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title: "Salesforce（纪要）：中小企业需求强劲，继续发力 Agentforce"
description: "以下是$赛富时(CRM.US) FY26 Q1 的财报电话会纪要，财报解读请移步《Salesforce：AI agent 美梦仍是 “可望而不可及”？》一、财报核心信息回顾​​​​1、FY 2026 指引​​:（1）全年营收指引上调​​4 亿美元​​至​​413 亿美元​​（区间上限），下限也上调 5 亿，反映​​8-9% 的同比增长​​（按固定汇率计算增长​​8%​​）。部分是受汇率逆风变顺风的"
type: "topic"
locale: "zh-CN"
url: "https://longbridge.com/zh-CN/topics/30145828.md"
published_at: "2025-05-29T04:54:48.000Z"
author: "[Dolphin Research](https://longbridge.com/zh-CN/news/dolphin.md)"
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# Salesforce（纪要）：中小企业需求强劲，继续发力 Agentforce

**以下是**$赛富时(CRM.US) **FY26 Q1 的财报电话会纪要，财报解读请移步《**[**Salesforce：AI agent 美梦仍是 “可望而不可及”？**](https://longportapp.cn/zh-CN/topics/30140966)**》**

**一、财报核心信息回顾**​​

​​**1、FY 2026 指引​​:**

（1）全年营收指引上调​​4 亿美元​​至​​413 亿美元​​（区间上限），下限也上调 5 亿，反映​​8-9% 的同比增长​​（按固定汇率计算增长​​8%​​）。部分是受汇率逆风变顺风的利好。

（2）订阅与支持业务收入增长：​​按固定汇率计算约 9.5%​​（由 Data Cloud 和 Agentforce 驱动）。

（3）运营利润率：维持​​non-GAAP 口径 34%​​和​​GAAP 口径 21.6%​​。

（4）运营现金流增长 10-11%​​；自由现金流增长：​​9-10%​，维持不变。

​​**2、Q2 指引​​:**

（1）营收预期：​​101-102 亿美元​​，同比增长​​8-9%​​（按固定汇率计算增长​​7-8%​​）。

（2）CRPO 增长：​​10% 同比​​（按固定汇率计算增长​​9%​​）。

​​**3、资本分配​​:**

第一季度通过股票回购与股息返还股东​​31 亿美元​​。资本返还计划启动以来累计返还​​超 240 亿美元​​。

**二、财报电话会详细内容**

**2.1 高管陈述核心信息**

**​​​1、​​ ​​Informatica 收购进展​​:**

​​（1）战略意义​​：定位为 “变革性举措”，加速 AI 与数据业务的增长。

​​（2）财务影响​​：预计交易完成后第二年对​​非 GAAP 运营利润率、每股收益及自由现金流实现增值​​。

​​（3）融资方式​​：现金 + 债务（无股权稀释）；股息与回购计划不受影响。

​​（4）协同整合​​：将 Informatica 数据能力与 Salesforce 的 Data Cloud、Tableau 及元数据平台结合。

**​​2、AI 与数据业务势头​​:**

**​​Agentforce​​:**

​​（1）年度经常性收入（ARR）​​：突破​​1 亿美元​​（公司历史上最快增长产品）。

​​（2）客户采用​​：付费客户达​​4,000 家​​，总交易量​​8,000+ 笔​​（覆盖航空、零售等行业）。

**​​Data Cloud​​:**

​​（1）规模​​：处理​​22 万亿条记录​​（同比增​​175%​​）；ARR 约​​10 亿美元​​。

​​（2）渗透率​​：纳入​​60% 的前 100 大交易​​；Q1 新订单中 50% 来自现有客户追加。

**​​3、产品与平台创新​​:**

​​（1）ATOM 框架​​：整合​​智能体（Agents）、数据、应用及元数据​​，推动企业 AI 转型。

​​（2）Slack + Agentforce​​：通过 Slack 实现实时对话式 AI 交互（如自动总结会议、频道内容）。

​​（3）Tableau Next​​：融合 Data Cloud 与 Agentforce 的下一代分析平台。

**​​4、客户案例​​:**

​​（1）Falabella​​：通过 WhatsApp 扩展 Agentforce 部署，交易额从​​约 30 万美元跃升至 100 万美元​​。

​​（2）百事可乐（PepsiCo）​​：基于 Data Cloud 整合 11 个云系统，构建统一 AI 层。

​​（3）生命科学云（Life Sciences Cloud​）​​：新增​​超 40 家全球客户​​（辉瑞、武田等），支持医疗与商业运营数字化。

**​​5、运营效率提升​​:**

​​（1）销售团队通过 Slack 智能体节省​​超 4.4 万小时/年​​；Data Cloud 将销售线索分配耗时从​​20 分钟降至 19 秒​​。

（2）Agentforce 处理​​75 万 + 客服案例​​，减少人力需求并节省​​5000 万美元成本​​。

​​（3）生态合作​​：AWS Marketplace 贡献​​前 5 大交易中的 2 笔​​；合作伙伴参与​​前 10 大交易中的 7 笔​​。

**​​6、区域与行业表现​​:**

​​（1）地区增长​​：英国、法国、加拿大及亚太（尤其是日本）需求强劲。

​​（2）行业趋势​​：通信、媒体与医疗/生命科学表现突出；零售与公共部门增速放缓。

​​

**2.2 Q&A 问答**

**Q：如何通过 Agentforce 和数据云推动 Salesforce 整体增长加速？**

A：**战略框架​​：**维持现有利润率、现金流及并购纪律，平衡增长与财务稳健。

**增长驱动​​：**（1）聚焦分销能力，计划新增 1,000-2,000 名销售人员，重点覆盖高增长市场（如中小企业、中端市场及日本等地区）。（2）强化数据云和 AI 技术（如 Agentforce）的应用，推动客户需求满足。

​​**市场机会​​：**数据激活和 Agentic AI 领域增长显著，目标通过全员销售推动相关产品增速至三位数以上。

**Q：当前增长的主要动力和未来计划是什么？**

A：**核心增长领域​​：**中小型企业（SMB）和中端市场表现强劲，部分区域（如日本）及技术产品（数据云、AI）增速显著。

​​**渠道与合作伙伴​​：**通过 AWS Marketplace 等合作伙伴关系实现交易额快速增长（当前年增速达 3 倍）。

​​**产品优化​​：**简化定价和产品结构，提升客户平台整合度及单席位收入（ASP）。

**Q：销售团队扩张的具体目标？**

A：计划本财年销售团队总体容量增长 22%，重点覆盖中小企业和中端市场，预计相关领域年增速达中高双位数。

**Q：在当前宏观经济及关税不确定性下，客户行为是否出现变化？如何评估剩余履约义务（RPO）及销售管道健康度？**

A：**客户行为与战略应对​​**：客户需求未出现显著波动，公司通过平衡业务组合（产品、区域、市场分层）对冲风险，支撑当前业绩指引。

​​**增长动能​​：**数据与 AI 技术（如 Agentforce）贡献初步显现，未来将持续驱动增长；叠加销售团队扩容（下半年生效），强化执行信心。

​​**财务指标与指引​​：**RPO 保持双位数增长，反映客户长期承诺；销售管道健康关键指标（如增量）均呈双位数增长，与业绩目标匹配。

**Q：Tableau 与 Informatica 等产品整合如何推动 Salesforce 在 Agentforce 及数据战略上的竞争力？**

A：**技术整合与平台优势​​：**Tableau 深度集成数据云与元数据平台，支持 Hyperforce 架构，并嵌入 Slack 及核心应用，成为统一分析层。MuleSoft（API 管理）、数据云（零拷贝数据激活）、Tableau（洞察可视化）及未来 Informatica（企业级数据治理）共同构建可信数据平台，支撑企业级 Agentforce 的规模化应用。

​​**产品协同与客户价值​​：**

（1）通过 ADAM 框架实现全栈技术统一，使客户从数据连接、分析到 Agent 执行形成闭环，满足对可信、可扩展 AI 代理的需求。

（2）Tableau 用户角色扩展至 “Agent 构建者”，推动客户从数据洞察向自动化决策升级。

​​**销售与交付优化​​：**Tableau 销售团队并入核心分销体系，销售模式从独立运作转为 “联合主导”（Co-Prime），强化跨产品协同交付能力。

**Q：有哪些领先指标表明 Agentforce 和数据云将带来显著增长周期？**

A：**快速客户采纳​​：**Agentforce 推出后 8 个月内，已覆盖 8,000 家客户（其中 4,000 家付费），部分客户实现大规模部署，远超传统企业软件采纳速度。

​​**产品协同效应​​：**每笔 Agentforce 交易平均带动 4 项其他云产品（如数据云、MuleSoft）销售，Top 100 交易中 1/3 同时包含 Agentforce 与数据云。

​​**技术平台成熟度​​**：全产品线基于 ADAM 框架重构，实现数据层（Hyperforce）、分析层（Tableau）与 Agent 执行层深度集成，支撑端到端客户价值闭环。

**Q：Agentforce 与 AI 技术的快速进展如何转化为实际应用与 ROI 提升？数据云在其中扮演的角色是什么？**

A：**行业应用与国际化落地​​：**

​​（1）跨行业覆盖​​：客户（如日本富士通）正构建企业级 Agentic 层，推动自动化决策与流程优化；SmartSheet 等工具已内嵌 Agentforce，支持用户自助服务（如许可证管理）。

​​（2）全球化扩展​​：日本、拉丁美洲等市场增速显著，技术采纳速度超越地域限制。

**​​技术整合与客户价值​​：**

​​（1）数据云核心作用​​：作为 Agentforce 的底层支撑，数据云实现客户数据统一（如 Customer 360）、实时分析（通过 Tableau）与行动执行闭环，提升 AI 代理的准确性与响应效率。

​​（2）产品协同​​：Slack、Hyperforce 等产品深度集成 Agentforce，形成 “客户业务 + 企业协作 + 数据智能” 三位一体能力。

**​​商业化路径与财务策略​​：**

​​（1）收入增长杠杆​​：通过扩大高增长地区（如日本）及细分市场（科技行业）的销售投入，结合并购（如 Informatica）补充数据治理能力，加速商业化变现。

​​（2）平衡增长与盈利​​：在维持利润率与现金流框架下，定向增加分销团队（如技术行业、新兴市场），匹配区域需求爆发。

​​**未来技术演进​​：**Dreamforce 发布计划​​：预计 6 个月后的年度大会上推出重大版本更新，进一步融合 Agentic AI 能力至全产品线，重构用户体验与技术架构。

**Q：企业采用 Agentforce 的主要障碍是什么？如何推动付费客户从 4,000 家增至 10 万家？**

A：**企业级 AI 的独特挑战​​：**

​​（1）数据治理复杂性​​：企业数据（客户/财务/HR）需严格管控，与消费级 AI（如 ChatGPT）的开放数据模式存在本质差异。

​​（2）合规与安全要求​​：金融等行业受监管限制（如客户隐私），需确保 AI 代理在可信环境中运行。

**​​Salesforce 的破局策略​​：**

​​（1）技术整合​​：通过数据云（统一数据）、MuleSoft（连接系统）、Tableau（洞察执行）构建可信企业 AI 底座，解决数据碎片化问题。

​​（2）行业验证​​：已在金融领域部署（如高盛），实现客户支持自动化（如 Salesforce 自身 100 万次 AI 对话/季度，人力介入减少 40%）。

**​​规模化杠杆​​：**

​​（1）并购协同​​：收购 Informatica 强化数据治理能力，计划通过 Salesforce 分销网络（较 Informatica 大 10 倍）加速企业数据准备。

​​（2）销售扩容​​：本财年销售团队扩增 20%+，重点覆盖高需求行业（金融、医疗）及区域（日本、拉美）。

**Q：Informatica 收购预计何时完成并贡献利润？为何需要较长时间？**

A：**时间规划​​：**预计 2026 年 2 月（FY27 初）完成交易审批，目标在 2 年内实现财务正向贡献（2028 财年）。

​​**整合逻辑​​：**

​​（1）技术对接​​：需将 Informatica 数据治理工具深度集成至 ADAM 框架，涉及 Hyperforce 架构改造及产品线适配。

​​（2）客户迁移​​：逐步引导现有客户（如使用 Informatica 独立产品的企业）过渡至 Salesforce 统一平台。

​​**加速可能​​：**利用 Salesforce 成熟并购经验（如 Slack 整合案例），通过预整合团队缩短产品融合周期，目标提前 3-6 个月实现协同效应。

**Q：AI 可能取代大量白领工作，Salesforce 如何帮助企业平衡自动化与人文关怀？**

A：**技术能力边界​​：**当前 AI（如语言模型）受限于概率驱动的"词向量"机制，存在准确性瓶颈与幻觉现象，无法完全替代人类复杂决策。

​​**人力资源再配置​​：**通过 Agentforce 自动化低阶任务（如客服对话处理），释放人力转向高价值岗位（如销售团队扩容、工程创新），Salesforce 自身案例显示客服人力介入减少 40% 的同时新增数千岗位。

​​**人机协同框架​​：**以 Tableau 为例，AI 代理提供实时数据分析建议，但关键决策仍保留人类审批节点，确保风险可控与伦理合规。

​​**行业实践验证​​：**在金融等领域部署时，严格遵循数据权限分级（如客户信息隔离），通过 Slack 等协作工具实现人机流程无缝衔接，维持服务温度。

​​**技术演进路径​​：**投资多模态模型（如 Anthropic）探索"世界模型"新范式，推动 AI 从文本推理向因果逻辑演进，逐步解决现有技术局限性。

<此处结束>

**本文的风险披露与声明：**[**海豚投研免责声明及一般披露**](https://support.longbridge.global/topics/misc/dolphin-disclaimer)

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