Oracle Fusion Cloud Marketing
Oracle Fusion Cloud Marketing 帮助组织从营销活动执行迈向 agentic 增长编排。通过结合统一的客户和企业数据、营销编排、AI agent 和 agentic 应用,Oracle Marketing 可帮助团队识别经过验证的需求、启动协调一致的增长计划、与销售部门保持协同,并基于一个互联的营销基础衡量成果。
客户借助 Oracle Marketing 提升参与度
了解 Oracle Marketing
构建客户数据与智能基础,深入洞察受众并驱动 agentic 营销
- 将客户、账户、购买群体、行为、产品和交易数据整合到受管控的用户画像中。
- 跨系统解析身份信息,构建精准的客户与账户视图,以支持细分、分析和激活。
- 利用互动、产品持有情况、使用情况、服务、生命周期、同意授权及其他企业信号丰富客户画像。
- 使用 AI 和机器学习模型,识别产品契合度、购买团队缺口、续订风险、次优行动建议和增长机会。
- 使用统一画像、智能属性、行为信号和业务友好的细分工具,构建精准受众群体。
- 在营销、销售、服务、分析、广告和编排工作流中激活客户智能。
- 管理数据访问、同意、隐私、安全及可审计性,确保 AI agent 和营销团队基于可信的客户上下文采取行动。
将客户信号转化为协调一致的营销计划的 agentic 执行层
- 利用 Oracle Unity 中受管控的客户、账户和行为数据,构建、启动并优化可重复使用的营销计划和策略。
- 使用嵌入式 AI agent 推荐营销策略模板、协助进行高级细分,并生成供营销人员审核的内容初稿。
- 利用统一的用户画像、智能属性、采购群体数据和行为信号,在工作流程中构建受众群体。
- 根据表单提交、内容互动、产品浏览、页面访问以及其他购买信号等实时行为触发营销策略。
- 协调电子邮件、落地页、表单、短信、Web、社交媒体、网络研讨会和外部激活渠道中的互动。
- 通过共享客户背景信息、更清晰的交接流程以及可衡量的项目绩效,将营销项目与销售跟进紧密衔接。
- 借助策略级报告、项目分析、成功标准以及为未来执行提供参考的反馈循环,持续优化项目。
一个 B2B 营销自动化平台,通过嵌入式 AI 帮助各团队设计个性化营销活动、评定销售线索和创造收入
- 自动化开展跨渠道(包括电子邮件营销、Web 营销、事件营销和社交媒体营销渠道)营销活动。
- 使用可识别销售就绪潜在客户的 AI 辅助式工作流评定和培育销售线索。
- 基于客户行为和所处购买阶段交付个性化内容,创建适应性客户旅程。
- 通过共享对销售线索和客户账户的可见性,协调营销和销售团队。
- 使用高级分析工具、仪表盘和归因报告衡量营销效果。
- 通过与 Oracle Sales 及更广泛的 Fusion Applications 套件的原生集成,支持闭环收入跟踪。
一个企业级、跨渠道平台,可帮助 B2C 营销人员开展个性化、AI 辅助的客户互动
- 设计、自动化并投放覆盖电子邮件、移动端、短信和推送通知的营销活动。
- 通过 AI 辅助的客户细分和预测性营销定位来更有效地与客户互动。
- 构建事件触发和行为驱动的客户旅程,在适当时机触达客户。
- 使用内置的测试和机器学习模型优化内容、产品/服务以及发送时间。
- 大规模管理和保护客户数据,以支持合规性和可靠性。
- 与 Oracle Fusion Unity Data Platform 和 Oracle CX 应用连通,驱动一致、基于数据的营销执行。
Oracle Marketing 的优势
1
自动将客户信号转化为收入行动
Oracle Marketing 使用 AI agent 在您的企业数据中监测真实的购买和扩展信号。不仅包括点击,还涵盖订单、续订、产品使用情况和服务历史记录。该应用会呈现下一步最佳行动方案,并准备推进所需的行动,从而让团队无需费力寻找商机。
2
消除耗时工作,更快地推出营销计划
Oracle Marketing AI agent 可以组建受众群体、起草不同版本的营销方案、设置客户旅程、协调交接流程并汇总结果。各团队可减少用于拉取列表、设置工作流和报告数据的时间,将更多时间用于改善战略、产品/服务和客户成果。
3
让合适的人员开展项目(而非只有营销人员)
借助 agentic 应用,有时候营销计划并不必然需要营销专家来执行。已批准的方案可由销售团队、客户成功团队、服务团队或合作伙伴在各自的工作流中,通过预构建的受众、文案和步骤启动,因此业务执行可融入现有工作场景。
4
基于业务现实采取行动,避免无效外展
AI agent 不仅能扩大受众覆盖范围,更能帮助精准定位目标受众。Oracle Marketing 可以应用运营和商业规则,例如资格条件、合同条款、服务状态、续订窗口、区域覆盖范围等,从而帮助您避免违反政策的营销活动,减少预算浪费,并保护利润率。
5
连通营销执行和后续行动,创造可观成果
如果无人跟进,营销计划就无法带来切实成果。Oracle Marketing 将营销行动与 Oracle Sales 工作流紧密关联,确保交接清晰、时机恰当,且后续跟进可追踪。您可以衡量成果,例如创建的销售管道、保障的续订以及达成的扩展交易,而不仅仅是活动量。
6
利用内置治理和审批功能安全扩展
Agentic 执行只有在有效控制下才能发挥切实效用。Oracle Marketing 通过审批机制、品牌规则、同意/隐私控制和可审计性,确保人类始终掌握控制权。各团队可以在有效掌控系统的前提下更快地采取行动。
Oracle Marketing 中的 AI 亮点
- Agentic Application
一款 agentic 应用,可将企业需求信号转化为优先级明确的增长计划,帮助团队识别机会、协调行动并推动计划实施。
分析机构对 Oracle Marketing 的评价
Oracle Marketing 借助内置的 AI、agentic 应用程序和受管控的客户智能,帮助企业整合客户数据、编排个性化营销活动,并协调营销与销售行动。了解行业分析机构为何认可 Oracle 在客户数据平台、B2B 营销自动化和企业营销执行领域的领导地位。

Oracle Marketing 资源
Oracle Fusion Cloud Marketing 常见问题解答
全部展开全部收起战略价值与业务影响
- 什么是 Oracle Marketing?
- Oracle Marketing 适用于哪些用户?
- Oracle Marketing 解决了哪些问题?
- Oracle Marketing 与传统营销自动化有何不同?
- Oracle Marketing 中的 agentic 营销是什么意思?
- Fusion Unity Data Platform 与传统 CRM 或独立数据工具有何不同?
- 企业级部署预计将产生哪些业务影响?
- Oracle Marketing 如何使用企业信号来提高盈利能力和利润率?
- Oracle Marketing 能否帮助降低运营成本并减少技术冗余?
- 团队使用 Oracle Marketing 能多快启动项目并获得价值?
- Oracle Marketing 可以帮助改善哪些成效?
功能和 AI
- Oracle Marketing 中提供哪些类型的 AI agent?
- Oracle Marketing 如何确保 AI 推荐具有可治理性和可解释性?
- Oracle Marketing 如何支持 B2B 客户群增长?
- Oracle Marketing 如何整合客户账户和客户数据?
- 在 Oracle Marketing 中,AI agent 和 agentic 应用如何协同工作?
- Oracle Marketing 如何支持从信号到行动的执行?
架构与治理
- Oracle Marketing 是否需要替换现有的营销执行工具?
- 该平台如何消除“集成成本”?
- Oracle Marketing 如何支持数据治理和合规性?
- Oracle Marketing 如何帮助 AI agent 基于可信的客户上下文采取行动?
- Oracle Marketing 如何影响 RevOps 和营销运营团队?
- Oracle Marketing 如何让人类掌控 agentic 执行?
数据管理和可用性
- Oracle Marketing 使用哪些数据?
- 如果我们已经有企业级数据湖,为什么还需要 Fusion Unity Data Platform?
- Fusion Unity Data Platform 能否为客户以外的实体创建主画像?
- Oracle Marketing 能否处理多样化的客户和企业信号?
- Fusion Unity Data Platform 中的智能属性是什么?
- 业务团队如何在不依赖 IT 进行数据查询的情况下构建受众群体?
- Fusion Unity Data Platform 如何帮助确保驱动营销活动的数据准确无误?
- Oracle Marketing 如何编排向销售团队的交接?
- Fusion Unity Data Platform 能否将第三方数据融入客户智能?
其他
- Oracle Marketing 是否仅适用于现有 Fusion 客户?
- 我们是否需要同时部署 Oracle Fusion Unity Data Platform 和 Oracle Fusion Marketing Orchestration?
- Eloqua 和 Responsys 在 Oracle Fusion Marketing 中扮演什么角色?
* Gartner ®,Magic Quadrant for Customer Data Platforms,Lizzy Foo Kune,Rachel Dooley,Suzanne White,Benjamin Bloom,Audrey Brosnan,2026 年 1 月 26 日。
**Gartner,B2B 营销自动化平台魔力象限,2025 年 9 月 23 日,Rick LaFond、Jeff Cohen、Alan Antin、Upasna Chandna、Nicholas Mortensen。
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