当流量红利逐渐见顶，企业增长开始从获取更多用户转向经营好每一个用户，营销与交易也进入新的重构周期。
过去十余年，企业不断建设CDP（客户数据平台）、MA(营销自动化)、私域运营、电商商城等数字化系统，希望通过技术提升经营效率。但现实情况是，工具越来越多，流程越来越复杂，营销、交易、会员、导购、广告等系统彼此割裂，数据难以流动，经验难以沉淀，增长依然高度依赖人的经验和执行。
随着大模型和Agent技术进入产业落地阶段，一个新的问题开始出现：AI究竟应该只是企业经营流程中的辅助工具，还是能够成为真正参与业务运转的新生产力？
在腾讯看来，答案正在发生变化。
在腾讯云副总裁、腾讯营销与交易产品负责人李学朝看来，AI真正的挑战已经不再是要不要做，而是怎么做、做到什么程度。他表示，流量成本持续攀升、公私域融合加速、线上线下一体化经营成为趋势，正在倒逼企业重新审视增长体系。
腾讯云副总裁、腾讯营销与交易产品负责人李学朝
近期，腾讯升级发布AI原生营销云和云Mall 2.0两大产品，并首次将营销、交易与公私域经营链路深度打通。在腾讯的构想中，未来企业经营不再是“人操作系统”，而是由“Agent组织系统”，人负责目标制定与决策把关，AI负责感知、分析、执行和持续优化，一个以数据飞轮驱动的智能经营时代正在到来。
把营销团队变成一支数字专家军团
李学朝提到，当下企业推进AI落地普遍面临三重挑战。
首先是人才瓶颈，企业很难快速培养既懂业务又懂AI的人才；其次是规模化难题，许多企业能够完成AI试点，却难以把成功经验复制到整个团队；第三则是数据价值释放不足，大模型能够回答问题，但企业真正的核心资产，包括私域数据、会员数据、业务流程数据等，往往没有被充分利用。
基于这一判断，腾讯推出AI原生营销云。
与传统营销云不同，它并非在原有系统上增加几个AI功能，而是围绕Agent重新组织整个营销流程。过去营销人员需要在CDP、MA、内容平台、企业微信等多个系统之间切换，如今Agent可以直接完成圈人、策略编排、内容生成、用户互动和效果分析。
腾讯营销云产研总经理曾炜
李学朝将其概括为五类营销智能体组成的数字营销专家团——MAGIC Agents。其中，Mine（挖掘智能体）负责发现机会与识别人群；Architect（编排智能体）负责营销旅程设计；Generate（内容智能体）负责内容生产；Interact（互动智能体）负责私域互动；Check（分析智能体）负责效果分析与复盘。
这意味着，原本需要多个岗位协同完成的工作，可以由一套Agent体系协同完成。“过去运营团队80%的时间消耗在执行上，现在应该让运营人员从执行中解放出来，把精力放在策略设计、商品洞察和营销复盘上。”李学朝说。
更重要的是，腾讯并没有让Agent脱离企业实际业务运行。
在AI原生营销云底层，腾讯构建了涵盖客户认知、运营经验、决策模型和执行能力的营销底座。Agent不仅能理解用户是谁、当前处于什么状态，还能调用企业历史沉淀的运营策略、品牌规范以及执行工具，从而实现真正贴近业务场景的自动化营销。
这一能力已经在多个行业得到验证。
津药达仁堂与腾讯共同打造的“数字运河”项目，便是一个典型案例。
面对慢病患者管理长期存在的服务断层问题，双方围绕心血管疾病场景构建数字化慢病管理平台。过去依赖店员经验识别患者、跟进回访的模式，被AI驱动的患者运营体系替代。系统能够自动识别目标患者、生成个性化健康内容、安排服务触达并持续跟踪复购情况。
项目试点期间，目标患者识别量提升100倍，店员任务执行率从25%提升至70%。而在即时零售场景中，原本需要多人耗时1.5天完成的数据分析、策略制定和执行流程，被压缩至5分钟内完成，实现140倍效率提升。
对于达仁堂而言，Agent不仅解决了效率问题，更重要的是把慢病管理经验沉淀为可复制、可扩展的数字化能力。
从这个角度看，AI原生营销云所重构的并不仅仅是营销工具，而是企业增长能力本身。
让交易系统拥有自己的AI运营团队
在过去很长时间里，营销与交易始终属于两套系统，营销团队负责引流，商城团队负责成交；前端做活动，后端做运营；公域、私域、线上、线下分别管理。
这种模式带来的直接结果是数据断裂和效率损耗。
李学朝在演讲中举了一个典型例子：消费者在线下门店被导购服务后没有立即购买，后来通过线上商城完成下单，由于系统割裂，这笔业绩往往无法回归导购和门店，导致线下团队缺乏持续维护会员的动力。
而越来越多品牌已经意识到，全域增长时代必须解决线上线下业绩脱钩的问题。
云Mall 2.0正是在这样的背景下诞生，腾讯将经过多年验证的千亿级交易底座升级为AI原生商城平台，并为其配置了一支由多个Agent组成的AI运营团队。
云Mall产品负责人秦江
面向消费者端，智能导购Agent能够理解自然语言需求，实现商品推荐、组合搭配和一键加购；面向运营端，经营分析Agent则像一位全天候工作的运营总监，持续扫描商城经营状况，自动发现异常指标、分析原因，并生成可执行的优化方案。
更关键的是，云Mall 2.0不再是一套独立交易系统，而是与营销云实现深度融合。
营销云负责识别用户、制定策略、完成触达；云Mall负责交易承接、履约服务和经营分析；交易数据再回流营销系统，形成新的用户画像和运营策略。
由此，一个完整的数据飞轮得以形成。
李学朝认为，这种闭环能力正是腾讯最大的差异化优势，“腾讯广告负责公域获客，营销云负责私域运营，云Mall负责交易转化，最终数据再回流形成增长飞轮。”
当营销与交易真正打通之后，企业看到的不再是一次活动的ROI，而是整个用户生命周期价值的持续增长。
营销与交易融合正在成为增长新范式
AI原生营销与交易融合的价值，已经在多个行业显现——从零售、文旅到建筑地产、医疗健康、出行，多家行业龙头已选择与腾讯共同探索这一创新路径。
以百丽时尚集团为例，作为拥有BELLE、STACCATO等多个知名品牌以及数千家直营实体门店的大型鞋服企业，百丽时尚持续探索线上线下协同运营的有效路径。
在与腾讯营销云合作后，百丽时尚持续推进全域数据沉淀和公私域联动运营。
其中，旗下STACCATO品牌视频号“好友日”活动成为典型案例。通过私域会员数据与腾讯算法能力联动，活动不仅带动公域增长，还推动私域成交贡献占比提升至20%以上，实现离店与在店场景的一体化运营。最终，活动目标完成率达到129%，并带动整体销售增长。
过去，企业往往把公域获客、私域运营、交易转化视为三个独立环节；而在AI原生时代，它们正在被重构为统一的增长体系。
同样的逻辑也发生在达仁堂这样的传统医药企业身上，从患者识别到健康科普，从店员任务到即时零售，从数智营销到健康服务，整个患者旅程被连接成完整闭环。
不同产业、不同业态背后，共同指向一个变化：Agent开始承担越来越多原本属于人的执行工作，而人则更多负责目标设定、策略判断和品牌决策。
这并不意味着AI取代人，相反，AI真正改变的是企业组织方式，过去是人操作工具，AI辅助执行；未来是Agent组织系统，人负责决策和审批。
随着AI原生营销云与云Mall 2.0的发布，腾讯试图推动的也不仅是一轮产品升级，而是一场企业增长模式的重构。
当营销与交易被同一套数据底座连接，当Agent开始贯穿获客、运营、成交与复购全链路，企业竞争的焦点或许将不再是谁拥有更多流量，而是谁能够更快构建起持续进化的智能增长系统。
而这，也许正是AI进入产业深水区后最值得关注的变化。
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