面对“增量”转向“存量”的新常态，企业正普遍陷入“增长焦虑”❤️。9月17日，在2025腾讯全球数字生态大会上，腾讯企点营销😢云全面升级，推出以“Magic Agent”为核心的全链路营😊销智能体，旨在通过AI技术为企业提供一套全新的增长解决方案，⭐以解决从高层战略到一线执行的营销增长困境。 腾讯云副总😆裁、腾讯企点负责人李学朝表示：在存量时代，腾讯企点营销云通过🤗三大升级，助力企业提供增长。通过营销云基础产品智能化让操作化😜繁为简，大幅提升效率。营销决策引擎Customer AI以模😴型驱动实现精准营销，让每次决策有数可依。全链路智能体Magi🤗c Agent将营销人员从繁琐劳动中解放，助力企业快速打造“⭐一专多能”的AI营销团队。 腾讯云副总裁、腾讯企点负责🤗人 李学朝 营销云基础产品全面AI升级 让业务化繁为简💯 在过去，营销工具往往界面复杂、专业性强、使用门槛高，💯导致业务人员难以充分利用其功能，针对一线业务人员面临的“执行🚀焦虑”，此次升级将AI能力深度融入了客户数据平台（CDP）、🎉营销自动化（MA）、社交客户关系管理（SCRM）和融合分析（😍FA）等基础产品中，将复杂的“技术操作”变为简单的“业务对话😁”。 在腾讯企点营销云四大核心产品中嵌入了多项AI能力😢，旨在直接解决业务痛点。例如，在CDP中，新增的“智能分群”😎功能可以帮助运营人员从海量用户中快速圈选出目标人群；在MA中💯，“辅助画布生成”则能显著简化复杂营销旅程的创建过程；而FA👏的“画像报告解读”和“智能归因”功能，则能自动生成并解读营销😂效果报告，为团队提供清晰的洞察 。这些智能辅助功能，让业务人😅员能够更快捷、更轻松地使用专业营销工具，从根本上提升了营销的😜人效。 推出营销决策引擎Customer AI 实现模😆型驱动的精准营销 为解决企业面临的“增长焦虑”与“本领😎焦虑”，腾讯企点推出了“营销决策引擎（Customer AI😂）”作为整个系统的“大脑”。该引擎的核心是“以用户为中心，编😊排全旅程个性化体验”。它彻底改变了过去依赖经验的低效策略循环😀，通过强大的大模型和机器学习能力，为企业提供了清晰、可量化的😢增长路径。它能够科学地评估每一条策略，并持续将洞察反哺给模型🥳本身，使其不断进化。 营销决策引擎具有“四维匹配”能力🚀，实现了“人、内容、商品、权益”的最优组合。它能够进行智能的👏用户价值分层，预测用户的转化概率和流失风险。在此基础上，它会😊为不同人群精准匹配最合适的商品和权益，实现利益点的精准触达。😂最后，利用AIGC技术，能够根据用户特征、商品和权益信息，自🤗动化生成海量、多模态的个性化内容。这种模型驱动的精准营销，让❤️每一次决策都有数可依，确保了营销投入的高回报。 营销云👏智能体升级Magic Agent 助力企业打造“一专多能”营🤯销团队 本次全新升级的“Magic Agent”全链路🤩营销智能体，旨在赋能企业快速打造一个“一专多能”的AI营销团😘队。它不仅解决了人力在面对海量用户时的“天花板”问题，更将营🌟销专业人士从繁琐的重复性工作中解放出来，使其角色从“执行者”😘转变为“战略编排者”和“业务增长的设计者”，开创了全新的营销🙌工作范式。 Magic Agent非单一工具，而是一个🎉由多个Agent构成的智能体系。例如，“人群圈选Agent”😘能高效锁定高价值人群，告别盲目投放；“旅程编排Agent”能👏自动化设计用户转化路径；“内容生成Agent”则能基于多模态🤗技术生成更心动、更丰富的个性化内容；“企微互动Agent”能🤗帮助跟进线索转化，提升私域用户活跃；“活动分析Agent”能😂够零门槛地提供复盘报告和优化建议。通过这些智能体的协同工作，😂一个运营人员就能轻松完成一场复杂的营销活动落地，实现“从1人😊变身1个团队”的飞跃 。 在本次腾讯全球数字生态大会上🤯，腾讯企点不仅仅发布了产品升级，更是将多年来在营销技术领域的🤔深厚沉淀与行业洞察系统化地呈现，发布了《腾讯企点智能营销白皮🤩书》。融合了来自营销领域的尖端知识、多家头部客户的实战最佳实⭐践，以及多位营销专家的深度访谈，最终提炼出一套经过市场反复验😡证的、科学且系统的增长指南。 会上，腾讯云副总裁、腾讯⭐企点负责人李学朝分享了该解决方案在多个行业的应用成果。例如，😡在与绝味食品的共创项目中，首次实现AI Agent参与全链路😎营销，AI组的销售业绩是人工组的3.1倍，内容点击率1.8倍🙄，支付转化率2.4倍。在与太平鸟的合作中，AI组在素材链接点🤩击率上比人工组提升了90%，支付转化率也提升了20%。 🙌 该解决方案并非只针对单一行业，目前已在鞋服、餐饮、酒店、车😎企等多个领域助力客户实现业绩增长。这标志着营销行业正从劳动密🤩集型向智能驱动型模式的根本性转变，为企业在有限的“存量”市场😘中寻找新的增长点提供了关键路径。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，😎研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队🥳主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😅推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到🤩学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出😡，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🚀案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领🔥域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干😎预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会😀获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS😀eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我🤯验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🌟的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行👍评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😆Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🚀ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，😎尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在😅论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模❤️型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了🤔同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 😉划重点:返回搜狐，查看更多