全球行業(yè)領(lǐng)頭羊，給中國AI CRM打了個樣

阿里云上的Salesforce正在為中國企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供一條清晰、可執(zhí)行的路徑，也讓AI CRM真正走向?qū)嵱门c普及。

文｜游勇

編｜周路平

在生成式AI重塑企業(yè)運營方式的浪潮中，CRM正成為AI落地最具價值的場景之一。而作為全球CRM行業(yè)的領(lǐng)頭羊，Salesforce在AI上的每一步動作，都牽動著整個行業(yè)的關(guān)注。

如今，阿里云上的Salesforce也開啟了AI CRM的規(guī)模化應(yīng)用潮，在諸如生命科學、制造、零售、汽車、教育等行業(yè)開始有了AI的應(yīng)用落地，而銷售、營銷、客服等崗位也正在感受AI的魔力。

但如果翻看具體的落地場景，會發(fā)現(xiàn)一個顯著的特點。相比于提出一些宏大的概念和目標，阿里云上的Salesforce一直聚焦于客戶的業(yè)務(wù)痛點，提出切實可行的解決方案和AI演進的路線圖。

01

需求井噴，

CRM成為企業(yè)AI落地的先鋒場景

在AI落地如火如荼的當下，企業(yè)都在探索最有價值的應(yīng)用場景，而CRM被認為是非常適合企業(yè)AI落地的應(yīng)用之一。它與客戶的業(yè)務(wù)結(jié)合最緊密，有數(shù)據(jù)、有場景，無論是對銷售、還是對客服，AI的應(yīng)用能快速看到價值，能直觀地感受到效率的提升。

阿里云全球戰(zhàn)略伙伴部解決方案的負責人楊霄凡，就在前不久閉幕的2025云棲大會Salesforce分論壇上分享到，“去年業(yè)內(nèi)還在聊Salesforce在阿里云上的落地進展，而今年的話題則轉(zhuǎn)向了AI如何更好地賦能CRM，利用AI進行創(chuàng)新這個話題，是目前為止非常少見的企業(yè)CEO比我們解決方案提供商還要‘上頭’的話題。”這一趨勢也體現(xiàn)在了今年的云棲大會上，大部分主題都在圍繞著AI展開。

趨勢的背后，既有新技術(shù)到來蘊藏的機會，也有企業(yè)自身業(yè)務(wù)的需要，無論是存量激活還是增量挖掘，無論是個性化服務(wù)體驗提升還是標準化服務(wù)效率提升，都會是將來AI技術(shù)支撐業(yè)務(wù)創(chuàng)新的方向。

以某中國農(nóng)牧行業(yè)頭部企業(yè)為例，該企業(yè)有近2000名銷售，他們?nèi)粘５囊豁椫匾ぷ魇堑睫r(nóng)貿(mào)市場，與客戶進行面對面拜訪、溝通。高效且高質(zhì)量的客戶拜訪成了這個企業(yè)在構(gòu)建CRM系統(tǒng)的關(guān)鍵一環(huán)。

但在實際場景中，銷售經(jīng)理面臨兩大痛點：一是在拜訪前需要針對客戶情況做大量的資料準備，耗時耗力；二是拜訪過程中，銷售經(jīng)理與忙碌的攤主“見縫插針”地反復溝通，但有效信息散落在長時間的交流中，給后續(xù)的信息錄入造成很大的負擔。

這家企業(yè)已經(jīng)在嘗試借助阿里云上的Salesforce AI來破解這些難題。一方面，將不同類型的客戶做成相應(yīng)模板，讓AI給出拜訪建議，結(jié)合之前拜訪的談話綱要，提出更有針對性的解決方案；另一方面，銷售經(jīng)理在做完客戶拜訪后，AI不僅能夠?qū)⒄Z音轉(zhuǎn)寫成文字，而且可以提取關(guān)鍵信息，自動將拜訪信息按照標準模板錄入系統(tǒng)，從而讓銷售經(jīng)理從日常繁瑣的工作中解放出來，把更多精力放在對客戶的經(jīng)營和對行業(yè)的理解上。

這是AI賦能CRM應(yīng)用的典型一幕。

如今，AI已經(jīng)滲透到千行百業(yè)的CRM系統(tǒng)里，而不同行業(yè)都在選擇各自最痛的場景在做AI的落地實踐。

比如高科技制造行業(yè)，其銷售模式依賴大客戶經(jīng)營和項目經(jīng)營。而做大客戶經(jīng)營的一個關(guān)鍵是洞察客戶需求，然后制定客戶經(jīng)營計劃。以前的做法是從系統(tǒng)里找到客戶所有的交流記錄，收集這個客戶的新聞動向和招投標，背后需要大量的檢索工作，整個過程依賴人的經(jīng)驗和判斷。

但現(xiàn)在，AI可以通過提示詞把這套思維邏輯和流程固化下來，同時所有結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)抓取和總結(jié)，可以通過AI能力進行智能化總結(jié)。

相比于ToB的制造業(yè)，快消行業(yè)的產(chǎn)品直接面向C端消費者，這些企業(yè)的一大特點是銷售數(shù)量眾多。而快消企業(yè)要求一線業(yè)務(wù)代表能夠執(zhí)行每日的標準動作，從渠道拜訪、經(jīng)銷商溝通、終端信息采集、競品信息收集，需要大量銷售能夠整齊劃一的將這些信息收集上來。但現(xiàn)實是，很多銷售不愿意錄入，或者錄入得不完整，給后續(xù)的數(shù)據(jù)洞察造成很大的偏差。

過往需要制定各種制度去規(guī)范一線銷售的行為，來確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。但現(xiàn)在基于大模型的語音轉(zhuǎn)文字能力，自動提煉總結(jié)，再填入到系統(tǒng)字段里。AI不僅簡化了一線銷售的工作流程，也顯著提升了數(shù)據(jù)質(zhì)量。

在汽車營銷場景，企業(yè)關(guān)心的是有效的留資轉(zhuǎn)化，但現(xiàn)實場景中，客戶很難按照銷售的模板和話術(shù)把所有信息完整填完，但AI加持之后，客戶只需要將需求表達清楚，AI可以將其轉(zhuǎn)化為標準化內(nèi)容。而且還可以根據(jù)過往歷史的轉(zhuǎn)化情況和客戶信息，生成后續(xù)的行動建議。

除了銷售領(lǐng)域，客服領(lǐng)域也有很多的應(yīng)用落地。AI可以把客戶過往的溝通歷史歸納總結(jié)，幫助一線客服生成下一步的行動建議。不管是老員工，還是新員工，大家面對客戶的專業(yè)水平能快速拉齊到同一水平線。

包括銷售經(jīng)理的周報總結(jié)也可以借助AI。相比于靠人的經(jīng)驗和記憶，從大量數(shù)據(jù)中梳理出每周的工作重點，而AI可以提供大量數(shù)據(jù)，形成有針對性和指導意義的周報總結(jié)。

CRM作為一個擁有大量企業(yè)內(nèi)部核心數(shù)據(jù)，同時跟企業(yè)經(jīng)營密切相關(guān)的系統(tǒng)，在企業(yè)AI落地時爆發(fā)出了強烈的需求。然而，要讓這些AI應(yīng)用真正落地并規(guī)模化復制，企業(yè)首先要解決一個更基礎(chǔ)的問題——數(shù)據(jù)。

02

落地之前，

先破數(shù)據(jù)壁壘和應(yīng)用鴻溝

IDC在2024年做過一個調(diào)研，企業(yè)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)只占了20%，剩下的80%都是非結(jié)構(gòu)化或者半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。過去CRM應(yīng)用更多依賴于客戶信息、交易記錄、跟進日志等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的價值沒有得到充分挖掘。

非機構(gòu)化數(shù)據(jù)的特點是，量大但分布在各個應(yīng)用里，比如平時與客戶的聊天信息，往來的郵件，發(fā)給客戶的PDF文檔，客服的語音通話記錄以及企業(yè)知識庫里積累的各類文檔，處理起來非常困難。但這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)又蘊藏著豐富的上下文和用戶意圖，實時性強，對AI的及時準確輸出至關(guān)重要。

越來越多企業(yè)意識到，數(shù)據(jù)是用好AI繞不開的話題。沒有打通底層的數(shù)據(jù)和應(yīng)用，AI就是空中樓閣。以前文提到的中國農(nóng)牧行業(yè)頭部企業(yè)為例，其所在的屠宰行業(yè)非常傳統(tǒng)，存在大量的非標業(yè)務(wù)和非標流程，缺乏數(shù)字化工具。他們在初期花了大量精力做底層數(shù)據(jù)的改造，對數(shù)據(jù)進行清洗和治理。其數(shù)智化轉(zhuǎn)型的第一階段，就是在著手搭建屠宰板塊的信息化系統(tǒng)，包括CRM系統(tǒng)、財務(wù)管理系統(tǒng)和訂單管理系統(tǒng)，為后面的AI應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)分散的背后，其實是應(yīng)用生態(tài)的割裂。

相比于全球市場，國內(nèi)數(shù)字生態(tài)和用戶習慣有其獨特之處。比如海外習慣用郵件溝通，而國內(nèi)用戶更習慣在微信、企業(yè)微信、釘釘?shù)壬缃卉浖斫涣鳒贤āＡ硗猓鞔箅娚唐脚_也蘊藏著大量的信息。

前幾年，行業(yè)流行的SCRM概念，本質(zhì)上就是把用戶日常溝通使用的社交媒體與CRM結(jié)合，幫助企業(yè)深入了解客戶的購買行為和偏好。

這樣的現(xiàn)實需求也讓CRM廠商意識到，讓這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與CRM本身的結(jié)構(gòu)化信息產(chǎn)生互動，才能給業(yè)務(wù)帶來更多實際的意義。

阿里云上的Salesforce開發(fā)了一個非常有中國本土特色的擴展組件——互聯(lián)網(wǎng)關(guān)CXG，幫助客戶解決與微信、小程序、企業(yè)微信、高德地圖等中國本土數(shù)字生態(tài)的聯(lián)通難題。

CXG互聯(lián)網(wǎng)關(guān)已經(jīng)聚合了多個本地平臺和渠道的客戶互動數(shù)據(jù)，并且將這些數(shù)據(jù)聚合到CRM中，構(gòu)建了統(tǒng)一的客戶360視圖，為AI應(yīng)用提供了高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

比如通過CXG，企業(yè)客服人員可以直接在服務(wù)云控制臺與微信側(cè)的客戶實時溝通，并且實時利用大模型產(chǎn)生的智能建議和分析回復客戶。甚至在后續(xù)的營銷場景中，還可以通過譬如與高德地圖的集成，做基于地理位置的營銷。

與此同時，為了滿足AI落地的需求。阿里云上的Salesforce也開發(fā)了CXG AI連接器，通過RAG技術(shù)來激活企業(yè)內(nèi)部的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和各類知識文檔。一方面，通過CXG AI連接器無縫接入阿里云百煉平臺，實現(xiàn)了通義大模型能力的完整接入；另一方面，企業(yè)通過Prompt Builder，創(chuàng)建適合業(yè)務(wù)的流程模板，來降低普通員工上手生成式AI的門檻。

不難發(fā)現(xiàn)，阿里云上的Salesforce把數(shù)據(jù)治理和應(yīng)用打通，作為了實現(xiàn)AI CRM的關(guān)鍵一環(huán)。一方面通過CXG等開箱即用工具解決應(yīng)用割裂和數(shù)據(jù)分散的難題，用戶不需要在不同應(yīng)用之間來回切換；另一方面，又通過CXG AI連接器和Prompt Builder平臺，既滿足了國內(nèi)用戶合規(guī)可控的使用AI的需要，又滿足了企業(yè)針對不同業(yè)務(wù)場景自主編寫提示詞模板，實現(xiàn)了AI的個性化使用。

03

AI三步走，

一個循序漸進的落地路線圖

隨著AI被越來越多企業(yè)所重視，不少企業(yè)都將AI提到了一把手工程，甚至制定了宏大但現(xiàn)階段難以實現(xiàn)的目標，導致的結(jié)果是項目爛尾窘境時常發(fā)生，而內(nèi)外部的推行也面臨著各種阻力。

任何事物的演進都有其規(guī)律，就像當年汽車取代馬車，并非一夜之間完成。在面對AI等新技術(shù)的革命浪潮時，人們也往往更容易接受輔助性技術(shù)，它不是在顛覆現(xiàn)有的業(yè)務(wù)形態(tài)和工作模式。

針對這樣的現(xiàn)實訴求，阿里云上的Salesforce也由易到難，制定了AI落地的三步走路線圖。

第一階段是今年7月已經(jīng)上線的AI Actions。可以簡單理解為在現(xiàn)有的CRM工作流程中融入了AI的能力，而這些AI更多扮演著副駕駛的角色，輔助在主駕位的員工開好車。

所謂Action，是將AI融入業(yè)務(wù)流程的最小單位，讓企業(yè)具備了大量的AI組件。企業(yè)不僅可以使用平臺自帶的標準Actions，也可通過Apex、Flow等方式構(gòu)建自定義的Actions，讓企業(yè)可以在現(xiàn)有CRM流程中無感植入AI能力。

而在背后支撐這一能力的是CXG AI連接器和Prompt Builder等一系列基礎(chǔ)組件。前者將阿里云通義千問大模型的能力完整地接入CRM中，確保了企業(yè)用的AI是合規(guī)可控。后者則是讓業(yè)務(wù)人員能夠便捷地創(chuàng)建、整合和管理Prompt，比如用AI生成的數(shù)據(jù)填充字段、起草個性化的微信消息，讓生成式AI無縫嵌入到銷售、客服、營銷等核心流程中。

第二階段則是在AI Actions的基礎(chǔ)上增加了RAG能力，這個產(chǎn)品即將在今年發(fā)布。其核心讓大模型能夠從企業(yè)內(nèi)部的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中獲取更深入的客戶背景和業(yè)務(wù)洞察。

RAG技術(shù)能夠很好地利用企業(yè)內(nèi)部的非結(jié)構(gòu)化信息，并將處理后的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)注入到Prompt中，發(fā)送到AI模型，提升AI回答的準確性和相關(guān)性，同時也讓AI擁有最新信息，無需頻繁重新訓練大模型。

通過RAG給大模型注入企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)和知識，減少大模型的幻覺，確保輸出的內(nèi)容符合企業(yè)知識體系和合規(guī)要求，如今，RAG技術(shù)在法律、醫(yī)療、金融等高風險行業(yè)應(yīng)用的尤為普遍，已經(jīng)成為企業(yè)落地大模型時非常關(guān)鍵的一環(huán)。

比如，一位剛?cè)肼毜目头恚郧霸诿鎸蛻魡栴}時可以通過關(guān)鍵字搜索去CRM系統(tǒng)和企業(yè)知識庫中搜尋答案，但由于對公司的服務(wù)流程不熟悉，導致在搜索關(guān)鍵字時很難產(chǎn)生預期的效果。而使用了CXG RAG技術(shù)以后，結(jié)合Prompt Builder，AI可以實時搜索到知識庫相對應(yīng)的文章給到客服，過往需要一個小時的工作，現(xiàn)在10秒就能完成，猶如一位職場新手背后始終站著一位業(yè)務(wù)專家。

“未來，在你的CRM系統(tǒng)里面只需要點擊幾下鼠標就可以從知識文章、內(nèi)容文檔和儲存在本地文件中獲得最精準且最及時的回復。”Salesforce大中華區(qū)高級客戶總監(jiān)康誠楓亦在云棲大會Salesforce分論壇上和大家分享到。

第三階段，阿里云上的Salesforce即將推出Agentic Experiences。

這個階段通過在工作流程中配置和部署智能體，讓企業(yè)的任務(wù)和流程由智能體來執(zhí)行，人的角色從主駕駛變成了副駕駛，用戶的體驗也更類似于平時使用DeepSeek等AI工具。

它不僅能夠提升企業(yè)內(nèi)部諸如銷售、客服和市場等人員的工作效率，告別繁瑣和流程化的錄入。比如可以幫助員工觸發(fā)一段業(yè)務(wù)流程，或者更新系統(tǒng)里面的記錄，或者在系統(tǒng)搜尋一些客戶的信息和總結(jié)，而這些都可以通過對話形式完成。

同時也能更好地服務(wù)企業(yè)的客戶。一個典型的場景是，用戶買錯一雙鞋需要退貨，Agent可以判斷是否買錯鞋，然后生成一個訂單，把正確碼數(shù)的鞋寄給客戶，同時創(chuàng)建一個新的服務(wù)訂單，把錯誤尺碼的鞋收回來，這將提高用戶的滿意度。

而且，阿里云上的Salesforce會結(jié)合不同的行業(yè)特征和場景，讓智能助理更加具有行業(yè)屬性

不難發(fā)現(xiàn)，Salesforce對AI的應(yīng)用正由輔助性功能，逐步邁向智能化協(xié)同與業(yè)務(wù)深度融合的階段。背后既考慮到了技術(shù)演進存在的規(guī)律，也考慮到了企業(yè)對新技術(shù)的理解和接受程度。這也給CRM行業(yè)帶來了AI落地的新思路。

從AI Actions到Agentic Experiences，阿里云上的Salesforce正在為中國企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供一條清晰、可執(zhí)行的路徑，也讓AI CRM真正走向?qū)嵱门c普及。

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