任何称职的营销人员都清楚，如今的行业面貌与五年前相比已大不相同。营销人员需要在更有限的预算下做出更明智的决策，而过去那种孤立的数据模式已无法满足需求。

要实现有效的营销，就必须全面了解客户在完整业务背景下的情况。这只有通过整合客户数据、运营信号和业务重点才能实现，而 AI 正是在这一过程中发挥关键作用，以规模化方式提供相关性更强的体验。

代理式 AI 使营销人员能够基于客户与品牌关系的完整背景与其互动。购买历史、库存状况、履约表现、服务交互、忠诚度行为以及业务优先事项等信息可以协同工作，从而支持更智能的决策和更具相关性的客户体验。

营销需要能够理解业务背景、值得信赖，并据此采取行动的 AI

要让 AI 为你的组织创造价值，就必须结合具体情境，而客户也必须能够信任这些情境的使用方式。

AI 必须了解客户的行为，以及会影响后续决策的业务信号、优先事项和约束条件。这意味着，要确保 AI 建立在正确的数据、治理机制和透明度基础之上，从而做出既相关、负责，又与客户及企业目标一致的决策。

大多数营销系统主要关注客户的互动行为：点击、打开、浏览、购买和访问记录。尽管这些信号很重要，但它们仅揭示了部分情况。

能够完整呈现客户画像的信号，往往存在于企业其他部门或系统中：

• 库存可用性
• 订单状态
• 履约表现
• 产品盈利能力
• 退货行为
• 订阅与补货周期

换句话说，营销通常关注客户行为，而 ERP 系统则反映业务现实。当这两个领域融合时，AI 便迎来了最大的机遇。

当营销人员能够获取来自驱动企业运营的系统的运营智能时，AI 就能做出决策，不仅基于客户的行为，还基于企业实际能够提供的能力。在如今强调代理式营销的时代，这种区别至关重要。

AI 的效果取决于其背后数据的质量

当 AI 能够理解客户行为，并结合库存、履约、产品供应和业务优先级等运营实际情况时，营销将变得更加相关、高效且富有成效。

许多 AI 解决方案仅停留在洞察层面，而未来属于那些能够助力执行的系统。借助 SAP Joule Agents，企业可以实现复杂工作流程的自动化，从企业系统中提取信息，协调跨团队协作，并加快决策速度。营销人员得以从发现机会转向立即行动，而无需给本已超负荷的团队增加额外负担。

SAP Joule 的智能体层整合了具备情境理解能力、可在业务流程间推理并代表用户执行任务的助手与智能体。这些能力依托于 SAP Business Data Cloud，该平台融合 SAP 与非 SAP 数据，为智能化行动构建可信的基础。

面向企业的全渠道个性化

客户不再区分渠道，他们期望在邮件、移动设备、网页、广告、电商、销售和服务等各类互动中，获得一致的体验。

作为 Autonomous CX 套件的一部分，SAP Engagement Cloud 帮助企业通过统一平台协调这些体验，同时利用 AI 驱动的推荐、预测性细分、实时个性化和智能自动化技术。其结果是形成一种更紧密连接的互动方式，让营销人员能够规模化地提供相关内容，同时提升运营效率。

在 Autonomous Enterprise 的未来，AI 助手和智能体将在整个组织内协同工作，端到端地协调并执行流程。最重要的是，人类始终掌握控制权。面向客户的团队将借助能够持续学习、适应和行动的系统，同时始终由人类的战略、创造力和监督加以引导。

对营销人员而言，这将催生一种截然不同的运营模式。团队无需再耗费时间手动协调营销活动、整合分散的数据源或应对孤立的信号，而是可以专注于人类最擅长的工作，AI 则在企业内部持续优化各项运营所需的工作，确保业务顺畅运行。

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