Marketingforce连续6年荣获AI SaaS影响力企业TOP1！

中国科学院《互联网周刊》、德本咨询、eNet研究院联合重磅发布《2024 AI SaaS影响力企业TOP50》榜单，Marketingforce迈富时（珍岛集团）位居第一名。自2019年以来，这已经是Marketingforce连续第六年荣获该榜单第一，彰显了其将先进的AI技术与SaaS产品应用深度结合的创新实践与优秀成果。

当人工智能不断深入各行各业，SaaS行业对AI的积极探索也在深入。据国家互联网信息办公室公布，截至2024年8月，我国共有188个生成式人工智能服务完成备案，大模型进入“落地之年”。作为垂直应用层，SaaS能够在大模型产业链里起到承上启下的作用，AI SaaS在加速AI产业商业化的同时还能够带动云厂商和其他生态企业的增长。

Marketingforce致力于将AI技术与SaaS模式深度融合，为企业提供一站式、可定制、智能化的营销销售解决方案。公司不断推出创新产品与服务，通过将客户数据中台打通，实现不同模块、产品、投放平台之间的数据流通，满足多场景分析和升级，形成售前到售后全覆盖的开放中台和SaaS产品组合。

今年，Marketingforce重磅发布了在营销领域的垂直大模型——Tforce大模型，该模型具有业务理解能力与泛化能力升级、个性化专家级的知识库构建、经济高效的训练与应用模式、细分营销场景适应能力等优势。通过与华为云、腾讯云等头部厂商合作，进行Tforce营销大模型的共创和共建，全面升级了AI在营销领域的应用水平。

Marketingforce与AI大模型的结合，不局限于营销场景前端的内容生成能力。平台将AI策略生成、AI业务决策、AI员工服务等能力嵌入企业工作流，致力于构建一个更全面、更智能的业务运营体系。

Marketingforce作为中国最大的营销及销售SaaS公司，已累计服务超20万家企业，涵盖零售消费、汽车、金融、B2B、医药大健康、企服、出海营销等领域，覆盖上千个行业细分场景。平台可触达用户的应用场景决定了迈富时能够积累海量动态数据，实时捕捉分析，支撑大模型发挥更强的商业化应用能力。不仅如此，高质量的行业数据语料直接影响模型迭代速度和商业竞争，构建出Marketingforce的核心竞争壁垒。

01 AI赋能的全域数智化营销产品能力

在全域数智化营销的时代，企业通过AI和数据技术提升营销效率，优化业务流程已成为关键。Marketingforce通过Tforce大模型，打造了从数据层到触点层的完整智能营销解决方案，实现生态全覆盖、链路全打通、数据全流动。

数据层：打破孤岛，构建统一数据基础

AI+CDP：珍客CDP作为AI驱动的客户数据平台，能够整合线上与线下的多源数据，打破数据孤岛，形成完整的客户档案。AI技术不仅支持实时数据处理，还能够协助CDP动态完善更新客户画像，基于客户行为预测其未来动作，驱动个性化的营销策略。这种深度运营方式帮助企业挖掘客户潜力，优化营销效果，并通过数据驱动实现精准的全链路智能化运营。

分析层：智能化的营销决策与数据洞察

AI+BI：从数据接入、整合、分析到可视化呈现，智能可视化BI帮助企业实时掌控业务关键指标，实时获取营销活动反馈，从而及时调整策略，确保营销的精准性和效率。AI的出现大幅升级了Marketingforce的BI能力，AI算法能够在大数据环境中挖掘深层次的业务洞察，使Tforce模型飞速迭代，洞察更敏捷精准，决策更智能。

AI大模型应用智能体：通过Tforce大模型，Marketingforce为企业提供强大的智能化支持。智能体结合AI模型，能够模拟复杂的营销场景，自动生成高效的营销策略，并实时优化营销方案。这种自动化的决策和执行能力，极大提升了企业的业务响应速度和效果。

决策层：数据驱动的增长与优化

AI+GMA：增长营销平台GMA结合AI技术，能够自动化处理复杂的营销活动，并利用智能算法推荐最合适的营销内容和渠道。AI通过学习用户的历史行为数据，精准推送个性化的营销信息，能够实时优化用户旅程，显著提高用户的转化率和留存率，全面提升营销活动的效果。

A/B测试平台：通过科学的分流和统计算法，A/B测试平台帮助企业验证不同营销策略的效果，优化广告投放和产品体验，确保企业能够快速迭代营销策略，并做出数据驱动的业务决策。

触点层：多场景营销触点与私域运营

AI+SCRM：在私域客户运营平台SCRM中加入Tforce大模型的支持，能够通过AI算法识别客户行为模式，实时捕捉客户需求变化，提供个性化的互动建议。AI还能辅助SCRM系统自动优化客户生命周期的各个阶段，从客户获取到维护，通过智能化的手段提升用户粘性和忠诚度，实现私域流量的高效管理与转化。

AI智慧电商：T-Shop智慧商城平台为企业提供智能化的电商解决方案，优化全场景的客户购物体验。通过AI能力分析用户浏览、购买和行为数据，自动生成个性化推荐，帮助客户找到最适合的产品，提高购买转化率。AI驱动的电商平台不仅增强了客户购物体验，还帮助企业通过自动化数据分析优化库存、价格策略等运营管理，提升整体运营效率。

02 八大场景，解决营销前中后链路需求

企业级AI应用的核心在于将各类业务场景进行拆解与细化，通过AI技术逐步实现效率提升。关键在于深入理解客户需求，将AI技术与企业实际场景有效融合，并且提升企业使用AI的能力与效率。

场景一：客群识别

“实现用户超精细化洞察分析，精准锁定目标客群”

用户喜好、信息获取渠道、浏览行为、消费习惯等在实时变化，通过Tforce大模型，企业能够精准识别目标客群，帮助品牌快速洞察用户需求，这是高效营销的基础和前提。

场景二：市场洞察

“大模型快速智慧分析，生成专家级分析结果”

在传统模式下，大量数据的分析依赖人工经验，缺乏科学整合和实时分析。Tforce大模型能够高效搜集市场信息和用户反馈，并通过AI生成专业的市场洞察，帮助营销人员更好地理解消费者需求、竞争态势和市场趋势，从而优化营销策略。

场景三：策略设计

“结合AI前期调研研究，智能化生成多场景营销策略”

关于行业、竞品、用户等维度的数据在实时变化，品牌无法将以往的方法/模型强行套用，亟须AI自主学习制定针对性策略。Tforce大模型关注营销效果和用户态度，回溯营销诉求，帮企业动态调整营销策略。

场景四：策略生成

“多维数据沉淀与训练，产出智能营销策略”

通过对话方式快速生成营销策略，在日常运营中提升获客、转化和留存效率，需针对大量细分场景，结合标签、数据、触达渠道、内容和产品等制定个性化运营策略。Tforce大模型正好解决了这一难题，能够处理复杂的数据和场景，自动生成精准的运营方案，让企业专注于更高效的营销执行。

场景五：AI智能导购/导览

“深度链接用户，提升用户服务体验”

传统导购或导览容易使消费者受制于时间和空间的限制，需要消费者在实地才能使用，且品牌可能因为信息不对称等问题，错失消费者的购买决策。利用AI智能导购/导览设备，可以与用户进行自然交互，了解用户的偏好和意图，判断真实需求，进行个性化和精准推荐，增强用户体验与转化效率。

场景六：智能客服

“高实时性高专业度开启温暖服务”

商品品类繁多，在线客服销售能力不足，难以实现满足大量客户咨询和售卖推荐的需求。AI助手将搜索方式升级为对话方式，提升知识利用效率，让服务更专业、更人性化。

场景七：AI社媒运营助手

“用户反馈及时回应，构建用户深层运维关系”

无论是社群、社媒平台还是品牌的官方账号中，品牌无法做到对每一个用户评论、私信一一回复与随时陪伴。基于Tforce大模型的社媒运营助手可以监控社群及社交媒体平台账号下的内容，在第一时间自动回复，提升用户互动效率，提高用户粘度。

场景八：数字员工

“释放企业基础劳动力，推动企业提升创新创造力”

在项目执行过程中，标准化、流程性的工作常常占用大量人力。AI数字化员工能够自动执行这些任务，减少企业在人力上的投入，使团队有更多时间专注于创新和业务扩展，提升企业整体的创造力和执行力。

通过以上典型场景中的AI技术布局，企业能够有效实现降本增效，从客群识别到智能客服再到数字员工，AI+SaaS的模式为企业各业务环节带来了显著的效率提升和用户体验优化。

AI对SaaS的影响，是升级，是蜕变。

未来，Marketingforce将继续坚持“AI+SaaS”战略，与行业头部生态伙伴深化战略合作，为各行各业客户提供全触点、全渠道、全生命周期管理的智能营销销售解决方案。