型代表。作為擁有多個品牌、上百家線上店鋪的食品飲料巨頭,雀巢中國設立了十多個BU(業(yè)務單元),每個BU都像獨立公司一樣運作。這種靈活性帶來了數(shù)據(jù)挑戰(zhàn):各BU手動從多家第三方服務商摘錄數(shù)據(jù),運營團隊再篩選關(guān)鍵數(shù)據(jù)上報總部,整個過程數(shù)據(jù)收集分散,缺乏統(tǒng)一管理。
引入瓴羊分析Agent后,雀巢中國將十多個BU運營的100多個渠道接入統(tǒng)一平臺,通過標準化分析方式和固定看數(shù)框架,大幅提升看數(shù)效率。數(shù)據(jù)匯總從過去的“一月一更”,大幅提升到“T+1”次日更,節(jié)省了80%的日常工作量。
更令人驚喜的是,雀巢中國的CEO現(xiàn)在能夠及時了解業(yè)務情況,各個BU的負責人也可以通過其他BU的業(yè)務變化,洞察業(yè)務機會。這種數(shù)據(jù)透明度打破了傳統(tǒng)大企業(yè)的部門墻,促進了協(xié)同效應。
不僅如此,分析Agent問數(shù)、解讀、報告功能,也讓視易云策這家服務全國50000家KTV門店的娛樂行業(yè)數(shù)智化經(jīng)營管理解決方案供應商,將分析Agent帶入了KTV門店,幫助店長、經(jīng)理查看報表,一鍵“問數(shù)”,降低了數(shù)據(jù)分析的使用門檻。原本數(shù)據(jù)基礎薄弱的KTV工作人員,也能更輕松地看懂數(shù)據(jù)。
顯然,分析Agent正在改變員工的取數(shù)用數(shù)方式,也在改變企業(yè)決策方式。從前只有總部分析師才能完成的復雜數(shù)據(jù)分析,現(xiàn)在一線業(yè)務人員也能輕松完成。這種變化不僅提高了決策效率,更重塑了企業(yè)的組織架構(gòu)和權(quán)力結(jié)構(gòu)——數(shù)據(jù)透明讓一線團隊有了更多自主權(quán),同時也讓業(yè)務離增長更近一步。
從百萬人群中精準撈出潛客,Agent讓營銷提效超1倍
營銷是企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型中最活躍的領(lǐng)域之一。隨著人們生活方式改變,傳媒渠道越來越豐富,品牌想要實現(xiàn)精準營銷,難度越來越大。
本次《102個增長實例》中的多個案例表明,AI與人的結(jié)合正在創(chuàng)造出前所未有的“超級市場部”,能夠幫助品牌實現(xiàn)個性化精準營銷。
比如森馬的戶外廣告實踐,就充分展示了傳統(tǒng)營銷如何借助AI顯著提升效果。面對服飾行業(yè)競爭加劇與消費者需求分化,森馬依托瓴羊天攻智投DMP能力,結(jié)合歷史消費數(shù)據(jù)與場景偏好,構(gòu)建了三層潛客篩選模型:行業(yè)標簽、品牌標簽和代言人粉絲群體。
通過精準的潛客圈選和高濃度的點位覆蓋,森馬本次營銷活動曝光超560萬線下客群,潛客濃度達到5.76%,相比投放城市潛客自然分布濃度提升了169%。更有價值的是,在廣告觸達用戶中,超7萬人實現(xiàn)到店轉(zhuǎn)化,這一群體占據(jù)門店總客流量的近50%。
騰勢汽車作為比亞迪集團旗下的高端品牌,則展示了AI在高端消費領(lǐng)域的營銷價值。通過瓴羊Quick Audience,騰勢構(gòu)建了統(tǒng)一的客戶數(shù)據(jù)平臺,銷售在邀約前可自動篩選潛客,依據(jù)用戶階段、偏好及城市等信息進行初步分層。
這種精準營銷帶來了顯著效果。門店潛客邀約效率提升80%,預約試駕率提升21%,購車下訂轉(zhuǎn)化率提升23%。更值得一提的是,騰勢汽車通過數(shù)據(jù)中臺將精準度提高至90%,實現(xiàn)了N+1甚至N+0的快速交付,遠優(yōu)于傳統(tǒng)國產(chǎn)車廠商的N+3天和進口車的N+6天。
在福田汽車所在的商用車領(lǐng)域,AI營銷同樣創(chuàng)造了巨大價值。面對600萬保客(存量車主),福田汽車借助瓴羊Quick Audience整合線上私域和線下經(jīng)銷商、服務商系統(tǒng),將保養(yǎng)提醒、故障預警、零部件更換等信息及時觸達客戶。
結(jié)果令人驚嘆:電話外呼的撥通轉(zhuǎn)化率提升30%以上,短信點擊過保客活動的客戶平均線索轉(zhuǎn)化率超過12%,保客線索挖掘成本低至80元左右。這種精準營銷不僅提高了銷售效率,還顯著降低了獲客成本,為福田汽車在存量競爭激烈的商用車市場拉開了優(yōu)勢。
AI營銷的真正革命在于它實現(xiàn)了“規(guī)模化的個性化”。傳統(tǒng)營銷必須在規(guī)模化和個性化之間取舍:大規(guī)模營銷必然缺乏個性化,而高度個性化的營銷又難以規(guī)模化。AI卻能夠同時處理海量數(shù)據(jù)并生成個性化內(nèi)容,從而實現(xiàn)“每個客戶都覺得營銷內(nèi)容是專門為自己設計的”效果。瓴羊營銷Agent,正在助力品牌實現(xiàn)“從靈感到落地”的全營銷鏈路智能化升級。
人和Agent協(xié)同:未來企業(yè)競爭的新范式
通過對這19家企業(yè)實踐的分析,我們清晰看到AI正在重塑企業(yè)的三大核心場景:客服、數(shù)據(jù)分析和營銷。但這并非簡單的自動化替代,而是創(chuàng)建了一種新的人機協(xié)作模式。
在客服領(lǐng)域,AI處理標準化、重復性問題,人類則專注于情感溝通和復雜問題解決;在分析領(lǐng)域,AI負責數(shù)據(jù)整理和初步分析,人類則專注于洞察解讀和戰(zhàn)略決策;在營銷領(lǐng)域,AI負責精準定位和內(nèi)容生成,人類則專注于創(chuàng)意策略和品牌建設。
通過對最佳實踐的深入分析,不難發(fā)現(xiàn)“大模型×好數(shù)據(jù)×強場景”是企業(yè)級 Agent 的黃金公式,而這種人機協(xié)同的新范式正在為企業(yè)創(chuàng)造前所未有的競爭優(yōu)勢。“未來會出現(xiàn)很多擅長使用Agent的超級個體和超級崗位,以及人和 Agent協(xié)同配合的超級公司。”阿里巴巴集團副總裁、瓴羊CEO朋新宇表示。
瓴羊《102個增長實例》報告的價值在于,它提供了中國企業(yè)落地Agent應用的第一手參考。這些案例證明,Agent已不再是遙遠的概念,而是正在切實推動企業(yè)增長的核心力量。在數(shù)字化浪潮中,那些率先擁抱人機協(xié)同新模式的企業(yè),已經(jīng)獲得了顯著的先發(fā)優(yōu)勢。
未來已來,唯變不變。企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的道路仍然漫長,但瓴羊《102個增長實例》指明了一個方向:未來的企業(yè)競爭,將是企業(yè)領(lǐng)導的“人機協(xié)同網(wǎng)絡”與對手網(wǎng)絡的競爭。“卓越的企業(yè),將是那些能夠優(yōu)雅地調(diào)和人類創(chuàng)造力與AI效率的‘協(xié)同架構(gòu)師’。”一財商學院院長黃磊表示。
本文涵蓋所有企業(yè)案例,
均在案例集中有更詳盡呈現(xiàn)。
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