在私域與全域的增長(zhǎng)實(shí)踐里，我們始終關(guān)注一件事：AI不是喊口號(hào)，而是要看它到底能不能“跑出來(lái)”。

最近有兩個(gè)案例，讓我們清晰看到——AI不只是提效，而是真的在改寫營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)的分工方式。

一個(gè)是絕味食品。企點(diǎn)與絕味共創(chuàng)的全鏈路AI會(huì)員營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)中，AI組的訂單轉(zhuǎn)化做到了人工組的3.1倍；點(diǎn)擊、支付、留存幾乎全部抬升，甚至連“發(fā)什么券給誰(shuí)”都能跑出更優(yōu)解。

另一個(gè)是太平鳥。把“靜態(tài)商品圖”交給AI做成短視頻，再結(jié)合AI分群和旅程編排，企微點(diǎn)擊率提升了90%、轉(zhuǎn)化率提升了20%。

這些結(jié)果逼著我們?nèi)?wèn)一個(gè)更根本的問(wèn)題：為什么AI在這些品牌能跑得動(dòng)？底層發(fā)生了什么變化？企業(yè)到底要補(bǔ)什么能力？

在見(jiàn)實(shí)2025年度大會(huì)上，這兩個(gè)案例的服務(wù)方——騰訊企點(diǎn)營(yíng)銷云商業(yè)化副總監(jiān)戴佳瑤，給出了一條非常清晰的脈絡(luò)。

過(guò)去幾年，他們從DMP、CDP走向AI，再?gòu)墓ぞ邥r(shí)代走向Agent時(shí)代，并由此看到企業(yè)在增長(zhǎng)上必須補(bǔ)齊的三門“必修課”：

• 補(bǔ)齊數(shù)據(jù)底座（一方數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是企業(yè)的核心）；

• 建立可度量、可復(fù)盤的增長(zhǎng)閉環(huán)；

• 讓AI真正進(jìn)入營(yíng)銷鏈路，而不是與系統(tǒng)工具割裂；

基于這些觀察，騰訊企點(diǎn)推出了MAGIC方法論，并把十多個(gè)工具整合為CDP、MA、企微SCRM、FA四大產(chǎn)品底座，再疊一層Customer AI與Magic Agent，讓1個(gè)運(yùn)營(yíng)能完成過(guò)去1個(gè)團(tuán)隊(duì)才能跑完的營(yíng)銷全鏈路。

但比方法論本身更重要的，是他們已經(jīng)在品牌側(cè)被“跑通”了。也因?yàn)檫@些長(zhǎng)期穩(wěn)定的實(shí)踐成績(jī)，企點(diǎn)上榜見(jiàn)實(shí)。

本文整理自戴佳瑤在見(jiàn)實(shí)大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)的分享（保留第一人稱），希望給正在推進(jìn)AI落地的團(tuán)隊(duì)一些實(shí)操啟發(fā)。

01從數(shù)據(jù)工具到AI：企業(yè)真正缺的是什么能力？

我是2018年開始在騰訊做營(yíng)銷云相關(guān)工作的，在2018年到2022年這段時(shí)間，我們重點(diǎn)在做數(shù)據(jù)工具。到了2024年，也就是去年，我們看到行業(yè)里很多產(chǎn)品在做各種方向的AI Agent，而我們思考的是怎么把AI融進(jìn)我們這套工具，形成一套更好用的能力體系。

平時(shí)和客戶溝通時(shí)，我們被問(wèn)得最多的其實(shí)就三類問(wèn)題：

來(lái)自企業(yè)一把手，他們?cè)诖蟓h(huán)境壓力下最關(guān)心的是預(yù)算怎么花得更有效，怎么把私域ROI做回來(lái)；

來(lái)自中層管理者，他們更關(guān)心怎么讓團(tuán)隊(duì)借助數(shù)字化工具放大團(tuán)隊(duì)價(jià)值；

來(lái)自一線運(yùn)營(yíng)伙伴，他們最關(guān)注效率，怎么在有限時(shí)間里一個(gè)人做出原來(lái)兩三個(gè)人才能完成的工作。

除了工具建設(shè)，我們也始終認(rèn)為，做好AI營(yíng)銷、做好AI私域離不開人才儲(chǔ)備。如果沒(méi)有知識(shí)庫(kù)的沉淀，很多AI的落地其實(shí)走不下去。再往前一步，就是組織結(jié)構(gòu)，要讓工具以更高效的方式帶動(dòng)生意增長(zhǎng)。

所以去年以來(lái)，我們最常被問(wèn)到的其實(shí)可以總結(jié)為一句話：預(yù)算更緊、技術(shù)更快，我怎么達(dá)到更高的預(yù)期？

我們的回答可以總結(jié)成三段：

第一，我們認(rèn)為消費(fèi)者與品牌之間的連接，是永遠(yuǎn)不變的“慢變量”。技術(shù)在變，但消費(fèi)者的心理和被選擇的理由不會(huì)變。上一位嘉賓船長(zhǎng)提到的“服務(wù)向善”，以及產(chǎn)品本身的賣點(diǎn)，都是影響用戶心智的長(zhǎng)期動(dòng)因。

第二，我們認(rèn)為品牌一方數(shù)據(jù)的價(jià)值是永遠(yuǎn)不會(huì)變的。很多客戶會(huì)問(wèn)外部的數(shù)據(jù)能不能幫助他們，但我們會(huì)和客戶強(qiáng)調(diào)：最有價(jià)值的永遠(yuǎn)是企業(yè)自己的數(shù)據(jù)。真正發(fā)揮最大價(jià)值的那部分，仍然是企業(yè)自己的一方資產(chǎn)。

第三，我們認(rèn)為所有科學(xué)增長(zhǎng)都離不開科學(xué)度量和學(xué)習(xí)的閉環(huán)。如果我們不知道生意為何獲得了增長(zhǎng)，那么就沒(méi)法復(fù)制這種增長(zhǎng)。

所以總結(jié)一句話：我們要做的，看清楚復(fù)雜的變化背后的「確定性」，把「不確定」變成「概率」。這是我們希望通過(guò)AI去強(qiáng)化工具的方向，也是我們產(chǎn)品的核心思考。

02有了MAGIC方法論，AI營(yíng)銷鏈路終于能跑順了

今年9月，我們正式發(fā)布了一套增長(zhǎng)框架——MAGIC增長(zhǎng)方法論。它的核心就是：把用戶需求挖出來(lái)，用數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)用戶旅程，讓AI來(lái)做原來(lái)靠人工經(jīng)驗(yàn)完成的事，讓AI生成內(nèi)容，在觸達(dá)和互動(dòng)中持續(xù)跟進(jìn)，最后再用AI復(fù)盤。

基于這套方法論，我們把原來(lái)十多個(gè)產(chǎn)品做了一次聚焦，聚焦在圍繞「私域」的四個(gè)核心能力上：CDP客戶數(shù)據(jù)平臺(tái)、MA營(yíng)銷自動(dòng)化、企微SCRM互動(dòng)，以及FA融合分析。

同時(shí)在架構(gòu)上我們也意識(shí)到，大模型擅長(zhǎng)調(diào)度任務(wù)，但真正落到人貨匹配、商品推薦這些具體場(chǎng)景時(shí)，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的小模型仍然很關(guān)鍵。

所以，我們的產(chǎn)品架構(gòu)分成三層：MAGIC Agent利用大模型最擅長(zhǎng)理解能力進(jìn)行需求拆解與任務(wù)編排，我們的Customer AI像大腦去負(fù)責(zé)“人貨匹配、權(quán)益匹配、內(nèi)容匹配”的效果，我們CDP、MA、SCRM、FA工具則是執(zhí)行AI命令的雙手。在MAGIC Agent與Customer AI之外，我還有一系列圍繞產(chǎn)品使用的功能升級(jí)。

接下來(lái)，簡(jiǎn)單展開一下我們?cè)谀男┕ぞ呒?xì)節(jié)層面也做了智能化升級(jí)。

在工具層，我們做了大量提升效率的能力。比如我們?cè)贑DP里想創(chuàng)建一個(gè)購(gòu)買偏好標(biāo)簽，標(biāo)簽怎么建、分群怎么自動(dòng)生成？這些都可以快速讓AI來(lái)輔助完成。

在營(yíng)銷自動(dòng)化工具里，過(guò)去用戶旅程依賴運(yùn)營(yíng)同事的經(jīng)驗(yàn)搭建，現(xiàn)在我們可以讓AI先自動(dòng)生成旅程畫布、生成內(nèi)容，最后再讓人來(lái)確認(rèn)整個(gè)運(yùn)營(yíng)策略。

在企微運(yùn)營(yíng)里，我們讓導(dǎo)購(gòu)在和用戶溝通時(shí)，可以獲得智能洞察，快速了解用戶在關(guān)心什么問(wèn)題，給到導(dǎo)購(gòu)回復(fù)的建議和快速查詢我們商品知識(shí)檢索的能力，我們可以掛載企業(yè)的知識(shí)庫(kù)能力。

同時(shí)，我們也做了一套會(huì)話分析，幫助總部運(yùn)營(yíng)的人員對(duì)會(huì)話內(nèi)容的進(jìn)行結(jié)構(gòu)化解讀，解讀用戶情緒的變化趨勢(shì)、識(shí)別出服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、找到引起用戶互動(dòng)的金牌話術(shù)，再結(jié)合畫像和活動(dòng)歸因，讓分析更立體。

繼續(xù)看Customer AI（營(yíng)銷決策引擎）。它最早是我們做人群預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，但現(xiàn)在在商品推薦、人貨匹配、內(nèi)容匹配、權(quán)益匹配等場(chǎng)景都能借助我們的CustomerAI發(fā)揮更大作用。

比如，讓大模型決定“應(yīng)該給哪個(gè)用戶發(fā)什么券”，在我們和絕味合作的案例中：到底該給我發(fā)50元減20元的券，還是20元–6元的券？不同用戶的客單價(jià)和消費(fèi)習(xí)慣完全不同，結(jié)果也會(huì)差別很大。讓AI掌握每個(gè)人的偏好，既提升效果也減少打擾。

企點(diǎn)服務(wù)的絕味食品入選了見(jiàn)實(shí)

03用上Agent，從1個(gè)人“變身成1個(gè)團(tuán)隊(duì)”

接下來(lái)我們一起看一個(gè)案例：運(yùn)營(yíng)人員小張是如何在Magic Agent的幫助下，從1個(gè)人“變身成1個(gè)團(tuán)隊(duì)”，輕松完成一場(chǎng)復(fù)雜營(yíng)銷活動(dòng)的。

第一步，他只需要提交一個(gè)商品目標(biāo)和人群，比如“我希望做一場(chǎng)雙十一的線下門店或商品活動(dòng)”。

這時(shí)，「人群圈選Agent」會(huì)自動(dòng)開展完整的用戶規(guī)劃。過(guò)去需要手動(dòng)逐個(gè)篩人，現(xiàn)在系統(tǒng)可以自動(dòng)精準(zhǔn)圈選，并拆解任務(wù)，自己推理需要做哪些事。模型還會(huì)根據(jù)轉(zhuǎn)化概率把用戶細(xì)分成高、中、低潛力，實(shí)現(xiàn)資源的精準(zhǔn)分配。

第二步，「旅程編排Agent」會(huì)開始設(shè)計(jì)用戶旅程。以往非常依賴經(jīng)驗(yàn)、耗時(shí)耗力，而現(xiàn)在Agent會(huì)自動(dòng)規(guī)劃策略，小張確認(rèn)后即可自動(dòng)下發(fā)。

在小張?jiān)O(shè)定好活動(dòng)商品和權(quán)益后，Magic Agent底層的營(yíng)銷決策引擎會(huì)結(jié)合用戶畫像、商品特征和權(quán)益特征，為不同人群自動(dòng)推薦最合適的商品和權(quán)益。

從權(quán)益設(shè)計(jì)到話術(shù)結(jié)構(gòu)、從觸達(dá)時(shí)機(jī)到觸達(dá)形式，整段都是大模型在替小張做方案。

第三步就是「內(nèi)容生成Agent」。我們會(huì)針對(duì)每一種觸點(diǎn)特性來(lái)生成文案、圖片，甚至能在不影響品牌調(diào)性的前提下，使用圖生視頻能力豐富觸達(dá)時(shí)的創(chuàng)意素材。

我們也做過(guò)調(diào)研：過(guò)去從主題策劃、圈選人群到策略落地，一個(gè)完整活動(dòng)可能要幾天時(shí)間。尤其人群越細(xì)，內(nèi)容生產(chǎn)越難覆蓋。現(xiàn)在靠Agent的能力，大多數(shù)活動(dòng)只需1小時(shí)就能策劃完。

而且運(yùn)營(yíng)人員完全自主可控，每一步都有人工確認(rèn)，運(yùn)營(yíng)也可以基于AI的結(jié)果再做修改。

我們昨天（12月3日）還收到一個(gè)好消息：IDC公布了2025年H1國(guó)內(nèi)營(yíng)銷云市場(chǎng)調(diào)研結(jié)果，企點(diǎn)營(yíng)銷云目前是CDP市場(chǎng)份額第一。當(dāng)然這個(gè)成果離不開我們涵蓋衣食住行各行各業(yè)眾多客戶的支持，

我們希望未來(lái)能和更多品牌一起共創(chuàng)，不分甲乙方，讓AI真的幫助營(yíng)銷變得更智能、效果更好。謝謝大家。

PS.在大會(huì)上，見(jiàn)實(shí)也同步首發(fā)了兩份年度重磅報(bào)告：與。

前者系統(tǒng)呈現(xiàn)企業(yè)在增長(zhǎng)投入、組織演進(jìn)、AI應(yīng)用與經(jīng)營(yíng)重心上的最新變化；后者基于前程無(wú)憂51job招聘大數(shù)據(jù)與見(jiàn)實(shí)行業(yè)調(diào)研雙端交叉驗(yàn)證，首次將私域與全域的能力模型統(tǒng)一建模，清晰展示崗位結(jié)構(gòu)、人才流動(dòng)與能力升級(jí)路徑。

下方掃碼或點(diǎn)擊「閱讀原文」，即可獲取兩份報(bào)告及大會(huì)干貨資料包。大會(huì)嘉賓授權(quán)分享的PPT、現(xiàn)場(chǎng)回放將于一周內(nèi)陸續(xù)上傳，見(jiàn)實(shí)會(huì)員、參與調(diào)研的朋友以及大會(huì)購(gòu)票用戶均可免費(fèi)獲取。

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