2025年，企业数智化的焦点从“是否转型”转向“如何高效使用AI”，Agent从概念落实为一个个数字员工，深度嵌入业务，成为关键生产力。
面对AI带来的不确定性，有些企业选择谨慎观望，更多企业则选择大胆入局。
瓴羊联合一财商学院，正式发布 2025 年版《102 个增长实例——数智化增长领头羊》，囊括客服、分析、营销三大应用场景，涵盖雀巢中国、长城汽车、森马、复星旅文在内19 个企业级Agent 实践案例。
客服Agent“身兼三职”，释放 50% 人力
说到客服，很多人都忘记了一点：客服并不是一个行业，而是一个岗位。只不过所有行业的客服几乎都有高度相似的痛点，这让客服工作自成一派。
在消费者眼里，找客服大多是为了解决问题。但是给客服描述清楚问题往往就要花较长时间，再等待其上报情况、回复、解决，每过一个环节，消费者耐心都被一点一点消磨。
对客服人员而言，这个工作也并不容易：消费者订单和数据分散在多个系统，查询、沟通耗时耗力；经常收到情绪化的客户投诉，容易产生负面情绪；工作内容重复单一，枯燥乏味。
企业这边也有自己的困扰。比如客服需要掌握所有产品知识才能上岗，然而上岗后人员流动性却很大，无形中增加了企业培训和用人成本；而即便是成熟的客服也只能完成定量的客服工作，没有精力完成其他工作。
随着客服自动化需求增加，使用智能客服的企业越来越多。不过对消费者、客服人员、企业而言，智能客服还没有那么“完美”。
即便对回复效率有一定的提升，但是客服部门的人力投入还是很大。比如维护语雀、人工校验回答，智能客服准确率不高，消费者经常感觉“智能客服不够智能”，无法避免“转人工”。
而客服Agent相对于智能客服而言最大的优势，是不仅“智能匹配”，还通过AI大模型补充了行业知识库、语料库，听得懂、看得懂客户提问。重要的是，对话足够像真人，这一特点与客服痛点完美匹配。
9月底，复星旅文与瓴羊一起打造的AI G.O刚刚在云栖大会正式上线，通过Agent管理高端度假用户的游前-游中-游后全流程。
作为业务遍布全球40多个国家和地区的综合性旅游休闲度假集团，复星旅文需要处理复杂的文旅场景和极高的用户实时性要求。借助瓴羊AgentOne平台，AI G.O能够分析游客历史行为与偏好，提供个性化行程规划，实时响应服务请求。
几个月前在千寻位置“上岗”的001号员工AI小千，客户回答完备率达到50%，解放一半人力。原本需要10个人一起做的客服工作，如今只需要1个AI小千和3个客服人员即可完成，千寻位置则可以把多出来的人力放在反哺优化产品上。AI小千还可以接入售前、售中、售后三个环节，既完成分内客服工作，又能给潜在客户推荐对应产品、整理产品知识库，实现“一人三职”。
从“成本中心”到“价值创造中心”，客服岗位正在AI Agent的赋能下实现蜕变。瓴羊的客户实践证明，AI不是要替代人类客服，而是将他们从重复性劳动中解放出来，专注于更需要人性化关怀的价值创造工作。
一句话出报表、几十秒生成报告，一线员工也能拥有数据分析师
在企业经营中，数据分析师本是稀缺资源，往往集中在总部的大数据部门。但随着企业规模扩大和业务多元化，传统的数据分析模式已无法满足实时决策的需求。
雀巢中国是一个典型代表。作为拥有多个品牌、上百家线上店铺的食品饮料巨头，雀巢中国设立了十多个BU（业务单元），每个BU都像独立公司一样运作。这种灵活性带来了数据挑战：各BU手动从多家第三方服务商摘录数据，运营团队再筛选关键数据上报总部，整个过程数据收集分散，缺乏统一管理。
引入瓴羊分析Agent后，雀巢中国将十多个BU运营的100多个渠道接入统一平台，通过标准化分析方式和固定看数框架，大幅提升看数效率。数据汇总从过去的“一月一更”，大幅提升到“T+1”次日更，节省了80%的日常工作量。
更令人惊喜的是，雀巢中国的CEO现在能够及时了解业务情况，各个BU的负责人也可以通过其他BU的业务变化，洞察业务机会。这种数据透明度打破了传统大企业的部门墙，促进了协同效应。
不仅如此，分析Agent问数、解读、报告功能，也让视易云策这家服务全国50000家KTV门店的娱乐行业数智化经营管理解决方案供应商，将分析Agent带入了KTV门店，帮助店长、经理查看报表，一键“问数”，降低了数据分析的使用门槛。原本数据基础薄弱的KTV工作人员，也能更轻松地看懂数据。
显然，分析Agent正在改变员工的取数用数方式，也在改变企业决策方式。从前只有总部分析师才能完成的复杂数据分析，现在一线业务人员也能轻松完成。这种变化不仅提高了决策效率，更重塑了企业的组织架构和权力结构——数据透明让一线团队有了更多自主权，同时也让业务离增长更近一步。
从百万人群中精准捞出潜客，Agent让营销提效超1倍
营销是企业数智化转型中最活跃的领域之一。随着人们生活方式改变，传媒渠道越来越丰富，品牌想要实现精准营销，难度越来越大。
本次《102个增长实例》中的多个案例表明，AI与人的结合正在创造出前所未有的“超级市场部”，能够帮助品牌实现个性化精准营销。
比如森马的户外广告实践，就充分展示了传统营销如何借助AI显著提升效果。面对服饰行业竞争加剧与消费者需求分化，森马依托瓴羊天攻智投DMP能力，结合历史消费数据与场景偏好，构建了三层潜客筛选模型：行业标签、品牌标签和代言人粉丝群体。
通过精准的潜客圈选和高浓度的点位覆盖，森马本次营销活动曝光超560万线下客群，潜客浓度达到5.76%，相比投放城市潜客自然分布浓度提升了169%。更有价值的是，在广告触达用户中，超7万人实现到店转化，这一群体占据门店总客流量的近50%。
腾势汽车作为比亚迪集团旗下的高端品牌，则展示了AI在高端消费领域的营销价值。通过瓴羊Quick Audience，腾势构建了统一的客户数据平台，销售在邀约前可自动筛选潜客，依据用户阶段、偏好及城市等信息进行初步分层。
这种精准营销带来了显著效果。门店潜客邀约效率提升80%，预约试驾率提升21%，购车下订转化率提升23%。更值得一提的是，腾势汽车通过数据中台将精准度提高至90%，实现了N+1甚至N+0的快速交付，远优于传统国产车厂商的N+3天和进口车的N+6天。
在福田汽车所在的商用车领域，AI营销同样创造了巨大价值。面对600万保客（存量车主），福田汽车借助瓴羊Quick Audience整合线上私域和线下经销商、服务商系统，将保养提醒、故障预警、零部件更换等信息及时触达客户。
结果令人惊叹：电话外呼的拨通转化率提升30%以上，短信点击过保客活动的客户平均线索转化率超过12%，保客线索挖掘成本低至80元左右。这种精准营销不仅提高了销售效率，还显著降低了获客成本，为福田汽车在存量竞争激烈的商用车市场拉开了优势。
AI营销的真正革命在于它实现了“规模化的个性化”。传统营销必须在规模化和个性化之间取舍：大规模营销必然缺乏个性化，而高度个性化的营销又难以规模化。AI却能够同时处理海量数据并生成个性化内容，从而实现“每个客户都觉得营销内容是专门为自己设计的”效果。瓴羊营销Agent，正在助力品牌实现“从灵感到落地”的全营销链路智能化升级。
人和Agent协同：未来企业竞争的新范式
通过对这19家企业实践的分析，我们清晰看到AI正在重塑企业的三大核心场景：客服、数据分析和营销。但这并非简单的自动化替代，而是创建了一种新的人机协作模式。
在客服领域，AI处理标准化、重复性问题，人类则专注于情感沟通和复杂问题解决；在分析领域，AI负责数据整理和初步分析，人类则专注于洞察解读和战略决策；在营销领域，AI负责精准定位和内容生成，人类则专注于创意策略和品牌建设。
通过对最佳实践的深入分析，不难发现一个黄金公式： 企业级Agent=大模型×好数据×强场景，而这种人机协同的新范式正在为企业创造前所未有的竞争优势。“未来会出现很多擅长使用Agent的超级个体和超级岗位，以及人和 Agent协同配合的超级公司。”阿里巴巴集团副总裁、瓴羊CEO朋新宇表示。
瓴羊《102个增长实例》报告的价值在于，它提供了中国企业落地Agent应用的第一手参考。这些案例证明，Agent已不再是遥远的概念，而是正在切实推动企业增长的核心力量。在数字化浪潮中，那些率先拥抱人机协同新模式的企业，已经获得了显著的先发优势。
未来已来，唯变不变。企业数智化转型的道路仍然漫长，但瓴羊《102个增长实例》指明了一个方向：未来的企业竞争，将是企业领导的“人机协同网络”与对手网络的竞争。“卓越的企业，将是那些能够优雅地调和人类创造力与AI效率的‘协同架构师’。”一财商学院院长黄磊表示。
本文涵盖所有企业案例，
均在案例集中有更详尽呈现。
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来源 | 瓴羊公众号
