公司业绩表现 - 客户体验管理SaaS公司Sprinklr（NYSE: CXM）出现收入停滞问题 [1] - 早期发展阶段即遭遇增长瓶颈 在AI驱动的SaaS产品普遍受支持的环境中表现不佳 [1]

Inbound会议与产品创新 - Inbound客户会议在旧金山Moscone中心举行 首次从波士顿移至旧金山 参会人数约13,000人 [5] - 公司在会议上发布超过200项产品更新和功能发布 涵盖整个平台 创新步伐显著 [5] - 会议突出三大主题：数据（将Operations Hub转型为Data Hub）、营销（推出The Loop营销手册）以及AI创新（AI代理、市场和自定义代理构建器） [5][6] 数据战略与AI基础 - Data Hub利用AI智能整合数据 客户可运行LLM查询丰富数据 并将其用于报告和工作流 [5][6] - 超过270,000名客户选择HubSpot的核心原因之一是平台能将营销、销售、服务和运营团队的数据整合在一起 [10] - 客户在数据准备和AI应用旅程中处于不同阶段 部分老客户已具备清洁数据并寻求更先进的AI应用 而新客户则刚开始意识到需要非孤岛化的清洁数据以启动AI之旅 [11] 营销战略转型：The Loop与AEO - 传统搜索正受到AI概览（AI overviews）的颠覆 60%的谷歌搜索以零点击告终 导致网站流量和内容线索减少 [17] - AI在营销漏斗底部带来变革 通过捕捉意图信号匹配客户需求 实现更高转化率 The Loop营销手册旨在利用人类真实性与AI效率 实现内容与渠道多元化 [18][19][20] - 公司自2022年起内部孵化此战略 通过收购The Hustle（商业播客网络）和新闻通讯等 实现营销渠道多元化 过去三年来自社交、电邮新闻通讯和播客的线索增长超过一倍 [26][27] - 推出AI引擎优化（AEO）新策略 以在LLM提供的单一答案中展示内容 来自LLM的线索转化率提高三倍 因用户意图更深、更愿意行动 [28][29] 技术架构与平台优势 - 公司采用平台优先战略 拥有跨应用和中心（如自动化、报告、数据）的原始组件（primitives） AI原始组件（如AI技能）使公司能更快构建代理和产品功能 [42][43] - 平台架构能处理结构化数据（CRM核心）、非结构化数据及外部意图信号（来自ClearBit收购） 19年运营和270,000客户提供的上下文是AI驱动的深厚基础 [51][53] - 公司认为AI与SaaS互补 HubSpot提供增长上下文（如销售管道、活动记录）和跨数千用户的状态维护 LLM则擅长单个用户的交互和洞察 二者结合为客户创造更大价值 [63][64][65] 市场竞争与定位 - 公司通过有机构建平台和统一数据 为成长型公司降低集成负担 形成竞争壁垒 [42] - 与AI原生初创公司相比 HubSpot已有的结构化数据、非结构化数据及外部数据整合构成优势 初创公司从零构建结构化数据更具挑战 [51][52] - Anthropic等LLM提供商明确不瞄准营销领域 因HubSpot在营销、销售和服务团队的领域知识及上下文深度上具有专业壁垒 [67][68] 客户战略与增长驱动 - 公司采用杠铃式客户策略 既关注新加入的小型企业（提供免费工具、降低价格、取消席位最低限制） 也专注于200-2,000名员工规模的成长和规模化公司 [73][74] - AI采用程度不取决于客户规模 而取决于公司内部的AI熟练度 通常由C级高管推动 [73] - 增长加速动力来自平台整合（客户为降低成本和复杂性而 consolidate）、上市场和下市场动能 以及新兴杠杆如营销转型（多中心采用）、销售CPQ发布、定价变化和AI采用 [81][82][83] 定价策略与价值实现 - 定价哲学坚持"价值先行再货币化" 战略上保持耐心 先识别可重复的客户用例再收费 [94] - 采用混合定价模型：席位（seats）加积分（credits） AI代理工作、数据同步等消耗积分 而特定角色的AI价值仍通过席位货币化 [94][95] - 混合模型旨在平衡价值 即使席位受压 通过积分货币化AI交付的额外价值 公司更关注价格乘以价值（P × Value）方程 [96][98] 问答环节所有提问和回答 问题: Inbound会议的亮点和主要收获 - Inbound会议突出HubSpot的创新步伐、数据转型为Data Hub、营销变革（The Loop）和AI代理等主题 [5][6] 问题: 客户在数据策略和AI准备度上的进展 - 客户处于不同阶段 老客户数据基础好且寻求先进AI应用 新客户刚开始意识到清洁数据的重要性 [11] 问题: The Loop营销手册的概念和背景 - The Loop回应搜索颠覆（60%谷歌搜索零点击） 利用AI提升漏斗底部转化 强调人类真实性、数据驱动个性化和渠道多元化 [17][18][19][20] 问题: 公司内部营销策略的迭代过程 - 自2022年注意到客户时间从博客转向社交、播客和新闻通讯 通过收购和渠道多元化（如播客网络增长90%线索）实现需求组合转变 [26][27] 问题: AEO策略的初步观察和差异 - AEO区别于SEO 平均LLM查询23词（搜索5词） 需要特定数据、案例和内容重复策略 公司内部实验显示LLM线索转化率3倍提升 [28][32] 问题: 技术架构带来的竞争速度优势 - 平台优先和原始组件（如AI技能）使创新速度快 客户认为投资HubSpot是未来验证技术选择 [42][43][44] 问题: AI原生公司是否比现有SaaS栈更具优势 - HubSpot的上下文深度（19年数据、27万客户）是优势 AI原生公司需从零构建结构化数据 互补而非替代 [51][53] 问题: 与LLM提供商（如Anthropic）的竞争动态 - LLM提供商不瞄准营销领域 因HubSpot的领域知识和上下文（如买家历史、竞争对手处理）是壁垒 二者互补 [67][68][69] 问题: 不同规模客户对AI代理的采用差异 - AI采用取决于内部AI熟练度而非客户规模 C级推动是关键 公司坚持杠铃策略服务新小企业和上市场客户 [73][74] 问题: 增长加速和净留存率提升前景 - 公司已内部重新加速净新ARR增长 驱动因素包括平台整合、上市场/下市场执行、新兴杠杆（营销、销售CPQ、定价变化） [81][82][83] 问题: 价值导向定价和混合模型的执行 - 混合定价（席位+积分）平衡AI价值交付 哲学是价值先行 积分货币化代理工作和数据 未观察到席位压缩但模型可应对 [94][95][96]

合作概述 - Fundbox与EverCommerce旗下EverPro业务部门达成合作协议，将快速灵活的融资服务直接嵌入到企业客户使用的管理平台中[1] - 此次合作旨在通过整合，为中小型企业客户在其需要时和需要地提供资金支持，增强其业务灵活性[3] 合作细节与整合范围 - 合作将Fundbox的融资渠道无缝整合进EverPro的品牌平台，包括Joist和Invoice Simple，这些平台为美国、英国、加拿大和澳大利亚超过35万家小企业提供简化发票、支付和项目管理的工具[2] - 整合后的体验使客户能够获得资金以支付前期材料费用、管理薪资并促进业务增长，该体验同时支持移动端和桌面端[4] 合作价值与目标客户 - 合作通过提供资金渠道，增强了承包商和家庭服务专业人士的金融生态系统[3] - 目标客户是推动服务经济的创业者，他们受益于快速便捷的资金获取方式，从而能专注于运营和拓展业务[4] - 合作赋予客户在无需等待付款或处理文书工作的情况下把握业务增长机会的能力，优化其现金流[5] 公司背景与业务规模 - Fundbox是中小型企业嵌入式资本产品的先驱，自2013年以来已帮助超过15万家小企业解锁超过60亿美元的资金[7] - EverCommerce是领先的服务商务平台，为全球超过72.5万家服务型企业提供垂直定制的集成SaaS解决方案，其品牌专注于家庭、健康和健康服务行业[8] 技术方法与服务特点 - Fundbox的嵌入式资本引擎通过结合来自发票和银行账户交易等多源数据来评估企业的综合财务状况，从而提供更准确、更包容的健康评估和资本额度[5] - Fundbox专注于使平台能够将金融工具直接嵌入其用户体验中[7] - EverCommerce提供端到端的业务管理软件、嵌入式支付受理、营销技术和客户体验应用[8]

公司：Klaviyo (NYSE: KVYO) [1] 核心愿景与战略方向 - Klaviyo的创立初衷是帮助个人或团队实现规模化、全天候的无限制访问 其核心理念是赋能全球企业和创作者掌握自身命运 通过帮助他们在互联网规模上保持真实的一对一互动来实现这一目标 [4][5] - 公司正从传统的营销工具向全面的客户体验平台演进 未来将专注于构建一个自主层 使软件能够自我配置、实时学习并优化关键指标（如参与度、收入或LTV） [6][7][8][9][11] - 目标是成为消费类企业的首选CRM 并最终扩展到其他领域 所有功能都将由AI驱动 包括内容生成和最终客户体验交付 [14] 产品演进与AI整合 - 正在开发三层产品以提供全面的客户体验： - **营销自主层 (Autonomy Layer)**：自动制定营销策略、设计活动 用户只需审核批准 最终将启用自动驾驶模式 [8][9] - **客户代理 (Customer Agent)**：6月启动私人测试 支持文本和音频聊天 未来将支持视频 旨在处理从客户服务到销售咨询的复杂对话 [10][24][32][34] - **客户中心 (Customer Hub)**：个性化网站体验 根据用户身份重写网页内容 并显示用户可能错过的折扣和促销活动 [10][45][46] - AI功能主要内置于产品中以扩大市场份额 但某些高级功能（如客户代理）会采用差异化定价 根据对话类型和计算成本进行区分 [40][41][42] 技术基础设施与数据平台 - 数据平台采用多索引、多数据后端架构 能够以多种方式实时存储和索引结构化和非结构化数据 确保毫秒级查询速度 [36][37] - 独特优势在于能同时处理事实查询、归因数据和聚合分析 其模式匹配了大型消费类公司自用的数据基础设施 [37][38] - 企业客户希望能在Klaviyo上直接训练外部模型（如客户聚类） 视其为竞争优势 因此公司正升级平台以支持快速训练 无需频繁导入导出数据 [74][75] 市场定位与竞争策略 - 专注于B2C用例 因摩擦较小 但通过AI驱动的高价值对话 正自然扩展到类似传统销售的用例 [31][35] - 认为SaaS纯工具时代已结束 未来属于自主配置、实时学习的AI驱动软件 行业整合源于企业希望所有营销渠道收敛于同一数据后端以确保体验一致性 [13][17][18] - 对AI原生公司感到兴奋 但认为营销领域的创新不足 客户服务领域更具潜力 公司自身正深度投资AI优先的体验 [19][20][23] 企业市场扩张与挑战 - ambition是服务所有规模的企业 包括从创业者到财富50强（如麦当劳、星巴克、CVS） [63] - 进入企业市场的策略是找到有经验的好奇者并积极实践（"get your butt kicked"） 从区域或业务单元开始逐步扩展 [64][65] - 工程优势在于系统设计可伸缩 对小客户简化复杂性（通过UX隐藏） 对企业客户提供构建块（Lego set） AI进一步允许直接为客户构建解决方案而非仅提供工具 [66][67] 研发与人才战略 - 近期R&D调整是正常业务过程 但更强调AI优先人才 需要主动探索LLM和新型编程（文本迭代而非代码）的人员 而非依赖过去SaaS时代的经验 [55][58][59] - 模型改进速度极快（如图像编辑模型一周内集成到产品） 因此迭代速度是关键 公司必须快速试验新体验 [43][44] 合作伙伴与生态系统 - 大力投资开发者计划 应用目录中已有数百个应用 鼓励第三方在共享数据平台上构建应用 以覆盖行业特定需求 [51] - 认为基础设施业务（如数据仓库）利润较低 而应用更接近最终结果 利润更高 因此数据平台主要是为自身应用提供动力 但未来可能直接暴露该"大脑"给客户 [50][51][38] 关键数据与指标 - 客户代理的对话分类器显示 用户咨询范围从基本产品退换到复杂场景（如婚礼策划） 证明其处理高价值对话的潜力 [24] - 新图像编辑模型集成后 周末即有数千客户使用 显示迭代速度和用户接受度 [43] - 客户中心新增折扣提示功能后 用户主动寻找可能错过的促销 品牌因此获得额外互动表面 [46]

目标价调整 - CFRA分析师将Salesforce 12个月目标价从375美元下调至300美元 同时维持强烈买入评级 [1][2][3] - 目标价调整基于21.3倍2027财年每股收益预期14.13美元 较历史平均水平存在深度折价 [3] 盈利预测 - 2026财年（1月）每股收益预期从11.30美元上调至11.35美元 2027财年维持12.58美元不变 [3] - 首次给出2028财年每股收益预期为14.13美元 [3] AI战略定位 - 人工智能将被视为SaaS产品的延伸而非替代 这得益于公司对企业数据和解决方案的获取能力 [2][4] - Agentic AI产品从试点到生产的客户数量环比增长60% 应用场景和规模持续扩大 [4] - 企业级Agentic应用预计将带来显著的生产力提升和成本节约 为更好的货币化和定价策略铺平道路 [4] 估值与前景 - 当前估值极具吸引力 约17倍2027财年每股收益预期 [3] - 尽管存在AI颠覆传统软件的观点 但公司仍被视为SaaS行业动荡中的潜在赢家 [2][3] - 保守的业绩指引为AI替代软件的观点提供了依据 但估值水平仍然极具吸引力 [3] 产品发展 - 公司推出AI驱动平台Agentforce后市场关注度显著提升 [4] - 基于云端的CRM解决方案在华尔街获得广泛关注 [1][6]

公司估值与股价表现 - 公司远期市盈率达183倍 远高于行业平均约23倍的水平[1] - 股价从上市初期140美元高点下跌约60% 其中过去一个月下跌31.8% 过去五天下跌18.8%[2][5] - 最新每股收益显示小额亏损0.04美元 对实现强劲增长预期构成压力[1] 业务模式与市场定位 - 作为协同设计平台 公司通过订阅软件创收 用户包括设计师 开发人员 营销人员和商业用户[3] - 全球企业软件收入预计到2030年每年增长近5% 主要受人工智能和云计算技术推动[6] - 标准普尔信息技术板块2025年表现强劲 过去三个月上涨13.41% 超越标准普尔500指数9.13%的涨幅[6] 财务业绩表现 - 第二季度收入同比增长41% 达到2.496亿美元[7] - 运营收入为210万美元 利润率1% 非GAAP运营收入上升至1150万美元 利润率5%[7] - 运营现金流为6250万美元 利润率25% 调整后自由现金流保持强劲 达6060万美元 利润率24%[8] - 净利润2820万美元 非GAAP净利润1980万美元 现金余额达16亿美元[8] 增长战略与产品发展 - 通过收购Modyfi增强矢量编辑器 增加高级动画和动态设计功能[9] - 收购无头内容管理系统Payload 实现从设计到生产就绪应用的动态内容交付[10] - 超过80%客户使用至少两个产品 近三分之二客户使用三个或更多产品[11] - 计划推出AI驱动功能包括Figma Make Figma Draw Figma Sites和Figma Buzz 旨在吸引营销人员和小企业主等新用户群体[12] 业绩展望与分析师观点 - 第三季度收入指导区间2.63-2.65亿美元 同比增长约33%[13] - 2025年全年收入预计10.21-10.25亿美元 较2024年增长37%[13] - 非GAAP运营利润预计8800-9800万美元 显示运营效率提升[13] - Piper Sandler给予"超配"评级 目标价85美元 隐含10%上涨空间[14] - 分析师预测年度经常性收入到2030年可能增长两倍至30亿美元以上 自由现金流利润率接近30%[15] - 10位分析师共识评级为"持有" 平均目标价67.57美元 隐含27%上涨潜力[16]

核心观点 - 公司2026财年第二季度业绩超预期 营收和每股收益均高于市场预期 推动股价在盘后交易中上涨超过6% [2][4] - 公司向智能协议管理(IAM)平台转型取得进展 该AI驱动的新业务被视为未来增长关键驱动力 预计2026财年将贡献两位数比例的订阅收入 [5][6] - 公司估值具有吸引力 市盈率14倍 在SaaS和云软件板块中属于较低水平 同时具备高重复性订阅收入和强劲盈利能力 [3][8][9] 财务表现 - 第二季度营收8.01亿美元 超出市场预期的7.8035亿美元 同比增长13% [4] - 每股收益0.92美元 超出市场预期的0.84美元 同比增长16% [4] - 订阅收入占比达98% 毛利率超过80% 2025财年营收近30亿美元 同比增长8% 净利润率超过35% [8][9] 业务发展 - IAM平台已获得超过10,000家客户 将公司定位为SaaS提供商 进入工作流自动化市场 [6][8][11] - 总目标市场扩大 超越电子签名业务 但与资金雄厚的竞争对手如Adobe和微软直接竞争 [11] - 债务股权比率接近零 资产负债表灵活 支持产品和全球扩张投资 [8] 市场表现与估值 - 股价79.86美元 较8月中旬上涨1.1% 盘后交易涨幅超过6% [1][2] - 市盈率15.10倍 目标价93.14美元 当前估值14倍收益 在SaaS板块中具有吸引力 [1][3][9] - 技术面显示股价接近50日简单移动平均线 业绩公布后逼近200日移动平均线阻力位 [12] 分析师观点 - 花旗集团将看涨目标价从110美元上调至115美元 高于90.15美元的共识预期 [13] - 基于17位分析师评级 12个月目标价平均为93.14美元 最高预测124美元 最低70美元 [12] - 当前持有评级 但部分顶级分析师认为其他五只股票更具投资价值 [14][15]

**公司** **Salesforce (CRM)** 专注于推动企业向"智能体企业"（agentic enterprise）转型 其核心产品包括Agentforce和Data Cloud 旨在通过AI代理技术提升客户体验和运营效率[1][7][9] - Agentforce产品推出仅9个月 专注于消费型业务模式 通过传统员工SKU和消费型SKU（如Flex Credit SKU）驱动客户价值[9][10] - Data Cloud作为数据平台核心 整合结构化与非结构化数据 通过零拷贝（zero-copy）技术实现30%的外部数据流量接入 支持代理上下文理解[18][19][55] - 公司作为"Customer Zero"自身深度使用产品 内部代理已生成150万美元销售管线 并实现77%的案例转向率（deflection rate）[28][31] **行业** **企业级AI代理与数据智能** 行业处于早期采用阶段 核心挑战包括数据整合、代理确定性控制以及用户体验优化[39][41][46] - 客户需克服数据层复杂性（结构化与非结构化数据融合）和代理非确定性行为 需通过工具链改进实现生产级部署[46][52][55] - 行业采用模式通常从试点开始（如客服、销售场景） 经过6-12个月成熟期后进入规模化扩展阶段 伴随使用量指数增长[69][85][89] - 生态合作关键：与Snowflake、Databricks等数据平台集成 并通过收购Informatica强化本地数据连接能力[91][92][93] **核心观点与论据** **1 产品战略与客户成功漏斗** 公司通过倒置漏斗模型管理业务 优先确保客户成功而非销售转化 核心阶段包括销售流程（管道管理）、实施（用例设计与测试）和持续使用（深度与广度扩展）[9][10] - 已服务超12,000家客户 包括Indeed（目标招聘时间减少50%）、Engine（处理时间提升15%）和DirecTV（深度账单解析用例）等成功案例[13][14][15] **2 技术演进与数据整合** Data Cloud作为代理上下文基础 本季度非结构化数据处理量增长150% 零拷贝技术占比达30% 支持跨源数据语义融合[19][52][55] - 代理开发需平衡LLM灵活性（自然语言交互）与业务逻辑确定性（结构化流程控制） 通过Dreamforce将发布相关创新[41][46] **3 采用曲线与规模化挑战** 客户从试点到生产需克服数据就绪性、代理一致性及体验设计障碍 内部实践显示前6个月案例量可能不降反增 后期才出现指数增长（如Help代理6个月达100万次对话 后续3个月新增50%）[69][85][87] - 行业模板加速垂直化部署：已发布200+行业模板（如医疗、金融） 通过预建逻辑降低启动门槛[98][99] **其他关键内容** **1 生态与合作伙伴** 零拷贝伙伴网络扩展至IBM DB2等主流平台 通过MuleSoft和Informatica（收购中）强化混合数据环境连接能力[55][91][93] - 数据治理与安全成为多代理协作的核心要求 需跨平台统一访问控制[94] **2 内部实践与度量** Customer Zero团队通过严格度量（如人类绩效基线）优化代理效能 部分场景代理已超越人工表现[25][26][73] - 关键原则：聚焦高质量用例（非泛化尝试）、持续改进循环（反馈迭代）及情感化设计（"脑与心"结合避免机械响应）[22][35][64] **3 未来展望** 企业需构建"数据流动性"（fluidity）而非集中式数据湖 以支持代理专业化与状态共享[60][96] - 预期12-24个月内行业采用将进入爆发期 类似自动驾驶技术的信心积累曲线[84][89][90]

业绩总结 - 2025财年总收入为8840万美元，同比下降5%[43] - SaaS收入为2170万美元，同比增长6%[43] - 2025财年调整后EBITDA为450万美元，利润率为19%，较去年11%有所提升[42] - 2025财年GAAP净收入为3230万美元，其中包括2900万美元的税收收益[43] - 2025财年总毛利率为71%，较去年72%略有下降[43] - SaaS毛利率为80%，较去年76%有所上升[43] 用户数据 - AI Knowledge年收入（ARR）在2025财年增长25%，占SaaS ARR的59%，较去年52%有所上升[37] - AI Knowledge业务目标是实现20%以上的ARR增长，预计2025财年ARR为4480万美元[48] 未来展望 - 2026财年第一季度总收入预期为2300万至2350万美元，GAAP净收入预期为90万至160万美元[47] - 2026财年总收入预期为9050万至9200万美元，GAAP净收入预期为350万至500万美元[47] 研发与费用 - 2025财年研发费用为2900万美元，同比增长15%[43] - Q4 2024的GAAP研发费用为6,679千美元，非GAAP研发费用为6,350千美元[58] 财务状况 - 截至2025年6月30日，公司的总资产为148,005千美元，较2024年6月30日的127,852千美元增长16%[60] - 截至2025年6月30日，公司的总股东权益为80,731千美元，较2024年6月30日的58,496千美元增长38%[61] - 2025财年结束时现金及现金等价物为6290万美元，回购股票380万美元[42] 其他信息 - Q4 2024的毛利润为15,556千美元，毛利率为69%[57] - Q4 2024的非GAAP毛利润为15,869千美元，非GAAP毛利率为71%[57] - Q4 2024的营业收入为1,192千美元，非GAAP营业收入为2,208千美元[57] - Q4 2024的净收入为1,506千美元，调整后的EBITDA为2,403千美元，占总收入的11%[59] - Q4 2024的递延收入为48,765千美元，较2024年6月30日的45,989千美元增长6%[60] - Q4 2024的GAAP销售和营销费用为5,214千美元，非GAAP销售和营销费用为5,045千美元[58] - Q4 2024的GAAP专业服务成本为2,035千美元，非GAAP专业服务成本为1,722千美元[58]

**HubSpot 分析师日电话会议纪要关键要点** 公司及行业背景 * 公司为 HubSpot 专注于为成长型公司提供客户平台 通过营销、销售、服务、内容、数据和商务中心提供解决方案 [6][10][12] * 行业正经历 AI 驱动的转型 客户期望软件能够完成工作而不仅仅是支持工作 这为 HubSpot 提供了巨大的市场机会 [15][16][17] 核心观点与论据 **1 平台转型与 AI 战略** * 公司正在将平台转型为 AI 驱动的客户平台 包含情境层、行动层和编排层 以提供统一的情境支持 AI 和工作执行 [13][20][21] * 情境层是平台的核心 整合了结构化数据（公司、联系人、交易、票据）、非结构化数据（电子邮件、聊天、Zoom 通话）和外部意图信号（覆盖 2 亿家公司）为 AI 提供丰富的客户情境 [22][38][39] * 行动层包括中心（营销、销售、服务）、Breeze Assistant（AI 首席助理）和代理（AI 同事）用于完成支持、潜在客户开发、账户研究等工作 [23][24][25] * 编排层通过 API、MCP 服务器和连接器集成所有组件 并支持智能移交、评估和推理 确保人类和代理之间的协作 [28][29] **2 产品创新与发布** * 在 Inbound 大会上发布了 200 多项更新和功能 包括将运营中心转型为数据中心、重新构想营销中心、推出 Breeze Studio 和市场以及 AI 优先的 CPQ [30][31][32] * 数据中心整合并丰富数据 营销中心支持新的增长玩法（Loop）内容中心多样化内容渠道 [31][69][70] * 核心席位（Core Seat）解锁了 AI、数据和平台价值 包括 AI 助手、笔记记录器、智能数据丰富和项目管理功能 使其对每个市场推广员工都至关重要 [60][61][105] **3 客户采用与价值实现** * 嵌入式 AI 功能推动增长 营销中心的附加率达到 50% 销售和服务中心的席位升级势头强劲 [34][35] * 客户代理（Customer Agent）已有超过 5000 家客户使用 解决率达到 65%（上月为 55%）并解决了超过 100 万张票据 [35][107] * 与 OpenAI 的 ChatGPT、Claude 和 Gemini 的连接器将客户情境引入 LLM 并将 AI 推荐、潜在客户和行动带回 HubSpot [36][202] **4 竞争与市场定位** * 针对高端市场 通过易用性、快速实现价值和统一情境降低总拥有成本（TCO）例如 Lendlease 整合了 20 个系统 TCO 降低 80% Liquidity Services 整合了 8 个系统成本降低 50% [42][43] * 针对低端市场 客户因功能深度和广度选择 HubSpot 例如 BTech 从简单 CRM 迁移以获得更好的可见性和销售报告功能 Caretiliate 整合了 100 多个自动化流程 [44][45] * 与 AI 初创公司相比 HubSpot 提供完整情境而非单点解决方案 并利用初创公司作为创新实验室 快速构建已验证的用例 [46][47] **5 定价与货币化策略** * 定价哲学是价值优先于货币化 采用混合模型（席位和积分）使客户易于尝试、购买和成长 [56][57] * 人物席位（Persona Seats）提供对特定中心的访问 核心席位（Core Seat）提供平台价值 积分（Credits）提供基于使用的灵活性 [58][60][63] * 定价变更（取消席位最低限制）使 Pro Plus 门户每季度平均增加 16% 席位分配率更高 新模型下席位升级率高出约 3 个百分点 [102][103] **6 财务表现与增长杠杆** * 收入从 2021 年到 2025 年的复合年增长率为 24% 2025 年收入指引为 31 亿美元（按固定汇率计算增长 17%）非 GAAP 运营利润的复合年增长率为 48% 2025 年预计为 5.7 亿美元 [86][87] * 客户基础增长强劲 截至第二季度末有近 27 万付费客户（同比增长 18%）客户美元留存率稳定在 88% 净收入留存率从 101.5 改善至略低于 103 [87][94][95] * 增长杠杆包括当前杠杆（平台整合、高端和低端市场势头）和新兴杠杆（AI 和数据货币化通过核心席位和积分） [89][98][111] **7 营销转型与新玩法** * 搜索流量下降但 AI 允许捕获意图信号并驱动转化 因此营销需要新的玩法（Loop）包括表达（Express）、定制（Taylor）、放大（Amplify）和进化（Evolve） [66][67][69] * 新的营销玩法由数据驱动（细分和个性化）和 AI 支持（代理和功能集成于工作流中） [68][69] **8 内部 AI 采用与效率提升** * 内部 AI 采用提升效率 92% 的代码变更使用 AI 助手 每个工程师的代码输出量同比增长 46% 75% 的网络聊天和 50% 的支持票据由 AI 解决 [80] * AI 在支持、营销和 G&A 中驱动效率 例如支持人员数量保持两年持平 营销中使用 AI 进行内容生成和个性化提高转化率 [115][116] 其他重要内容 * 公司拥有强大的合作伙伴生态系统 今年新增了 750 家解决方案合作伙伴 应用生态系统有超过 1900 个集成 客户平均活跃集成数量从 5 年前的 10 个增加到 14 个 [74] * 高端市场交易中 36% 的大型交易同比增长 90% 的新交易是多中心交易 低端市场通过免费产品驱动流量 免费到入门级转化率同比增长 50% [75][76][77] * 公司财务灵活 自 2021 年以来产生了 14 亿美元的自由现金流 资产负债表上有 19 亿美元现金 用于赎回可转换票据、收购技术和团队以及回购股票（自 8 月以来额外回购了 1.75 亿美元 总回购达 4.25 亿美元） [88] **注** 所有数据均来自原文引用 单位已换算（billion=十亿 million=百万 thousand=千）