Salesforce (CRM) 深度分析：一家訂閱制公司正從 CRM 演進為「AI 代理運作的企業作業系統」

* 本報告基於截至 2026-01-07 的資料。

Salesforce 是做什麼的？（給國中生看）

Salesforce 以訂閱制（月／年）銷售企業軟體，協助公司建立更強的「客戶關係」、更有效率地銷售，並更快速回應客戶問題。

在多數公司內，客戶資訊、交易備註、支援歷史、購買紀錄，以及 email／聊天對話往往分散在不同團隊。Salesforce 將這些資訊集中到同一處，讓銷售、支援、行銷與其他部門能以同一個共享視角協作。

客戶是誰？誰會使用？

• 客戶：以大型企業到中型公司為主（涵蓋金融、製造、零售、IT、醫療等）
• 使用者：銷售（交易管理）、支援（詢問處理）、行銷（活動營運）、電商團隊、管理者／企業規劃，以及 IT 部門（整合、權限、安全）

它如何賺錢？（營收模式）

其商業模式以訂閱為核心。實務上，當客戶增加更多使用者（席位）並啟用更多功能時，價格往往會上升。導入支援也通常是必要的，因而帶動專業服務需求。此外，合作夥伴生態系越大——合作夥伴增加更多能力（包含後文提到的 AgentExchange）——就越多工作會在「Salesforce 內部」完成，這也是該模式的另一個關鍵特徵。

當前獲利支柱：面向客戶的企業應用 + 資料基礎

Salesforce 的核心產品是一套圍繞面向客戶職能（銷售、支援、行銷）打造的企業應用組合。它與其說是單一工具，不如說是一個用於營運以客戶為中心作業的整合式「工具箱」。

主要產品（提供什麼）

• 銷售（Sales Cloud 系列）：追蹤從潛在客戶到合約的進度，並讓交接與下一步行動可視化
• 支援（Service Cloud 系列）：記錄詢問、分派處理、集中歷史紀錄；支援電話、email 與聊天的整合式工作流程
• 行銷：執行與客戶行為對齊的方案；與銷售與支援連結越緊密，就越容易提供一致的客戶體驗
• 分析（Tableau 等）：透過儀表板支援決策，並作為其他產品的價值放大器
• 內部協作（Slack 等）：將對話、核准與通知連結到企業工具，建立第一線「工作流程」
• 資料基礎（Data Cloud）：蒐集並準備客戶資料，使其更接近可供 AI 使用的形式（例如降低身分識別不一致）

為何會被選用？（價值主張）

• 集中客戶資訊，降低跨部門浪費（重工與錯誤）
• 將「工作流」——核准、權限、稽核、工作流程——系統化，使營運較不依賴特定個人
• 廣泛的附加功能與整合使部署後擴張更容易（成為核心後，往往會擴散到相鄰領域）

未來方向：從 CRM 走向「AI 推動工作前進」的平台

近年來，Salesforce 將自身定位為不只是「一家 CRM 公司」，而是希望成為 AI 能真正執行工作的企業基礎。關鍵在於，這不只是把 AI 聊天疊加在上面——而是把能在真實工作流程中推進任務的「agents」放在產品策略的核心。

未來支柱 1：Agentforce（推動工作前進的 AI agents）

Agentforce 的設計目標是超越問答並進入執行層面——採取例如理解詢問 → 辨識所需程序 → 建議下一步行動等步驟。Salesforce 明確希望讓管理者與開發者能更容易建置這些能力，同時提供企業級的管理與監控（防止失控行為的控制機制）。它也在推動 Agentforce 360，將 AI agents 定位為全公司層級的能力，延伸至 CRM 之外。

未來支柱 2：AgentExchange（agent 元件的市集）

為每一家企業從零打造 AI agents 並不容易。因此，Salesforce 正在開發一個市集（AgentExchange），讓合作夥伴能分發 agent 元件與產業範本，目標是更接近「可直接使用」，以降低導入摩擦。若能規模化，Salesforce 將不只是「自己打造一切的公司」，而是「讓所有人打造的東西匯聚在一起的平台」。

未來支柱 3：強化資料基礎（Informatica integration）

AI 是否能交付價值，最終取決於一件事：「準備良好的資料」。透過整合資料管理公司 Informatica，Salesforce 旨在深化資料整合、提升資料品質並強化治理（包含權限與稽核）——為 AI 時代建立更耐久的基礎。

作為內部基礎設施的關鍵主題：讓 AI 安全運作的企業控制機制

企業對 AI 的擔憂在於錯誤、資料外洩、責任歸屬與失去控制。Salesforce 正在圍繞「能追溯發生了什麼（可視性）」、「能安全連接（互通性）」以及「不被單一模型綁定（導入多模型）」等主題，強化企業 AI 營運基礎。

用類比理解：Salesforce 是「客戶支援與銷售的指揮中心」

當支援備註、銷售備註、購買歷史與帳戶團隊對話分散時，公司往往會以不一致的方式對待同一位客戶。Salesforce 作為指揮中心，將這些資訊整合起來——而且愈來愈試圖讓 AI 提供「下一步指令」，甚至處理「自動化處理」。這個框架有助於理解其前進方向。

從長期績效趨勢可見的「公司類型」

對長期投資人而言，第一步是理解公司的成長輪廓——營收擴張的可靠性，以及獲利能力的穩定（或不穩定）程度。

營收：長期持續擴張

營收（FY）隨時間穩定成長。從 FY2021 的 $21.252 billion 增至 FY2025 的 $37.895 billion，對應 5-year CAGR 為每年 +17.3%，10-year CAGR 為每年 +21.6%。換言之，營收展現出高度一致性。

EPS：成長幅度大，但歷史波動明顯

EPS（FY）近年大幅改善——FY2023 為 0.21、FY2024 為 4.20、FY2025 為 6.36。儘管如此，公司過去曾出現虧損期間，且獲利波動歷史顯著，因此 EPS 不如營收那樣「平滑」。由於資料不足，EPS 的 10-year CAGR 無法計算，因此長期評估應主要依據 5-year 數值（每年 +111.6%）。

FCF：現金創造力明顯複利化

FCF（FY）從 FY2021 的 $4.091 billion 增至 FY2025 的 $12.434 billion，意味著 5-year CAGR 為每年 +27.5%，10-year CAGR 為每年 +32.3%。如同軟體業常見情況，capex 需求不高；近期 capex 約為營運現金流的 6.0%。

獲利能力：ROE 與 FCF margin 的改善最為突出

ROE（latest FY）為 10.13%，高於其 5-year 與 10-year 區間的上緣。雖然 ROE 在過去十年有所改善，但以 Lynch 式視角來看，仍難稱為「高 ROE 成長股」（例如長期穩定高於 15%），這也使得簡單歸類為「純粹高速成長」更為複雜。

FCF margin 在 TTM 基礎下為 31.98%（FY2025 為 32.81%），同樣高於其 5-year 與 10-year 區間的上緣。FY 與 TTM 數值相近，顯示由報導期間窗口造成的差異相對較小。

以 Lynch 的六大類別來看：偏循環的「混合型」

Salesforce（CRM）在 Lynch 的六大類別中，本文來源最適合將其描述為偏循環的「混合型」。其邏輯在於：營收長期穩定成長，但獲利（EPS）波動幅度大——包含虧損期間——且 EPS 波動指標相對偏高，為 0.739。

此處的「循環」不僅指「需求隨景氣大幅波動」。更接近企業軟體中可能出現的獲利波動概念——獲利可能因「投資決策的波動」、「大型客戶的預算最佳化」以及「成本與 SG&A 的配置方式」而起伏。

近期動能（TTM／8 季）：成長持續，但「動能」評估為放緩

在投資決策上，重要的是長期型態在短期是否仍能維持。過去一年（TTM），Salesforce 的營收、獲利與現金流仍在成長。但若以 5-year 平均衡量「加速度」，分類結果為放緩。

過去一年（TTM）的事實

• EPS（TTM）：7.507，+23.33% YoY
• 營收成長（TTM）：+8.41% YoY
• FCF 成長（TTM）：+8.60% YoY
• FCF margin（TTM）：31.98%（高水準）

為何被歸類為「放緩」？（與 5-year 平均比較）

即使過去一年仍有成長，但在各項指標上都落後於 5-year 平均（FY CAGR）：營收（5-year CAGR +17.3%）對比 TTM +8.41%，FCF（5-year CAGR +27.5%）對比 TTM +8.60%，EPS（5-year CAGR +111.6%）對比 TTM +23.33%。因此被歸類為「放緩」。

不過，過去 2 年（約 8 季）也呈現強勁上升趨勢

觀察過去兩年，EPS、營收與 FCF 呈現相當清晰的上升軌跡（指示性相關性也偏高）。因此存在兩個同時成立的事實：「過去兩年上升，但相對 5-year 平均動能較弱」，取決於你強調的時間尺度。

我們處於循環的哪個位置？不是谷底，但更接近「復甦後至高檔階段」

若以「可能呈現獲利波動的混合型」視角來看，也需要判斷公司位於循環的哪個位置。近期獲利能力與現金創造力處於高水準，因此將 Salesforce 視為處於復甦後至高檔階段，比視為谷底更一致。

• Net income（FY）：FY2023 的 $0.208 billion → FY2024 的 $4.136 billion → FY2025 的 $6.197 billion
• FCF（FY）：FY2023 的 $6.313 billion → FY2024 的 $9.498 billion → FY2025 的 $12.434 billion
• Operating margin（FY）：FY2023 的 9.33% → FY2025 的 19.01%

財務健康：看起來並非「靠負債硬推成長」

要衡量破產風險，快速檢視槓桿、利息保障倍數與現金緩衝很有幫助。根據本文來源的數值事實，短期財務彈性被歸類為相對穩健。

• Debt-to-equity ratio（latest FY）：0.186
• Interest coverage（latest FY）：28.18x
• Cash ratio（latest FY）：0.502（以短期支付的現金覆蓋衡量，屬中等或更佳）
• Net Debt / EBITDA（latest FY）：-0.24（偏向淨現金）

不過，像 Informatica integration 這類大型計畫，與其說是「財務壓力」，不如說是執行——整合是否能交付預期價值。這更適合歸類為後文討論的「Invisible Fragility」風險。

股東報酬：股利並非主要焦點

TTM 股息殖利率約為 0.63%（假設股價為 $256.26），且配息年數僅 4 年。因此，很難把股利作為核心投資論點；更自然的思考方式是透過再投資以追求成長，以及使用股利以外的股東報酬工具來進行資本配置。

目前估值位置（僅做歷史比較）

此處不與市場或同業對標，而是用六項指標（PEG、PER、free cash flow yield、ROE、free cash flow margin、Net Debt / EBITDA）比較 Salesforce 相對自身歷史的位置。主要錨定過去 5 年，10 年作為補充，過去 2 年僅用於方向性參考。

PEG：落在過去 5 年區間內，但偏向高端

PEG 為 1.46（假設股價為 $256.26）。仍在過去 5 年的正常區間內，但位於該區間的高端。過去兩年的方向為走高。

PER：偏低，低於過去 5 年與 10 年區間

PER（TTM）為 34.13x，低於過去 5 年與 10 年的正常區間。相對自身歷史，這使其位於偏低位置（更接近低估區）。同時，由於 PER 可能受獲利品質與會計驅動的波動影響，因此不宜單獨過度解讀 PER。

Free cash flow yield：高於過去 5 年與 10 年區間

Free cash flow yield（TTM）為 5.37%，高於過去 5 年與 10 年的正常區間。過去兩年也呈上升趨勢（朝較高端移動）。

ROE：高於歷史區間的相對高檔階段

ROE（latest FY）為 10.13%，高於過去 5 年與 10 年的正常區間。過去兩年有所改善。然而，如前所述，仍未屬於「穩定高 ROE」類別，因此此改善的持久性是重要問題。

Free cash flow margin：「明顯高於」過去 5 年與 10 年區間

FCF margin（TTM）為 31.98%，顯著高於過去 5 年與 10 年的正常區間。過去兩年也進一步走高。其接近 FY2025 的 32.81%，可視為 FY 與 TTM 呈現差異相對較小的一段期間。

Net Debt / EBITDA：落在區間內且偏向淨現金

Net Debt / EBITDA 是一個「反向指標」，數值越小（越負）代表現金越多、財務彈性越大。latest FY 為 -0.24，落在過去 5 年與 10 年的正常區間內，且仍偏向淨現金（為負）。過去兩年也曾出現更為負值的期間。

六項指標的結論（嚴格僅為位置摘要）

• 獲利能力／品質（ROE、FCF margin）處於高水準，且高於歷史區間
• 財務槓桿（Net Debt / EBITDA）落在區間內且偏向淨現金
• 估值指標呈現分歧：PER 相對歷史區間偏低、FCF yield 偏高，而 PEG 落在區間內但偏向高端

如何解讀現金流：EPS 與 FCF 的一致性，以及「投資品質」

Salesforce 的 FCF 呈現明顯成長，近期 FCF margin 在 TTM 基礎下也約為 32% 的強勁水準。這支持一種觀點：獲利成長並非純粹由會計驅動——而是有現金創造力作為支撐。

不過，當你評估成長的「品質」時，有幾個區分很重要。

• 若成長看似放緩，是因為公司在投資（AI 與資料基礎建置、導入支援產能等），還是因為競爭地位轉弱？
• 隨著 AI agents 推出，定價、營收成本、銷售費用與導入支援成本如何變動——而這些變化是否會在之後反映到 ROE 與各項 margin？

本文來源清楚指出：目前的圖像不是「成長放緩且現金創造力崩塌」，但 AI 導入的經濟性是另一個獨立問題。

Salesforce 為何能勝出（成功故事的核心）

Salesforce 的核心價值在於，它把「客戶互動第一線發生的事」與「支撐第一線運作的企業流程」統一到一個中央企業系統中。它不只是儲存客戶紀錄——它承載「工作本身」，涵蓋商機、詢問與活動，也包含權限、稽核與核准。使用越深，日常營運就越依賴 Salesforce，形成使替換困難的轉換成本。

在 AI 時代，「安全運作」、「在可追責資料上運作」以及「能追溯誰做了什麼」等要求變得不可妥協。Salesforce 正在強化其資料層（Data Cloud、Informatica integration），並已明確其方向：AI 不應只是「一次性的便利功能」，而應作為「始終存在於營運內部的勞動力」被嵌入。

目前策略是否與成功故事一致？（故事延續性）

近年焦點已從「CRM 導入與擴張」轉向「部署始終存在於營運中、能在全企業推動工作前進的 AI（agents）」。這與其說是轉向，不如說是延續 Salesforce 歷史優勢——深度嵌入營運——並透過 AI agents 加以延伸。

同時，圍繞一個務實現實的張力正在升高：AI 可能有價值，但客戶是否願意額外付費是另一個問題。導入很可能取決於定價設計，以及導入與持續營運的門檻。Salesforce 推動更彈性的定價（包含 usage-based 概念），被定位為降低該摩擦的嘗試。

Invisible Fragility：正因看起來很強而需要格外謹慎的問題

Salesforce 以「客戶互動平台」與「高 FCF」等優勢突出，但長期投資也需要尋找商業模式較不顯眼的斷裂方式。本文來源提出的議題可能不會在短期結果中顯現，但若底層結構改變，影響可能不成比例地放大。

• 大型客戶 IT 預算最佳化風險：與其說是單一客戶集中度，不如說是大型客戶加速「AI 預算重新配置」、「供應商整併」與「席位審視」時的敏感度
• 競爭環境快速變化：若 AI 的主要戰場擴張到 CRM 之外（跨職能 AI 平台、生產力工具），價值攫取可能分散
• AI 功能商品化：當 agent 能力成為基本門檻，差異化會回到資料整合與營運整合；對於看不到成果的客戶，內部可能形成「AI 沒有預期那麼好」的敘事
• 對外部模型與外部基礎設施的依賴：AI 經濟性受外部模型、算力基礎設施與合作夥伴的成本與條款影響，並可能回饋到定價、毛利率與導入體驗
• 組織文化與執行力惡化：在長期效率計畫與人力調整期間，士氣、流失率與第一線執行可能下滑並反映在客戶體驗上（agentic AI 提高導入支援與營運設計的重要性）
• ROE／margins 的滯後性惡化：當前獲利強勁，但若 AI 導入期間定價、成本與 SG&A 的平衡改變，獲利能力可能在之後轉弱
• 大型整合的執行風險：儘管財務彈性充足，若 Informatica integration 未按計畫推進，預期的「資料基礎強化 → AI 成果」時程可能延後
• SaaS 採購行為回歸：若採購行為轉向「整併、標準化與席位最佳化」，更廣泛的部署會面臨更嚴格審視，並可能與成長放緩同時出現

競爭格局：在 AI 時代，重點較少是「CRM 功能」，更多是營運、治理，以及入口點之爭

Salesforce 的競爭對手集合愈來愈難用單純的「CRM 功能」競賽來描述。在 AI 時代，競爭軸線正轉向：(1) agents 推動第一線工作前進的有效性，(2) 系統是否能滿足企業對可稽核性、權限與資料管理等要求，以及 (3) 導入負擔與 ROI 是否能被清楚表述。

主要競爭者（競爭因使用情境而異）

• Microsoft（Dynamics 365 + Copilot/Agents）：透過 Teams/Outlook 掌握「日常工作的入口點」，並嵌入 CRM 的擷取、摘要與更新
• HubSpot：面向中型市場與 SMB，以易於導入、一致的 UI 與清晰定價為主要優勢
• Oracle（Fusion Cloud CX/Sales）：更容易與 ERP 等核心系統連接，也在推進以銷售為核心的 AI agents
• ServiceNow：將自身定位為工作流程平台，主張跨 sell-to、deliver-to 與 support 的整合，且同樣以 AI agents 為核心
• Zendesk：在服務領域常以支援第一線的強項參與競爭
• SAP（CX）：對既有 SAP 客戶而言，可能是追求資料一致性與標準化營運的選項
• Adobe（Experience Cloud）：可能在行銷／客戶體驗重心的控制權上形成競爭

關鍵在於，這些並非總是端到端的 CRM 競爭者；競爭動態會隨領域而變——Sales、Service、Marketing、Data、integration、AI agents。

為何轉換成本會變高，以及何時可能變低

• 為何通常很高：不只是商機、案件與活動——權限、稽核、核准與整合被建成「工作本身」，因此遷移會變成一次營運重設計
• 可能變低的條件：若 AI 在使用者「入口點」（email／會議／聊天）吸收了工作，而 CRM 更像是後端的 system of record，CRM 供應商的可視性與影響力可能下降

Moat（競爭優勢來源）與耐久性

Salesforce 的 moat 與其說來自炫目的單點功能，不如說來自其深度嵌入並成為企業營運標準的能力。透過滲透面向客戶的營運（權限、稽核、核准、工作流程）、累積具情境的資料，並整合分析、協作、資料整合，甚至 agent 元件的分發，它提高了被替換的摩擦。

耐久性來自面向客戶營運的關鍵性（難以暫停），以及隨 AI 導入擴散而日益重要的資料整合與治理。可能的侵蝕因素包括：AI 的價值攫取轉移到 CRM 之外、採購行為回到席位最佳化，以及工作流程平台競爭者重新定義「CRM」的意涵。

AI 時代的結構性位置：有利因素存在，但結果取決於是否能「落地到營運」

在 AI 時代，Salesforce 的定位是在其面向客戶營運基礎之上，疊加一個 agent 執行層。網路效應（套件廣度、整合、合作夥伴擴張與 AgentExchange 的市場化）、具情境的營運資料優勢、包含導入多模型的整合立場，以及面向客戶工作流程的關鍵性，都與 AI 導入高度契合。

另一方面，更相關的替代風險不是「CRM 變得不需要」，而是 AI 支出的重心轉移到其他層——使「客戶願意額外付費的 AI 價值」被攫取的位置分散。因此，長期焦點較少在模型效能競賽，而更多在於 Salesforce 是否能標準化資料整合、權限、稽核與成本設計——並將這些能力在企業中規模化。

管理與文化：故事強，但轉型摩擦存在

Salesforce 長期以創辦人兼 CEO Marc Benioff 強勢的敘事型領導著稱，其願景是從「一家 CRM 公司」演進為「AI 能安全運作的營運基礎」。像 Agentforce 360 這類訊息也與該方向一致。

然而，AI 越被嚴肅採用，職務定義與人力需求就越會改變——使效率計畫與人力重新部署更難避免。報導指出有人力調整，而這些期間可能影響士氣、流失率與第一線執行。特別是，因為 agentic AI 提高導入支援與營運設計的重要性，因此需要認知到文化疲乏可能在之後反映到客戶體驗。

員工評論中常見的概括性模式（傾向，而非斷言）

• 正面：品牌力與大型社群、企業級交易的成長機會，以及廣泛的產品組合帶來跨職能機會
• 負面：轉型／效率壓力可能增加工作量與不確定性；業務複雜度可能提高內部協調成本；價值觀的表達可能因外部環境不同而被不同解讀

投資人應理解的 KPI tree（因果框架）

要長期理解 Salesforce，除了追蹤「營收與 EPS 的變化」，也有必要追蹤更上游的驅動因素——瓶頸通常會在哪裡形成。

結果

• 長期營收成長與獲利成長（包含 EPS）
• 持續的自由現金流創造與獲利能力（margins 與 FCF margin）
• 資本效率（ROE 等）與財務彈性（競爭應對能力）

中介 KPI（Value Drivers）

• 客戶基礎擴張（新客戶取得）
• 既有客戶內部擴張（新增產品、席位、跨部門導入）
• 採用黏著度（營運嵌入深度）
• 資料整合、品質與治理的成熟度（AI 營運的前提）
• AI agents 嵌入工作的程度（從 PoC 到 production）
• 生態系深度（合作夥伴、範本、元件分發）
• 定價清晰度（預算編列的容易度）
• 導入／營運的沉重程度（管理負擔、設計／整合／維護）
• 包含銷售與導入支援在內的執行能力（營運品質）
• 財務承載力（不存在過度負債負擔）

限制與常見瓶頸

• 定價與加購費用越難理解，決策越容易停滯（尤其是 AI，usage-based 定價可能引發焦慮）
• 導入與持續營運越沉重，導入速度越容易放慢（需要需求定義、權限設計與資料準備）
• 當標準功能不足（更依賴整合／客製化）時，維護負擔可能上升、速度可能下降
• AI 單位經濟（營收成本、銷售費用、導入支援成本）難以預測，可能限制獲利能力
• 大型客戶整併與席位最佳化，以及 AI 預算重新配置，可能對成長造成壓力
• 對外部 AI 模型與算力基礎設施的依賴，可能以成本與條款變動的形式傳導
• 在持續轉型期間，關鍵問題在於導入支援品質與營運設計是否能維持

Two-minute Drill（長期投資人摘要）

Salesforce 透過將面向客戶的工作（銷售、支援、行銷）轉化為企業內部的「標準作業程序」並收取訂閱費來變現。其優勢較少在於炫目的功能，而更多在於深度嵌入營運——包含權限、稽核、核准與整合。

長期上行空間取決於 Salesforce 是否能透過 Agentforce（agentic AI）與更強的資料基礎（Data Cloud、Informatica integration），成為「推動工作前進的 AI」之營運標準。若 AgentExchange 能規模化，導入可能更模板化且更可重複。

較不顯眼的風險包括買方心態「AI 很好，但是否要多付錢是另一回事」、不透明定價、沉重的導入與營運負擔，以及 AI 的價值攫取轉移到 CRM 之外的結構。鑑於過去獲利波動顯著，關鍵不只是成長率——而是營運與單位經濟是否能在不失衡的情況下規模化。