对话阿卡CRM：打造一个“成果驱动”的新式AI CRM模型_风闻

在阿卡CRM对客户的交付体系里，软件工具虽然是必不可少的。但软件更多是作为工具支撑处于交付金字塔的最底层，上层是阿卡CRM和客户共同的对于“业务蓝图-财务表现-KPI”的逐层拆解。

作者|皮爷 

出品|产业家 

“我们会先和客户对齐最终想实现的业务目标，再反向一步步拆分怎么做到这些结果，具体到每个环节的运营指标、工具指标等等，中间会大量涉及与客户业务部门的沟通对齐。”Taylor周告诉产业家，“我们会用大量的AI和Agent能力来帮助客户实现这些指标。”

她是阿卡CRM合伙人。对阿卡CRM的一个介绍是，这是一家以全渠道客户联络中心为基座，结合AI Agent驱动的流程自动化引擎与智能决策，帮助客户在营销、客服场景下完成效率提升的企业，其主要产品模式是通过整合企业内外部数据，构建客户互动管理的专有云平台，从而帮助企业完成增长。

这是一个“有特色”的定位。即在过去的多年时间里，对于CRM市场，外界更多的印象是关于各个场景云的SaaS产品交付，如营销云、电商云等等，这些基于不同场景的CRM SaaS产品成为着国内企业获得营销服加持的最核心方式。

但阿卡CRM不同。在这个同样标签是“CRM”的企业的对客户服务模型里，能看到的核心交付模块不再是订阅、SaaS交付，而是**“解决方案”、“互动平台”、“成果交付”、“贴身运营”，**此外，还有如今嵌入在交付方案中的一个个“AI Agent”产品模块和与客户共同协作的服务流程。

这些关键词串联到一起，也恰构成着Taylor周所说的“基于AI的成果驱动服务模式”。

在阿卡CRM这家企业身上，新的AI生产力答案正在被一一给出。

一、“工具是辅助，业务成果才是金字塔顶层”

“我们的核心定位是营销方向，不局限于某个赛道，不过目前服务比较多的是汽车客户。”Taylor周表示，“我们主要通过贴身运营的方式，帮助企业构建其营销、客服场景的链路，同时提高效果。”

这种服务模型是阿卡CRM的核心产品形态。即和固有的SaaS企业基于标准化的自身产品来满足客户需求的模式不同，阿卡CRM更为“直接”——从客户的KPI出发，通过一系列的拆解进而给出对应的需求满足方案。

Taylor周告诉我们，这些拆解会很“细致”。“比如我们拿到需求后，会首先帮客户做业务蓝图设计、流程SOP梳理，也就是怎么一步步实现这个需求，确保每一种业务可能性都能闭环，然后我们会在每个关键环节的节点分别定下对应的指标，和客户一一对齐，这些都确定好了后我们才会进入到执行阶段。”

这种“基于成果交付闭环推导”的做法保证的是企业和服务商的行动一致性。

一个存在于SaaS乃至中国TO B赛道的普遍现象是，不少服务商提供的是“交钥匙工程”，即服务商为企业交付是一个封装黑盒的产品，其流程往往是企业先行提软件需求，由供应商负责实现，双方从交付之始便陷入了对功能清单和工作量博弈的局面，而对双方最终想实现的业务目标却鲜少提及，这也带来了在过去多年里的“项目不达标”、“项目烂尾”等等情况。

实际上，这是固有的SaaS交付模式中存在的一个公认弊端，也是在中国的产业土壤上市场对于SaaS企业续费率不高现状分析的一个核心原因。即如今在中国市场上的SaaS企业更多的对外服务形态是成熟的标准化的SaaS产品，尤其以CRM\ERP等核心环节为代表，但中国市场的企业成熟度和底层软件标准化程度相较欧美仍有差距，一款标准化的SaaS产品往往很难满足企业的真实需求，其需要大量的后期调试、项目开发甚至服务商的长时间运营等等。

这种“产品和需求不匹配”的情况带来的是过去多年里中国市场对于SaaS乃至整个软件行业的讨论。

但这个讨论，在阿卡CRM身上不存在。Taylor周告诉产业家，在阿卡CRM对客户的交付体系里，软件工具虽然是必不可少的，但软件更多是作为工具支撑处于交付金字塔的最底层，上层是阿卡CRM和客户共同的对于业务蓝图-财务表现-KPI的逐层拆解。

“比如我们会协助客户在不同环节做大量的A/B测试，像机器人流程和话术设计的A/B测试、音色的A/B测试、手机或固话外显号码的A/B测试等等，都是在不断优化中帮助客户达到最优的业务效果。再比如我们帮助客户做的AI Agent外呼、AI Agent客服质检等产品也都是为了达到更好的沟通体验或更深层的客户心声挖掘，以促进业务转化和服务提质。”

可以理解为，在阿卡CRM的交付模型里，**其把AI Agent等前端产品形态更多作为满足企业营销服需求整体方案中的最底层能力，基于一个个原子化模块和产品的串联，**同时基于和客户的共创配合，最终排布在前端组合成最终面向企业的交付成果驱动的服务模型。

实际上，这种全面的贴身运营也恰给阿卡CRM带来的是越来越深的行业know-how，让其面向企业的成果驱动的服务模式更为专业和可行，构建起正向飞轮。

比如在2024年，阿卡CRM就帮助国内某知名车企强化了其对于线索的强营销能力，通过AI外呼、线索清理、大模型底座的复合产品交付方案帮助其构建更完善的客户管理体系。“比如针对客户所有掌握的媒体线索，我们会通过具备超拟人音色的AI外呼来帮助客户识别一轮线索，之后再通过不断地线索清洗进行近一步的识别，然后再下发到店端。”

这样做的价值在于可以有效提高车企和店端的协作效率，让真正下达店端的线索是真正有价值的线索。此外，基于大模型底座，阿卡CRM还可以帮助企业自动生成回复文案，在直播间、小红书等不同媒体上进行更智能化、个性化的回复，提高线索转化效率。

“第一期持续了一年多时间，包括从和客户的对齐到整个方案的落地。”Taylor周告诉我们。

在营销场景外，客服也更是阿卡CRM的加持方向之一。比如同样是和国内某厂商的合作中，基于其提高自身线索转化率的需求，阿卡CRM就帮助其搭建了一套完整的客服质检体系，把之前不可量化的客服工作通过转化为文字的形式进行更为精细化的质检，加上AI Agent能力，大大提升了质检效率和复杂业务问题的检出率。

实际上，能真实感受，不论是和国内其他SaaS企业，还是如今的AI Agent企业，阿卡CRM都有所不同，相较于前者，这家企业交付的前端应用更加柔性适配，而相较于后者，在整个交付过程中则是充满了营销服的know-how细节。

而在这些特殊性的前端，对应的恰是企业的真实线索转化率或客服质量需求。“其实很多企业的观念也在变化，他们也开始想的比较清楚。比如企业会在第一阶段要求功能和业务闭环率达到基准线，比如80%；**第二阶段在持续提升闭环率的同时，客户开始对KPI提出要求，例如高分线索的商机转化率、到店率、锁单率等等，这就涉及到大量的运营策略优化，**最后在第三阶段把好的模式固化下来，继续推动质与量的进一步提升。”Taylor周表示，“只有这些全部满足了，才能成功验收。”

二、成果驱动背后：一个新式的AI服务模型

实际上，这个结果对应的却是如今整个AI行业的某些悖论。

即不论是通用Agent产品Manus还是DeepSeek，抑或是chatGPT，甚至某些垂类Agent等产品，其如今很难彻底完成业务效果的交付，甚至从需求到效果的整个执行链路仍然不够明朗。

这些共识和现状也恰对应着如今人们对AI的新思考：即到底怎样的AI交付模型能够做到真正意义上的“效果交付“？

这也是阿卡CRM团队过去一两年时间里不断思考的问题，但在思考之外，一些动作也在这家特殊的CRM企业内部上演。**“我们大部分时间都花在把各个智能应用及智能体、人工使用的业务数据和业务知识进行打通上，**进而保证AI能使用更适合更精准的数据进行运作，同时人工在进行业务活动的同时自动把工作过程中用到的业务知识和数据沉淀在系统中，供AI参考和使用。”

“我们这些Agent产品和传统智能化应用不同，这些应用不只提供基于各个场景的单项功能服务解决能力，而是以最终业务价值为目标。比如语音、文本机器人不再以接替人工服务为目标，而是以解答客户问题，完成服务调研为目标；坐席辅助不是以实时准确推荐知识为目标，而是以帮助坐席完成业务KPI为目标。”

这种“目标”的不同对应的是阿卡CRM团队开发人员对于Agent的不同推理研发模式和提示词工程设定，即如何把Agent从过去的产品驱动形态转化为结果驱动形态，中间需要的是一个个工程能力的落地实践。

同时，这些思维也带来的是阿卡CRM和市面上几乎所有SaaS企业、AI Agent企业截然不同的服务模式，即相较于SaaS企业以Copilot为名为现有应用程序添加了薄薄的 AI外衣，阿卡CRM的AI服务模型将数据、AI能力和行动系统集成，目标是实现可以自主执行任务并推动企业内部业务变革。

Taylor周告诉产业家，相较于去年，今年客户对AI的需求更旺盛，也更清晰，但一个共识是越来越多企业从关注AI应用本身转变为关注AI能带来的业务价值和业务ROI。

“我们的Agent产品是从第一天就真实跑在客户的场景实践中的，一直到现在，都是为客户的需求服务。”Taylor周表示。“现在已经可以为客户做到20%—30%的转化率增幅，达到客户预期。”

三、AI时代，新的软件形态已经来了吗？

焦虑。这是在过去一年乃至两年时间里，大部分国内软件厂商的感受，这种感受的源头不仅是对AI新技术确定性的审视，也更是对过去既有软件形态和优势的不确定性。

“虽然说一些权限管理、流程等方面这些依然是我们的优势，但这些也都体现在现有的产品形态中，怎么把这些优势转移到新的AI产品里，这些我们是不确定的，或者不确定是不是会由我们这一批企业完成。”国内某软件厂商负责人告诉我们。

这些变化对应的恰是红衫闭门会共识背后的新展望，即在AI时代，真正的交付模式会是怎样的？接下来的3到5年，留给这些软件厂商的窗口期还有多久？

但阿卡CRM显然不在此列。

实际上，如果从这家特殊的CRM企业路径来看，似乎不难理解软件厂商的焦虑。即对软件厂商而言，尽管其有精力、财力进行AI相关的研发，但服务商很难在投入了大量财力的产品之外再进行全链条的服务，AI更多仅仅是其中一个功能模块，而非实现某个目标/指标的核心手段，换言之，基于固有的SaaS形态，“成果交付”很难完成。

对阿卡CRM的一个更全面的观察是，这个依然定位“CRM”的企业展现出来的是完全不同的交付和产品界面，在它的产品里，AI Agent不是唯一的前端界面，和企业需求直接相关的成果驱动被放到整个交付体系的最前端，AI Agent和其他手段一起成为完成这个最前端目标的核心手段。“我们最大的优势就是过去十多年在大客户中服务的经验和过去服务客户沉淀的数据支持方法和通用数据沉淀。”阿卡CRM相关负责人告诉我们。

从这个路径来出发，基于产品考量的PMF的衡量其实也变得不那么重要，因为对服务商而言，整个交付体系的核心不再是产品本身，甚至不是AI本身，而更是产品、策略、AI Agent等一系列节点串联起来达成的成果。“在第一个项目推进的时候，我们就是盈利的，是确定性的。”

如今，这种基于AI的新交付形态推动着阿卡CRM的真实业务飞轮。“今年找过来的车企比去年多了很多，现在我们一共服务了十几家车企，而且今年很多去年的项目也都开始推进二期项目，从最开始的单纯的大模型底座到现在比如智能质检Agent，以及帮助企业激活一些数据资产等等，都在陆续上。”Taylor周告诉我们。

此外，在阿卡CRM内部，新的“产业know-how”也开始成形。比如除了之前对对营销服等领域的理解之外，更多的AI时代的“know-how”也在被阿卡CRM内部积累下来，比如如何和客户对齐“结果”，如果真实了解并且拆解客户需求同时转化为执行SOP，以及中间该使用怎样的策略和Agent形态、AI方式来保障整个成果等等，这些新式的AI工程已然成为阿卡CRM内部被视为最珍贵的资产。

可以说，在阿卡CRM这家企业身上，能看到不仅仅是成果驱动服务一个点，与之同步出现的还有基于“成果驱动”之上的对AI Agent的新式理解和运用，和客户之间的不断共创打磨，与之匹配的特殊组织架构，以及不同以往的服务流程以及新式的企业底座价值积累。

在最新的宣传片上，阿卡CRM 给出的新标语是“30天，AI接管增长。”或许，这也恰是如今AI时代的新To B服务答案。