AI正在各行各业引发一场深刻的革命，曾经沉淀的数据有了AI引擎才能发挥更大的价值。在Agentic AI时代，AI让CRM这一离“钱”和“人”最近的领域开始实现数据智能驱动。
今年3月19日，SaaS CRM提供商销售易首次发布了AI CRM——NeoAgent 产品矩阵，并于4月18日正式上线，拉开了中国CRM智能变革的大幕。
AI CRM有哪些挑战和机遇?哪些AI场景有落地价值?哪些场景能够快速落地?在摸着石头过河的初期阶段，需要厂商和客户一起共创探索。经过三个月的实践，销售易有了相对清晰的路径，日前，销售易的专家分享了他们在AI CRM领域的洞察和经验。
AI革命，数据为基
在AI变革之际，各家SaaS厂商都在积极拥抱AI。销售易背靠大树好乘凉，与腾讯云团队紧密合作，在技术上能够快速实现AI-Ready，打造坚实的智能技术底座。在今年3月发布的中国首款AI CRM——NeoAgent即应用了“腾讯混元大模型+DeepSeek开源模型”多模解决方案，提供更加适合场景的智能方案。
销售易产品副总裁罗义介绍，NeoAgent并不是一个孤立的Agent产品，而是长在销售易原有的PaaS平台之上，既有多个标准化的场景Agent，又有智能体平台NeoAgent，提供定制化能力，满足客户多样化个性需求。同时，CRM原有权限体系沿用到AI Agent，又强化了AI相关的安全能力，为AI Agent的落地提供安全保障。
NeoAgent将Agent抽象成三个层面，主题层面，对应意图识别，将用户的问题根据意图识别映射到相应的主题上;指令层面，对于每个主题背后是相应的自然语言指令，根据自然语言指令去做推理决策，需要调用什么样的工具满足该意图;操作层面，最后根据主题、指令去调用相关工具执行操作。
有了上面三层抽象，企业可以通过NeoAgent平台进行最后一公里的定制化，包括提示词和工具的定制化配置，结合企业的数据和销售方法论，打造更适合企业场景需求的AI Agent。
此外，NeoAgent带来的一大改变是在交互方式方面，可以通过文本或者语音这样的自然语言去交互，Agent有能力识别意图，并做出相应的策略规划，最终去执行落地。
在Agentic AI时代，AI CRM要要深入业务流程，才能发挥更大的价值。企业级AI Agent在企业里面能发挥价值数据是基础，如果没有数据基础，在企业场景落地就会有很大的挑战。
埃森哲面向全球2000名首席高管展开的最新调研发现，48%的受访者坦承其所在企业缺乏充足的高质量数据来推进各种生成式AI举措。
数据的重要性在Agentic AI时代更加凸显，比如Salesforce推出数据云（Data Cloud），支撑其Agent平台Agentforce，销售易也推出了全新一代Customer Data Cloud，通过构建统一的客户全域数据资产平台，为NeoAgent提供多维度的实时数据燃料，这些都足以表明，数据能力是AI Agent的基础和关键。
据悉，Customer Data Cloud的底座几年前就已经升级为Lakehouse架构，具备实时多模态数据处理能力，成为AI-Ready的数据底座。
销售易CTO刘志强介绍，AI CRM想要帮助企业实现业绩增长，首先要能筛选出高质量的客户，这需要高质量的多维度数据对客户进行便签画像，销售易在以下维度帮助企业构建数据基础:
一是CRM系统的数据，包括与客户交互的数据，需要一线销售人员把与客户沟通的数据能够准确记录下来，以前销售人员录入数据的效率低，导致销售录入数据的意愿度和质量不高，销售助理Agent可以帮助销售提升数据录入效率和质量;还有历史商机数据和打单数据，需要企业的沉淀积累，以前商机打单流程依靠销售主管和经理的历史经验来做，相对固化，现在拥有了大模型，可以结合销冠的数据打造动态的最 佳实践，更加灵活地满足客户需求。
二是结合外部第三方数据，比如工商数据、招投标数据以及大模型的网络数据，打造多维度的企业信息库。
三是企业外部信息系统中与客户相关的数据，此前系统割裂，存在数据墙，基于Lakehouse的Customer Data Cloud可以帮助企业快速把外部数据整合集成，快速建模，被Agent识别，结合CRM内部数据进行更好的数据洞察。
四是知识文档，需要企业自身构建知识文档，大模型的到来让企业有了更大的动力去构建自己的知识文档，AI也能提供助力，加速知识文档建设。
AI CRM场景落地初探
据悉，3月19日发布会当天就有100多个客户扫码预约申请试用，这充分反映了企业对AI CRM的热情，NeoAgent正式上线后，已在众多企业落地。
刘志强指出，以前CRM交付大家有基本的共识，产品形态、业务交付流程以及价值落地相对清晰，现在AI CRM的产品形态和价值落地还处在探索期，AI在如何为企业更好地提供价值、场景落地等方面相对模糊。AI的落地价值需要一定的场景探索，销售易通过与客户共创让价值落地的最后一公里环节变得更加清晰。
企业应用AI往往从两大方面考虑，一是可行性，技术准备和数据准备，以及场景难易程度，是否太复杂等等;二是有明显的业务价值，比如降本增效，为销售赋能，让初级销售成为专业销售，并提升赢单率等等。
整体来看，客服Agent是最先切入的场景，因为智能客服的技术准备较为充分，业务流程也没有那么复杂，降本增效的业务价值比较明显。
其次是销售助理Agent，面向广泛的销售群体，这是CRM的核心场景。销售助理Agent可以赋能销售在客户拜访前中后阶段的工作。拜访前，通过AI查资料，推荐拜访话题，建设日程等等;拜访中，AI实时记录拜访情况，根据交流内容实时推荐相关话题和话术;拜访后，AI语音录入活动记录和数据，总结会议，智能撰写工作报告。销售助理Agent成为了销售人员的大秘书，解放70%的事务性工作。
销售易销售助理Agent示意图
“通过AI的这种形式，能够在各种不同的场景下就提高销售人员录入数据的效率，提高检索信息的便利性，进一步的给销售的工作去做赋能。”罗义说。
日前，销售易全新上线了渠道代表Agent，这是销售易与米其林共创打造的场景Agent。像米其林这样以渠道销售为主的企业有很多，他们的痛点是如何帮助渠道经理做渠道拜访规划以及拜访总结，比如在米其林，在中国大概有400多个渠道销售，单靠人工去走拜访规划，太过耗时耗力。
渠道代表Agent提供智能生成渠道拜访计划、智能推荐拜访策略和智能生成渠道拜访总结，比如，基于业务员负责区域、历史拜访记录、客户优先级等数据，智能生成客户拜访清单，并生成合理的路线规划，提升渠道经理拜访覆盖度与规划效率，智能推荐拜访策略和建议，助力渠道经理拜访。拜访完后，基于业务人员上传录音，自动解析并生成符合企业规范的拜访总结，一键生成拜访记录，极大提升了渠道经理的拜访效率。
最新上线的营销Agent是销售易与某跨国企业共创打造的场景Agent，营销场景主要在拓新和挖掘老客户增复购两方面发力。
销售易营销助理Agent示意图
营销Agent提供了智能潜客推荐、挖掘老客户增复购机会以及智能推荐营销策略的功能，比如，在拓新方面，用户使用自然语言向AI提出拓客需求，营销Agent结合内外部数据，智能理解并生成多维度客户筛选标准，为用户推荐与优质客户画像贴合的企业清单，提升销售拓客效率与命中率。挖掘老客户方面，基于CRM系统中现有客户行为与交易数据，精准筛选具有潜在增购机会的老客户清单，有效激发老客户中的新需求。同时，企业还可以对智能推荐的营销策略实时监控触达效果和转化数据，不断优化迭代。
该跨国企业在中国地区有24万老客户数据，面临两个痛点，一是老客户数据质量不高，需要借助AI清理数据提高数据质量，二是，挖掘老客户增复购机会，营销Agent为该企业带来了降本增效。
小结:场景驱动，小步快跑
从销售易在AI CRM领域的实践可以看到，AI的落地，数据是基础，同时需要场景驱动，快速迭代，小步快跑。在初期探索阶段，销售易选择与客户共创，找到合适场景，有的放矢，迅速收集真实场景反馈、迭代产品，实现从“场景需求——产品供给——使用反馈——产品快速迭代”的良性循环。
目前，越来越多的企业使用NeoAgent，既有老客户的增购升级，也有很多新客户。新的需求也会不断涌现，在产品侧，传统的SaaS CRM一年基本上三个大的版本迭代，而AI CRM，每个月都会有大的迭代版本。
任何新技术的落地都需要快速试错迭代，销售易通过与客户共创已经探索出了一条清晰可行的路，Agentic AI时代的初期阶段，大家摸着石头过河，仍然是天下武功唯快不破。
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