迈富时-AI转型时代下的重估机会

迈富时是近期挖掘到的一个成长型机会，在当前企业+ AI 转型浪潮下，多数公司要么困于 “懂技术不会卖”，要么限于 “懂营销缺工具”，而迈富时既懂市场需求，又有行业深度数据，更靠 Agentforce 智能体平台放大了这一 “需求+数据” 的复合优势。有趣的是其行业渗透率仍处低位 —— 这意味着，属于迈富时故事才刚刚开始。$迈富时(02556)$

一、从需求开始 ：踩中红利，沉淀数据

迈富时于 2009 年成立，正好踩中互联网红利的关键窗口期，企业对 “搜索获客” 的需求近乎刚需。 创始人赵绪龙精准抓住这一痛点，很快推出关键词密度优化、页面结构诊断等工具，切中 “提升自然搜索流量” 的核心诉求，而公司也借此逐渐沉淀了关键数据资产，累计超 10 亿条搜索词数据、千万级用户点击热力图，以及覆盖 20 + 行业的用户行为标签，这成为后续迈富时能 “读懂” 企业营销需求的底层基础。

搞懂需求只是第一步，能落地才是关键。迈富时在自媒体时代与头部媒体深度合作，将 SEO 积累的关键词数据、用户意图标签直接应用于付费广告投放。后又推出的T云与珍客等营销SaaS工具，根据用户的信息流热点生成符合偏好的新闻稿、产品文案或者帮助新销售快速掌握话术。

迈富时靠对营销、销售的深度理解，以 “需求” 为锚点，搭起了SaaS 解决方案平台。但如果仅是于此，它顶多是个 “懂需求的广告公司”，而非能解决核心问题的产品 —— 传统 SaaS 的通病在这里同样存在：企业为功能付费后，真正落地时仍要靠人工填坑，定制化成本高、周期长。

过去的迈富时，更像个 “帮企业找方向的工具”，而要成为 “替企业解决问题的产品”，还需要跨出关键一步 —— 更深的用户数据，更多的落地应用—— Agentforce。

二、AI的出现：补上“解决问题”的关键一环

为了突破传统SaaS的瓶颈，迈富时借AI 之风，做了个Tforce营销大模型。但重要的是，它没有只停留在模型本身，而是把AI大模型和行业数据深度融合，让实际体验再上一个台阶。

依托与多领域的深度协作，迈富时已累计整合超 1200 万条全链路金融数据；在消费领域，整合超万亿规模的用户消费相关数据；在医疗健康领域，依托联邦学习实现医疗数据的安全处理与价值挖掘......

公司进一步AI-Agentforce这样的平台化产品，它提供了上百个行业场景的智能体模板，业务人员不用懂复杂代码，像拼乐高一样就能搭出需要的流程，开发效率大大提升。这里可以用个类比理解：传统企业做智能体，就像“造汽车”——得单独买“零件”（搞烟囱式建设）、自己组装“车子”（成本高），要升级还得“返厂改装”（迭代慢）；而迈富时的AI-Agentforce是“造智能公路”——所有“车子”（智能体）都共享“道路和加油站”（统一平台），新“车子”10秒就能适配“路网”（快速生成），“道路升级”了所有“车子”都能受益（靠联邦学习同步进化），用户还能自己“改装车型”（支持代码共创）。

认为这一平台化优势有望在后续随着功能的增加、成本的降低，形成飞轮效应，帮助企业毛利率与市场占有率逐步提升。

从早期抓大众营销需求，到后来结合行业深度数据，迈富时其实已经完成了“横向需求切入→纵向数据突破”的转型。随着AI技术的成熟和应用落地，需求大盘+深度数据的组合，能做的事还很多，公司价值有望被重估。

三、回到当下：增长、周期与竞争地位的思考

聊完长期逻辑，再回到当下，有三个点值得关注～ 1. 增长潜力：赛道低渗透+公司壁垒 迈富时的优势在于，它靠多年行业积累，把“营销销售需求”（横向）、“行业深度数据与语料”（纵向）和Tforce大模型（乘法）结合起来，既懂市场又懂企业，这是行业少有的。

市场空间方面，中国营销云市场整体渗透率低，增长速度高。【市场由 2018 年的人民币 73 亿元增长至 2022 年的人民币 206 亿元，CAGR 为 29.7%，预期于 2027 年市场规模达到人民币 745 亿元，2022 年至 2027 年的复合年增长率29.3%】

2.赛道的周期性

参考国外的类比公司Salesforce就能发现，这类企业的利润和“企业支出意愿”直接挂钩，而企业支出又受经济环境影响，呈现“后周期性”特征——也就是说，经济波动时，企业可能会先砍营销预算，进而影响公司短期业绩。这可能是短期造成低估的一个原因。

3.竞争地位 在营销云领域，迈富时已经多年蝉联行业第一。现在企业转型的浪潮下，很多公司都开始发力，迈富时的核心竞争力=（需求+数据）*AI

既懂市场营销的玩法，又清楚企业的真实需求，在AI的助力下，看好迈富时的竞争力和成长机会，大概率还处于优秀公司的早期发展阶段。

写在最后

迈富时正处于拓市场的成长阶段，对于应用生态的建设与国外相比处于比较早期的阶段；产品方面，Pass的早期可能并不那么完美；文中的一些数据采用直接信息或者同行的信息与市场占有率情况等交叉推理得出。也许有一些不太清楚的地方，也期待您的指正。但考虑到上述大的方向，我认为北极星终可抵达。