Databricks Agent Bricks：AI赋能销售，精准定位优惠目标客户

对于销售团队而言，一个强有力的销售优惠只有通过精准交付才能发挥其最大效力。在Databricks这样的科技公司，提供免费信用优惠旨在吸引新客户或加速现有客户的采用。然而，一个看似简单的问题却常常困扰着销售代表：哪些客户账户符合这些优惠条件？哪些又应该被优先考虑进行外联？

看似简单的问题，却可能迅速变得不透明且耗时，往往需要多个团队的协作。销售人员经常发现自己需要筛选大量文档，搜寻内部沟通渠道，并与运营团队手动调查账户具体情况。这种繁琐的过程造成了不必要的反复沟通，减缓了销售势头，并最终延迟了向客户交付有价值的优惠。即使资格明确，如何识别最具影响力的潜在客户并优先排序仍然是一个挑战。

为了解决这一内部瓶颈，Databricks 利用其自有的“Agent Bricks”平台，该平台旨在企业数据之上构建复杂的AI智能体。由此诞生的多智能体系统旨在直接向其销售团队提供清晰、可操作的指导。值得注意的是，这个全面的工具是由一名商业战略与运营实习生在不到两天的时间内开发的，这突显了该平台的速度和简便性。该系统使销售代表能够迅速识别符合条件的客户账户，理解任何不符合条件的具体原因，并对符合条件的账户进行排名，以便优先关注最具影响力的潜在客户。

该解决方案的核心在于Agent Bricks的“多智能体主管”（Multi-Agent Supervisor），它协调着三个专业AI智能体的活动。就像空中交通管制员一样，主管智能地将查询的特定部分委托给相应的智能体，然后无缝地将它们的单独响应整合为一个单一、连贯的答案。

第一个组件是“优惠详情智能体”（Offer Details Agent），由“知识助手”（Knowledge Assistant）提供支持。该智能体通过非结构化内部优惠文档（包括PDF和幻灯片）进行训练，使其能够深入理解各种优惠的复杂规则、资格要求以及整个外联和交付流程。至关重要的是，“知识助手”能够以原始格式处理这些文档，无需任何预处理或嵌入工作。

接下来是“优惠资格智能体”（Offer Eligibility Agent），它使用“AI/BI精灵”（AI/BI Genie）构建。该智能体分析在Unity Catalog中安全管理的结构化客户账户数据，不仅确定哪些客户符合特定优惠条件，同样重要的是，还能解释为什么其他客户不符合。它可以精确指出账户未能满足的资格标准，甚至在销售代表希望进一步排查时提供后续步骤建议。为了方便此分析，底层数据表根据每个资格标准都精心构建了相关列。

最后是“账户优先级智能体”（Account Prioritization Agent），同样由“AI/BI精灵”提供支持，它审查结构化的市场进入数据。该智能体通过考虑使用数据、增长信号以及优惠与客户的整体相关性等因素，对符合条件的账户进行排名。这为销售团队提供了一个清晰的、按优先级排序的列表，指导他们首先联系最有希望的客户。

这个创新的多智能体系统简化了以前繁琐的销售流程，将手动猜测转变为数据驱动的精准。这种复杂的AI解决方案能够直接在现有客户数据和优惠文档之上轻松构建，而无需深入研究复杂的智能体架构或与专业技术团队互动，这标志着企业AI应用向前迈出了重要一步。