95% AI 專案失敗都死在數據整合？Salesforce 這樣解，客服回應時間壓縮到 30 秒
在過去，企業的會員行銷普遍採取單向溝通模式，透過 LINE、簡訊或電子郵件發送促銷訊息，然因行銷人員配置有限，不得不在信末附上「請勿回覆此訊息」的提醒。
然而，自 2023 年生成式 AI 全面爆發以來，消費者愈來愈期待被即時回應，企業的行銷流程也被迫重構。在阿物科技（awoo）主辦的「iSearch x MarTech Asia 年會 2026」上，Salesforce 企業客戶事業部副總經理蘇俊熹便提出了一套解法：以 Data 360 數據整合與活化平台為地基，搭配企業級代理式 AI 平台 Agentforce，協助企業打破傳統單向行銷的框架，讓品牌與顧客之間，終於能夠真正對話。
AI 專案為何頻繁失敗？數據孤島才是根本問題
許多企業在嘗試導入 AI 解決方案時，往往面臨極高的失敗率。蘇俊熹指出：「95% 的 AI 專案會失敗，原因是因為數據整合。」在多數企業中，會員資料、POS 系統數據與電商網站行為，長期分散在不同部門的資料庫裡，彼此無法互通，造成數據孤島。AI 模型再強大，若餵入的是破碎、過時或互相矛盾的數據，輸出的結果同樣不可信。
為此，Salesforce 以 Data 360 作為核心基礎。該平台能夠整合散落各處的數據，包括靜態的客戶個人檔案（如基本資料、消費紀錄），也能即時捕捉用戶在 App 或網站上的動態行為。透過數據引入、協調清理與數據活化三個步驟，將匿名訪客與既有會員的關聯梳理清楚，為 AI 提供乾淨、可信且有治理機制的數據來源。有了這層基礎，AI 代理才能在安全的軌道上運作。
Bouygues Telecom：數據統一，客服回應從分鐘縮短至 30 秒
以法國電信商 Bouygues Telecom 為例。該企業旗下 6,000 名客服人員每天面對大量帳單與技術問題，過去查詢答案時需翻閱多達 500 篇複雜文件，有時一個問題就得翻找 12 頁才能解決，答案品質也因人而異。
導入 Data 360 後，Bouygues Telecom 將 CRM 紀錄、客戶滿意度評分、技術人員到府紀錄，乃至 SAP、Google Cloud 等第三方系統的數據，透過零複製（Zero Copy）連接全部整合進統一的客戶檔案，並即時同步更新。在此數據基礎上，Agentforce 打造了 AI 客服代理 Iris。客服人員現在能在 30 秒內給出精確答覆，而非過去的數分鐘。
從工具升格為數位員工的 AI 代理
傳統行銷團隊的任務，在於提升品牌心佔率、創造顧客終身價值、提高滿意度並優化整體效率。但 AI 代理的出現，讓 AI 工具不再只是被動接收指令，而升格為一能夠理解目標、自主規劃任務的數位員工，在行銷人員不在場的時候，也能獨立處理任務。具體而言，它能做到以下四件事：即時協作與自動執行、深度個人化互動、全天候不間斷服務、數據驅動優化。
然而，在建置 AI 代理時，企業也必須確保它具備以下五大核心特質，避免 AI 代理的行為難以預測及無法信任。
- 角色：須定義清楚的專業分工。如這個代理負責客服、行銷推薦或庫存預警。
- 數據：賦予其存取可信數據的權限。存取範圍要與職責對應，不能無限上綱。
- 行動：讓其具備跨系統執行任務的能力，例如可以查詢 CRM、觸發 EDM、更新庫存狀態。
- 邊界：嚴格控管其不該回答的範疇與規範，例如涉及退款金額的最終決策，仍應留給人工。
- 通道：確保它能透過 LINE、WhatsApp、Email 等多元管道流暢回覆顧客，而非只能在單一介面運作。
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AI 導入不必一步到位，先從最簡單的範本開始
企業導入 AI 代理的成熟度路徑，大致分為三個階段：從最初的人問 AI 答，到 AI 能根據條件自主觸發行動，最終進化到多 AI 代理協作。蘇俊熹建議企業不必一步到位，而是依據自身的數據成熟度，從最簡單的範本開始嘗試，逐步擴展至能承載複雜業務流程的 AI 生態系。
資料來源：Salesforce
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