CRM 巨頭也有自己的煩惱。

Salesforce 早在 2016 年就推出 Einstein AI，試圖將 AI 融入銷售軟件。但是公司近年來面臨 Sierra、Attio 等新興 AI 公司的沖擊，市場份額遭到蠶食。

在中國市場，Salesforce 的業(yè)務拓展一直較為緩慢，市場份額較低。公司自 2023 年 12 月起逐漸停止了對中國區(qū)企業(yè)的國際版服務支持，將業(yè)務全面遷移到阿里云上。

隨著 AI 技術不斷推動銷售、營銷與客戶服務的深度融合，Salesforce 意識到，如果不徹底轉型，公司將喪失核心競爭力。

所以，其 AI 戰(zhàn)略的目標是守住自己在 CRM 行業(yè)的領頭羊地位。

Salesforce 的核心戰(zhàn)略是通過 Agentforce 和數(shù)據(jù)云兩大支柱，構建一個 AI 驅動的智能體生態(tài)系統(tǒng)，將傳統(tǒng)的 SaaS 模式轉變?yōu)?“服務即軟件”（Service as Software），轉型力度極大。

什么樣的演進路徑？

Salesforce 的 AI 產(chǎn)品進化路徑清晰，最初 AI 只是作為 CRM 的功能補充，后來逐步發(fā)展為驅動企業(yè)運營的自主智能產(chǎn)品。

2016 年Einstein AI橫空出世，Salesforce 的所有人工智能部件都在其框架之下。

那時公司還收購了用于商業(yè)預測的機器學習平臺PredictionIO，以及在自然語言處理和圖像領域實力強勁的深度學習平臺MetaMind，積極搭建技術底座。

2017 年 6 月，升級后的 Einstein 實現(xiàn)了自動構建數(shù)據(jù)模型，Salesforce 稱其為 “利用人工智能生成人工智能”。

同年，公司成立 5000 萬美元基金，主要用于投資 AI 初創(chuàng)公司，鼓勵其在 Salesforce 之上構建人工智能驅動的應用程序。

從此，Salesforce 在 AI 技術上不斷突破，向著平臺化與行業(yè)深化大步邁進。

2019 年，Salesforce 推出AI 語音助手 Einstein Voice，實現(xiàn)了語音交互功能，為用戶帶來更為便捷、自然的操作體驗。

同時，針對醫(yī)療、金融等不同行業(yè)的特殊需求，打造了行業(yè)專用云，開發(fā)出適配各行業(yè)復雜業(yè)務場景的專用模型。

2020 年12 月，Salesforce以 277 億美元收購 Slack的同時，還推出Einstein Automate，這是一套新的 AI 驅動的工作流程解決方案，用來提升工作速度和效率。

在收購策略上，公司納入 Tableau 強化數(shù)據(jù)可視化能力，收購 Servicetrace 助力流程自動化，進一步完善了 AI 技術在實際業(yè)務流程中的應用閉環(huán)。

這一階段，Salesforce 的戰(zhàn)略核心從通用 AI 領域逐步轉向垂直場景，通過深度挖掘行業(yè)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)與 AI 的高效協(xié)同，讓 AI 真正落地到各個細分領域，為企業(yè)提供更具針對性和價值的解決方案。

自 2023 年起，Salesforce 邁入AI 技術的爆發(fā)期，在生成式 AI 與 Agentic AI 領域動作頻頻。

2023 年，Einstein GPT 誕生，該產(chǎn)品創(chuàng)新性地將 OpenAI 的企業(yè)級 ChatGPT 技術與 Salesforce 的私有 AI 大模型、實時數(shù)據(jù)云深度融合，能夠高效獲取、協(xié)調(diào)并統(tǒng)一公司的所有客戶數(shù)據(jù)，極大提升了 CRM 的智能化水平。

2024 年無疑是 Salesforce 戰(zhàn)略變革的關鍵一年，Agentforce 的推出標志著公司在 AI 應用上的重大突破。

貝尼奧夫下達死命令，所有交易必須包含 AI 產(chǎn)品。效果立竿見影，該產(chǎn)品推出僅一周便斬獲 200 個項目。

為全力推動 AI 業(yè)務發(fā)展，Salesforce 構建了AI Cloud，整合多模態(tài)技術并配備 Prompt Studio，同時在 2025 年收購 Informatica 強化數(shù)據(jù)治理，從數(shù)據(jù)源頭去保障 AI 技術的精準性和高效性。

Salesforce 的 AI 產(chǎn)品融入其整體 CRM 生態(tài)系統(tǒng)中，形成了 "平臺+應用+數(shù)據(jù)+智能體" 的四位一體商業(yè)模式。

核心邏輯是通過 AI 能力增強傳統(tǒng) CRM 產(chǎn)品的價值，同時以 AI 為核心驅動力開拓新的收入來源。

這種商業(yè)模式的獨特之處在于，AI 不僅是一個功能模塊，更是連接各個產(chǎn)品板塊的紐帶，推動客戶從基礎訂閱向高階智能服務升級。

什么樣的商業(yè)模式？

Salesforce 采用的是 "訂閱制+增值服務" 的混合模式，但與傳統(tǒng) SaaS 不同的是，其 AI 產(chǎn)品定價和銷售策略都圍繞 "價值創(chuàng)造" ，而非 "功能使用" 展開。

這一點在其最新的Agentforce和Data Cloud產(chǎn)品中尤為明顯。

Salesforce 的 Einstein AI 和 AgentForce 在功能上有一定的重疊，但定位和架構有所不同。

根據(jù)最新的信息，Salesforce 正在逐步將 Einstein 品牌替換為 AgentForce，但部分 Einstein AI 功能仍然存在，未來可能整合到新的 AI 生態(tài)中。

Agentforce提供三種靈活定價模式：

一是 Flex Credits，按 AI 智能體執(zhí)行的操作計費，每 10 萬積分 500 美元，可跨團隊和渠道使用，適合各類用例；

二是基于對話的定價，每對話 2 美元（不同幣種有對應價格），適用于面向客戶的場景；

三是按用戶許可的附加組件，銷售、服務等場景的附加組件從 125 美元 / 用戶 / 月起，行業(yè)版 150 美元 / 用戶 / 月起，1 Editions（一種高級定價版本）550 美元 / 用戶 / 月起，提供無限使用等功能。

企業(yè)可根據(jù)自身需求選擇合適的定價模式，且可通過 Digital Wallet 實時監(jiān)控消費情況。

Data Cloud 數(shù)據(jù)云作為 AI 應用的數(shù)據(jù)基礎，其定價基于數(shù)據(jù)量和復雜度，其信用的消耗基于平臺內(nèi)執(zhí)行的操作。盡管定價為每 10 萬信用 1000 美元，但需注意這是信用單位而非直接以美元計費。

例如，從 Salesforce 導入 500 萬條記錄可能消耗 1 萬信用，折合成本僅 100 美元（廠商建議零售價）。若每天導入 500 萬條記錄，年成本約為 36500 美元。

Salesforce 通過增值服務和分層支持計劃提升客戶價值與收入。在專業(yè)服務方面，企業(yè)可按需選擇 AI 模型定制（2萬~10萬美元）、數(shù)據(jù)遷移（300美元/小時）或員工培訓（500美元/人起），滿足深度業(yè)務需求。

同時，其 Success 計劃提供階梯式支持：基礎版免費包含標準資源，進階版（許可證費 30%）增加專家指導和全天候應急響應，而頂級企業(yè)可定制專屬服務包，享受主動式客戶成功管理。

這種靈活的服務體系既增強了用戶粘性，也推動了收入增長。

Salesforce 建立了覆蓋全客戶層級的銷售渠道體系，針對不同客戶需求，公司采用差異化的銷售策略。

對于大型企業(yè)（年收入超 1000 萬美元），專業(yè)直銷團隊提供定制化解決方案；通過 Accenture 等合作伙伴網(wǎng)絡服務中小企業(yè)，支持 ISV 基于 Salesforce 平臺開發(fā)行業(yè)應用；小型企業(yè)和個人用戶則可在線自助訂閱，快速啟用 Einstein GPT 等基礎 AI 功能。

在銷售策略上，公司以 AI 為核心增長引擎。通過 Einstein 分析客戶行為，自動推薦關聯(lián)產(chǎn)品，比如使用 Agentforce 時推送 Marketing Cloud 功能；其服務階梯式升級，從免費預測功能到 Einstein GPT，到 Agentforce+Data Cloud，到專業(yè)服務，形成完整的產(chǎn)品演進路徑。

這一模式提升了客戶粘性，而且通過 AI 驅動交叉銷售實現(xiàn)了可持續(xù)增長。

AI 商業(yè)化成績?nèi)绾危?/h5>

Salesforce 在 2026 財年第一季度交出了一份亮眼的 AI 成績單。從財報數(shù)據(jù)來看，AI 相關業(yè)務已成為公司增長的重要引擎。

其中，Data Cloud 和 AI 產(chǎn)品表現(xiàn)尤為突出，年化經(jīng)常性收入（ARR）突破 10 億美元，同比增長高達 120%，成為 Salesforce 增長最快的業(yè)務板塊之一。

在具體產(chǎn)品落地方面，Agentforce 自推出以來已累計完成超 8000 筆交易，付費客戶占比達 50%。

該產(chǎn)品在 help.salesforce.com 平臺上累計處理了 75 萬次服務請求，幫助客戶減少了 7% 的人工工單量，效率提升顯著。

2025 年 6 月，貝尼奧夫表示，該公司 AI 代理系統(tǒng)已承擔 30% 至 50% 的工作量，自動化替代數(shù)十項原有人力流程，AI 系統(tǒng)準確率達 93%。

Salesforce 今年初裁撤約 1000 個崗位，新增職位聚焦 Agentforce 智能體技術市場推廣。

從客戶需求來看，AI 解決方案正成為大企業(yè)的標配。在第一季度前 100 大交易中，近 60% 都包含了 Data Cloud 和 AI 產(chǎn)品。

Gartner 在其最新《CRM 魔力象限報告》中，連續(xù)多年將 Salesforce 評為領導者，并特別指出其 AI 能力是鞏固市場地位的關鍵優(yōu)勢。

可見，Salesforce 的 AI 戰(zhàn)略正在從技術探索階段，邁向規(guī)模化商業(yè)變現(xiàn)的新周期。

給行業(yè)的幾點啟示

Salesforce 在 AI 領域的成功并非偶然，其戰(zhàn)略路徑為整個行業(yè)提供了重要參考。

首先，場景優(yōu)先，而非技術。AI 的價值不在于技術本身的先進性，而在于能否真正解決業(yè)務痛點。

Salesforce 始終聚焦高價值場景，例如用 AI 優(yōu)化銷售預測準確率、實現(xiàn)客服對話自動分類、縮短合同審批周期等。

這種 “問題驅動” 的落地方式，讓 AI 能夠切實為企業(yè)降本增效。

其次，數(shù)據(jù)才是護城河，而非模型。在 AI 競賽中，許多公司過度追逐大模型參數(shù)規(guī)模，而 Salesforce 選擇掌控數(shù)據(jù)管道。

通過收購數(shù)據(jù)管理公司構建 Data Cloud，確保客戶數(shù)據(jù)能無縫接入 AI 系統(tǒng)。這一策略降低了對外部 LLM 的依賴，同時讓 AI 的預測結果更貼合企業(yè)實際業(yè)務邏輯。

畢竟，再先進的模型，沒有高質量數(shù)據(jù)也只是無米之炊。

此外，生態(tài)化是商業(yè)化成功的關鍵。單一 AI 產(chǎn)品往往面臨落地難、續(xù)費率低的挑戰(zhàn)，Salesforce 將 AI 深度嵌入 Sales Cloud、Service Cloud 等現(xiàn)有 SaaS 產(chǎn)品矩陣，讓 AI 功能成為工作流中的自然延伸。

例如，銷售人員在查看客戶信息時，系統(tǒng)會自動推送 AI 生成的下一步行動建議。

AI 的商業(yè)化從來不是技術單點突破的游戲。Salesforce 的實踐表明，場景聚焦、數(shù)據(jù)掌控、生態(tài)協(xié)同三者結合，才是讓 AI 從概念走向規(guī)�；癄I收的核心邏輯。

我們還應該思考，在 AI 時代，CRM 廠商的盡頭究竟是技術公司，還是數(shù)據(jù)公司？

一方面，模型算法持續(xù)迭代，技術壁壘可能被快速顛覆；另一方面，高質量行業(yè)數(shù)據(jù)的積累卻需要長期沉淀，才能形成更持久的競爭優(yōu)勢。

Salesforce 既持續(xù)投入 AI 研發(fā)，又通過 Data Cloud 牢牢掌控數(shù)據(jù)管道，這種雙重布局就是它的答案。

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