Salesforce因其代理AI平台Agentforce仅被34%的客户部署，市值蒸发逾2000亿美元。KeyBanc Capital Markets和Bernstein分析师同时下调了该公司的评级，称该产品"尚未做好"大规模使用的准备。失败的原因并非对技术的兴趣不足，而是数据质量的严重问题，以及企业在市场营销和销售中对自主AI的运营准备不足。
为什么企业还未做好在市场营销中使用代理AI的准备
Salesforce于2024年推出了Agentforce，这是一个用于创建自主AI代理的平台，应该能自动执行客户服务、销售和市场营销任务。首席执行官马克·贝尼奥夫称代理AI是企业软件的下一次进化。现实却不同：KeyBanc的研究表明，在该公司150000名客户中，仅有23000人使用该技术。
分析师指出了缓慢采用的两个关键原因。首先是数据准备不足。自主AI代理需要干净、结构化且相关联的数据来做出决策，但大多数公司都在使用碎片化的CRM记录、不相关的系统和关于客户的矛盾信息。企业花在数据准备和组织上的时间与使用工具本身的时间一样多。
其次是产品不成熟。根据对Salesforce合作伙伴和客户的调查，大多数Agentforce部署仍停留在试点项目阶段，而非全面推出。KeyBanc进行的CIO调查显示，计划在明年削减Salesforce支出的组织数量超过计划增加支出的组织。
"客户数据的组织结构不适合处理严肃的AI工作，而Agentforce作为一款产品根本达不到要求，"由杰克逊·阿德领导的KeyBanc分析师总结道。
Salesforce的反应及市场对代理AI失利的看法
Salesforce股价自2024年12月峰值以来下跌超过50%，市值缩水2000亿美元。投资者怀疑Agentforce能否成为公司增长的新驱动力。贝尼奥夫公开称KeyBanc的报告不准确，并引用内部数据称Agentforce是Salesforce历史上增长最快的产品。
并非所有分析师都认同KeyBanc的悲观态度。Andreessen Horowitz报告称，积极投资人工智能的公司在三个月内将Salesforce支出的中值增加了3%。Guggenheim和Monness, Crespi, Hardt提升了股票评级，指出增长潜力。Salesforce在投资解决问题：该公司添加了从外部来源自动提取客户数据的技术，并收购Informatica以改进在AI代理部署前的数据集成和管理。
这对俄罗斯市场和品牌意味着什么
Salesforce的经验表明：代理AI技术确实存在，但大多数公司因数据混乱而尚未做好使用的准备。对于俄罗斯品牌来说，这是一堂关于优先顺序的课程。在将自主AI部署到市场营销之前，需要整理CRM、统一客户数据来源，并建立数据更新流程。没有这个基础，任何AI都将在不完整或矛盾的信息基础上运作。
在网红营销领域，数据质量问题同样严峻。品牌通常基于来自不同平台的零散指标来选择博主，缺乏统一的系统来评估覆盖面、互动度和单位接触成本。AI可以在这里提供帮助——但前提是需要将以前的合作数据、CPM、转化率和媒体计划等信息结构化并可供分析。ETC团队基于包含历史营销活动的统一数据库来进行博主选择和媒体采买，这使得对新投放KPI的预测准确度远高于手工处理零散表格的方式。
常见问题
什么是市场营销中的代理AI
代理AI是指自主软件代理，它们可以自动做出决策并执行市场营销任务，无需人工干预：处理客户请求、细分受众、启动广告活动。与提供建议的普通AI不同，代理AI可以自行采取行动，但需要优质的结构化数据才能正常工作。
为什么企业缓慢部署AI代理
主要原因是数据准备不足：大多数公司的客户信息分散在不同系统中，且存在矛盾之处。AI代理无法在这样的数据基础上有效工作。次要原因是产品本身不成熟：许多解决方案仍处于试点阶段，尚未为大规模部署做好准备。
如何为市场营销中的AI部署做准备
首先整理数据：将客户信息汇总到一个CRM系统中，统一格式，设置自动更新和质量检查。然后将市场营销活动历史与结果指标进行结构化——这是AI培训的基础。只有在此之后，才有意义选择和部署自主AI工具。
总结
- Salesforce仅34%的客户部署了代理AI平台Agentforce，导致该公司市值蒸发2000亿美元。
- 缓慢部署的主要原因是企业客户的数据质量差且分散，而非对技术的兴趣不足。
- KeyBanc和Bernstein分析师同时下调了Salesforce的评级，称Agentforce"尚未做好"大规模使用的准备。
- 在该公司150000名客户中，仅有23000人使用该技术，大多数部署仍为试点项目。
- 对俄罗斯品牌而言，Salesforce的教训是：先整理数据（CRM、历史营销活动、指标），再部署AI。
- 在网红营销中，AI仅在具有结构化数据库（包含以往合作、覆盖面和投放成本数据）的情况下才有效。
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