腾讯企点营销云发布Magic Agent，营销工具全面AI化

面对“增量”转向“存量”的腾讯新常态，企业正普遍陷入“增长焦虑”。企点9月17日，营销云发t营在2025腾讯全球数字生态大会上，销工腾讯企点营销云全面升级，具全推出以“Magic Agent”为核心的腾讯全链路营销智能体，旨在通过AI技术为企业提供一套全新的企点增长解决方案，以解决从高层战略到一线执行的营销云发t营营销增长困境。

腾讯云副总裁、销工腾讯企点负责人李学朝表示：在存量时代，具全腾讯企点营销云通过三大升级，腾讯助力企业提供增长。企点通过营销云基础产品智能化让操作化繁为简，营销云发t营大幅提升效率。销工营销决策引擎Customer AI以模型驱动实现精准营销，具全让每次决策有数可依。全链路智能体Magic Agent将营销人员从繁琐劳动中解放，助力企业快速打造“一专多能”的AI营销团队。

腾讯云副总裁、腾讯企点负责人 李学朝

营销云基础产品全面AI升级 让业务化繁为简

在过去，营销工具往往界面复杂、专业性强、使用门槛高，导致业务人员难以充分利用其功能，针对一线业务人员面临的“执行焦虑”，此次升级将AI能力深度融入了客户数据平台（CDP）、营销自动化（MA）、社交客户关系管理（SCRM）和融合分析（FA）等基础产品中，将复杂的“技术操作”变为简单的“业务对话”。  

在腾讯企点营销云四大核心产品中嵌入了多项AI能力，旨在直接解决业务痛点。例如，在CDP中，新增的“智能分群”功能可以帮助运营人员从海量用户中快速圈选出目标人群；在MA中，“辅助画布生成”则能显著简化复杂营销旅程的创建过程；而FA的“画像报告解读”和“智能归因”功能，则能自动生成并解读营销效果报告，为团队提供清晰的洞察 。这些智能辅助功能，让业务人员能够更快捷、更轻松地使用专业营销工具，从根本上提升了营销的人效。

推出营销决策引擎Customer AI 实现模型驱动的精准营销

为解决企业面临的“增长焦虑”与“本领焦虑”，腾讯企点推出了“营销决策引擎（Customer AI）”作为整个系统的“大脑”。该引擎的核心是“以用户为中心，编排全旅程个性化体验”。它彻底改变了过去依赖经验的低效策略循环，通过强大的大模型和机器学习能力，为企业提供了清晰、可量化的增长路径。它能够科学地评估每一条策略，并持续将洞察反哺给模型本身，使其不断进化。

营销决策引擎具有“四维匹配”能力，实现了“人、内容、商品、权益”的最优组合。它能够进行智能的用户价值分层，预测用户的转化概率和流失风险。在此基础上，它会为不同人群精准匹配最合适的商品和权益，实现利益点的精准触达。最后，利用AIGC技术，能够根据用户特征、商品和权益信息，自动化生成海量、多模态的个性化内容。这种模型驱动的精准营销，让每一次决策都有数可依，确保了营销投入的高回报。

营销云智能体升级Magic Agent 助力企业打造“一专多能”营销团队

本次全新升级的“Magic Agent”全链路营销智能体，旨在赋能企业快速打造一个“一专多能”的AI营销团队。它不仅解决了人力在面对海量用户时的“天花板”问题，更将营销专业人士从繁琐的重复性工作中解放出来，使其角色从“执行者”转变为“战略编排者”和“业务增长的设计者”，开创了全新的营销工作范式。  

Magic Agent非单一工具，而是一个由多个Agent构成的智能体系。例如，“人群圈选Agent”能高效锁定高价值人群，告别盲目投放；“旅程编排Agent”能自动化设计用户转化路径；“内容生成Agent”则能基于多模态技术生成更心动、更丰富的个性化内容；“企微互动Agent”能帮助跟进线索转化，提升私域用户活跃；“活动分析Agent”能够零门槛地提供复盘报告和优化建议。通过这些智能体的协同工作，一个运营人员就能轻松完成一场复杂的营销活动落地，实现“从1人变身1个团队”的飞跃 。

在本次腾讯全球数字生态大会上，腾讯企点不仅仅发布了产品升级，更是将多年来在营销技术领域的深厚沉淀与行业洞察系统化地呈现，发布了《腾讯企点智能营销白皮书》。融合了来自营销领域的尖端知识、多家头部客户的实战最佳实践，以及多位营销专家的深度访谈，最终提炼出一套经过市场反复验证的、科学且系统的增长指南。

会上，腾讯云副总裁、腾讯企点负责人李学朝分享了该解决方案在多个行业的应用成果。例如，在与绝味食品的共创项目中，首次实现AI Agent参与全链路营销，AI组的销售业绩是人工组的3.1倍，内容点击率1.8倍，支付转化率2.4倍。在与太平鸟的合作中，AI组在素材链接点击率上比人工组提升了90%，支付转化率也提升了20%。

该解决方案并非只针对单一行业，目前已在鞋服、餐饮、酒店、车企等多个领域助力客户实现业绩增长。这标志着营销行业正从劳动密集型向智能驱动型模式的根本性转变，为企业在有限的“存量”市场中寻找新的增长点提供了关键路径。

(责任编辑：探索)