从用户经营到海外增长，AI Agent 正在重塑企业增长工作流

近日，Sensors AI 系列沙龙·品牌零售与泛互联网专场先后在上海、深圳举行。来自品牌零售、餐饮消费、互联网、跨境电商及企业服务等领域的嘉宾齐聚，共同探讨 AI Agent 如何深入真实经营流程，持续承接企业增长工作。

对于品牌零售和泛互联网企业而言，增长从来不是单点问题。一次用户转化涉及广告投放、内容种草、商品策略、页面体验及会员运营等多个环节；一个经营问题的解决，往往需要运营、产品、数据、市场和技术团队协同参与。链路越长，协同成本越高，增长机会越容易停留在报表和文档中。

当企业走向海外，增长链路进一步延长。企业既要判断不同市场的发展阶段，协调广告、内容、社区、SEO、官网和电商平台等多渠道，又要解决站外流量来源及站内转化承接问题。

因此，企业真正缺少的并非又一个分析工具或营销系统，而是一种能够理解目标、调用数据、协调资源并持续推进任务的增长工作能力。这也是本次活动的核心议题：当 AI Agent 不再只是回答问题，而是开始承担具体工作时，企业的增长方式将发生怎样的变革？

从提供增长工具，到承接增长工作

活动现场，神策数据创始人兼 CEO 桑文锋介绍了神策从数据驱动走向 AI Growth Team 的产品思考。

过去，企业购买数据产品主要为了获取采集、分析、画像、分群和触达等工具能力。但工具本身不会主动工作，完整的增长闭环仍需业务人员提问、分析师洞察、运营制定策略，再由多团队推进执行。这意味着数据驱动能力的上限受制于人才配置、组织协同和执行能力。

面向这一痛点，神策提出打造企业专属 AI Growth Team，推动产品交付从“交付软件”走向“交付工作量”，最终实现“交付结果”。企业获得的不再只是一个供人操作的系统，而是一批围绕增长目标持续工作的 AI Agent。

作为能力基座，Sensors AI 并非在企业现有系统外重建孤立的 AI 对话框，而是依托已有的数据基础、分析能力和运营能力，将经营目标转化为可执行、追踪和沉淀的增长任务。

神策数据 Sensors AI 产品负责人关海南介绍，Sensors AI 通过主 Agent、场景化 Agent 和技能之间的协同，完成对业务目标的理解、任务拆解、能力调度和结果交付。复杂任务不再是“黑箱”，而是形成可观察、可确认、可调整的执行过程。

神策数据解决方案负责人杨意演示了餐饮新客首转二的场景：运营人员只需提出业务目标，Agent 即可自动完成数据探测、用户分层、价值评估和策略设计，识别优先运营人群，并结合商品偏好、触达渠道和优惠敏感度形成具体建议。

这种变化的意义在于，让一套增长方法有机会被持续运行，不再完全依赖少数人的经验和精力，从而将原本需要数周完成的项目压缩至更短时间。

从 AI 增长分析师，到 AI Growth Worker

在此前“可被雇佣的 AI 增长分析师”AGA 的基础上，神策数据 AGA 产品负责人游臣隽进一步介绍了 AI Growth Worker（简称 AGW）。

神策数据 AGA 产品负责人 游臣隽

AGA 不是等待提问的聊天机器人，而是能进入企业日常工作环境、持续完成增长分析任务的数字员工。它可存在于企业微信、飞书等即时通信工具中，主动巡检指标、发现异常，在团队讨论中承接问题并调用数据完成分析，无需改变原有协作方式。

与个人 AI 助手不同，AGA 面向整个组织。优秀的分析方法可在日常协作中沉淀为企业 Skill 并向团队共享，让新成员直接获得组织积累的能力，实现组织整体变强。

AGW 则将数字员工的边界从增长分析扩展到更广泛的增长工作。AGA 可视为装备了数据分析工具的 AGW。当接入不同数据源、业务工具和专业技能后，AGW 还能进入达人运营、内容营销、门店管理、客户触达等更多场景。

例如在品牌达人营销中，传统工作涉及筛选、去重、沟通、谈判和履约跟进，流程跨越多个平台且包含大量非标准化判断。AGW 可持续推进任务，在需人工判断的环节分配给负责人，获反馈后继续下一步。

在连锁零售场景中，AGW 可帮助总部将策略分解至区域、门店和导购，追踪执行状态并将一线反馈带回整体策略，将依赖人工督促的工作变为可持续推进和复盘的经营链路。

AGW 与传统工作流系统的区别在于：标准化系统擅长处理固定流程，而增长工作具有高度不确定性。AGW 不要求所有流程完全标准化或自动化，它能调用工具和人力，自动完成任务由系统推进，需经验判断的部分交给负责人，全程由数字员工持续跟进。

UX Agent：读懂用户行为背后的真实情境

在深圳场，神策数据技术 VP 付力力介绍了 UX Agent，展示 AI 如何从量化数据进入具体的用户体验场景。

过去，漏斗分析和事件数据能发现用户流失环节，却难以解释原因。因为事件数据记录了用户做了什么，却未保留用户当时看到了什么。同样的操作在不同页面状态和视觉情境下可能代表完全不同的问题。

UX Agent 通过理解真实 Session Replay，将离散的用户行为还原为完整情境。以跨境电商网站配送选择为例，两位用户都多次切换配送方式并退出结账，但原因可能截然不同：一位是因运费过高，另一位则是因总价变化不在视口内，需反复滚动确认而放弃。

前者指向价格策略，后者则是页面交互设计问题。UX Agent 能帮助企业区分这些原因，提出针对性优化方向，如更早展示运费信息而非简单增加优惠。

对于电商、内容平台及互联网服务而言，这种能力补足了量化分析与真实体验间的空白。指标说明“哪里出了问题”，Session Replay 还原“当时发生了什么”，UX Agent 则进一步解释“为什么发生”，并将大量 Session 转化为可用的体验洞察。

当 UX Agent 与 AGW 协同时，体验优化可从一次性报告转向持续运行的经营机制：数字员工持续巡检关键页面，发现问题、提出建议、推动确认并观察调整后的转化表现。

UX Agent 提供量化信号和代表性 Session，AGW 提出方案、完成修改，并请业务负责人确认

Omni-Growth Agent：从单渠道优化走向全域增长判断

对于跨境企业，增长问题不仅发生在站内。出海企业通常需面对 Google、Meta、LinkedIn、SEO 等多种获客方式，不同渠道的角色、投入周期和转化路径差异明显。

真正的难点在于判断当前阶段最该做什么：哪个市场优先进入、哪个渠道为主战场、预算如何分配以及何时止损。神策数据 Omni-Growth Agent 增长负责人王守闯介绍，Omni-Growth Agent 旨在提供一名“会出海的 AI 增长专员”，而非单一渠道优化工具。

神策数据 Omni-Growth Agent 增长负责人 王守闯

它首先基于行业、市场、产品阶段进行全域诊断，识别核心瓶颈；随后判断渠道优先级，再深入关键词、受众、出价、创意及 SEO 等具体动作。在此过程中，各渠道不再孤立管理，Agent 从全局出发，持续判断渠道间的配合策略。

先诊断，再执行，再持续优化

Omni-Growth Agent 并不意味着将决策权完全交给 AI。初期，Agent 提出建议由人工确认；随着规则建立和信任加深，企业可对低风险动作分级授权，关键决策仍保留人工确认。

对于跨境电商、独立站及 SaaS 出海企业，这意味着 AI 开始参与市场判断、渠道编排、执行推进和效果复盘。站外获客与站内转化不再割裂：Omni-Growth Agent 优化流量结构，UX Agent 理解站内体验，AGW 将问题转化为具体任务并推动，形成从流量进入到转化复购的完整增长链路。

让 AI 真正进入经营主流程

上海、深圳两场活动呈现的并非几个独立的 AI 功能，而是一种新的企业增长工作方式。对于品牌零售企业，AI 连接总部策略与门店执行；对于泛互联网企业，AI 围绕拉新、留存和体验优化持续工作；对于跨境企业，AI 打通海外公域获客与站内转化。

尽管场景不同，但共同趋势是：AI 的价值正从提供答案走向承接任务，从辅助个人走向协同组织，从单点操作走向持续推进完整的增长工作流。

从数据驱动走向 AI Growth Team，并非推翻过去建设的数据平台和工具，而是让这些能力首次被持续调用、主动组织并转化为具体行动。当增长工作由 AI 持续承接，数据将不再只是静态资产，而成为企业经营系统中真正能够工作的力量。