一財商學院×瓴羊發布2025版《102個增長實例》，Agent重塑客服、分析、營銷三大場景

2025年，企業數智化的焦點從“是否轉型”轉向“如何高效使用AI”，Agent從概念落實為一個個數字員工，深度嵌入業務，成為關鍵生產力。

面對AI帶來的不確定性，有些企業選擇謹慎觀望，更多企業則選擇大膽入局。

近期，一財商學院聯合瓴羊發布2025年版《102個增長實例——數智化增長領頭羊》，囊括三大應用場景——客服場景、分析場景、營銷場景下的19個企業級Agent數智化實踐典型案例，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為研究樣本，剖析企業面臨的行業挑戰、自身痛點以及Data×AI解決方案，以及它們如何通過AI實現增長。

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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，而是一個崗位。只不過所有行業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，每過一個環節，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：消費者訂單和數據分散在多個系統，查詢、溝通耗時耗力；經常收到情緒化的客戶投訴，容易產生負面情緒；工作內容重復單一，枯燥乏味。

企業這邊也有自己的困擾。比如客服需要掌握所有產品知識才能上崗，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越來越多。不過對消費者、客服人員、企業而言，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，消費者經常感覺“智能客服不夠智能”，無法避免“轉人工”。

而客服Agent相對于智能客服而言最大的優勢，是不僅“智能匹配”，還通過AI大模型補充了行業知識庫、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。

作為業務遍布全球40多個國家和地區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化產品上。AI小千還可以接入售前、售中、售后三個環節，既完成分內客服工作，又能給潛在客戶推薦對應產品、整理產品知識庫，實現“一人三職”。

從“成本中心”到“價值創造中心”，客服崗位正在AI Agent的賦能下實現蛻變。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懷的價值創造工作。

一句話出報表、幾十秒生成報告，一線員工也能擁有數據分析師

在企業經營中，數據分析師本是稀缺資源，往往集中在總部的大數據部門。但隨著企業規模擴大和業務多元化，傳統的數據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據挑戰：各BU手動從多家第三方服務商摘錄數據，運營團隊再篩選關鍵數據上報總部，整個過程數據收集分散，缺乏統一管理。

引入瓴羊分析Agent后，雀巢中國將十多個BU運營的100多個渠道接入統一平臺，通過標準化分析方式和固定看數框架，大幅提升看數效率。數據匯總從過去的“一月一更”，大幅提升到“T+1”次日更，節省了80%的日常工作量。

更令人驚喜的是，雀巢中國的CEO現在能夠及時了解業務情況，各個BU的負責人也可以通過其他BU的業務變化，洞察業務機會。這種數據透明度打破了傳統大企業的部門墻，促進了協同效應。

不僅如此，分析Agent問數、解讀、報告功能，也讓視易云策這家服務全國50000家KTV門店的娛樂行業數智化經營管理解決方案供應商，將分析Agent帶入了KTV門店，幫助店長、經理查看報表，一鍵“問數”，降低了數據分析的使用門檻。原本數據基礎薄弱的KTV工作人員，也能更輕松地看懂數據。

顯然，分析Agent正在改變員工的取數用數方式，也在改變企業決策方式。從前只有總部分析師才能完成的復雜數據分析，現在一線業務人員也能輕松完成。這種變化不僅提高了決策效率，更重塑了企業的組織架構和權力結構——數據透明讓一線團隊有了更多自主權，同時也讓業務離增長更近一步。

從百萬人群中精準撈出潛客，Agent讓營銷提效超1倍

營銷是企業數智化轉型中最活躍的領域之一。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與人的結合正在創造出前所未有的“超級市場部”，能夠幫助品牌實現個性化精準營銷。

比如森馬的戶外廣告實踐，就充分展示了傳統營銷如何借助AI顯著提升效果。面對服飾行業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，結合歷史消費數據與場景偏好，構建了三層潛客篩選模型：行業標簽、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7萬人實現到店轉化，這一群體占據門店總客流量的近50%。

騰勢汽車作為比亞迪集團旗下的高端品牌，則展示了AI在高端消費領域的營銷價值。通過瓴羊Quick Audience，騰勢構建了統一的客戶數據平臺，銷售在邀約前可自動篩選潛客，依據用戶階段、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%，購車下訂轉化率提升23%。更值得一提的是，騰勢汽車通過數據中臺將精準度提高至90%，實現了N+1甚至N+0的快速交付，遠優于傳統國產車廠商的N+3天和進口車的N+6天。

在福田汽車所在的商用車領域，AI營銷同樣創造了巨大價值。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銷商、服務商系統，將保養提醒、故障預警、零部件更換等信息及時觸達客戶。

結果令人驚嘆：電話外呼的撥通轉化率提升30%以上，短信點擊過保客活動的客戶平均線索轉化率超過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勢。

AI營銷的真正革命在于它實現了“規模化的個性化”。傳統營銷必須在規模化和個性化之間取舍：大規模營銷必然缺乏個性化，而高度個性化的營銷又難以規模化。AI卻能夠同時處理海量數據并生成個性化內容，從而實現“每個客戶都覺得營銷內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“從靈感到落地”的全營銷鏈路智能化升級。

人和Agent協同：未來企業競爭的新范式

通過對這19家企業實踐的分析，我們清晰看到AI正在重塑企業的三大核心場景：客服、數據分析和營銷。但這并非簡單的自動化替代，而是創建了一種新的人機協作模式。

在客服領域，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；在分析領域，AI負責數據整理和初步分析，人類則專注于洞察解讀和戰略決策；在營銷領域，AI負責精準定位和內容生成，人類則專注于創意策略和品牌建設。

通過對最佳實踐的深入分析，不難發現“大模型×好數據×強場景”是企業級 Agent 的黃金公式，而這種人機協同的新范式正在為企業創造前所未有的競爭優勢。“未來會出現很多擅長使用Agent的超級個體和超級崗位，以及人和 Agent協同配合的超級公司。”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增長的核心力量。在數字化浪潮中，那些率先擁抱人機協同新模式的企業，已經獲得了顯著的先發優勢。

未來已來，唯變不變。企業數智化轉型的道路仍然漫長，但瓴羊《102個增長實例》指明了一個方向：未來的企業競爭，將是企業領導的“人機協同網絡”與對手網絡的競爭。“卓越的企業，將是那些能夠優雅地調和人類創造力與AI效率的‘協同架構師’。”一財商學院院長黃磊表示。

本文涵蓋所有企業案例，

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