• AI影響力：GenAI徹底革新了客戶(hù)成功，提高了服務(wù)質(zhì)量和效率。

• 數(shù)據(jù)策略：AI在客戶(hù)成功中的成功依賴(lài)于用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)的豐富性。

• 成本效率：AI減少了對(duì)大型客戶(hù)成功團(tuán)隊(duì)的需求，平衡了成本和客戶(hù)滿(mǎn)意度。

 

客戶(hù)成功（CS）似乎正處于GenAI首波影響的核心，最近的一些跡象包括Klarna部署AI客戶(hù)支持代理取得的顯著成果，以及許多初創(chuàng)公司（最著名的是Brett Taylor的Sierra）進(jìn)入這一領(lǐng)域。

 

一個(gè)重要原因是客戶(hù)成功在產(chǎn)品知識(shí)和客戶(hù)需求之間起到了翻譯層的作用，這是大型語(yǔ)言模型（LLM）非常適合的工作描述，解決方案架構(gòu)師在客戶(hù)工作流程和產(chǎn)品配置之間進(jìn)行翻譯，成功的經(jīng)理在產(chǎn)品路線(xiàn)圖和追加銷(xiāo)售機(jī)會(huì)之間進(jìn)行翻譯，支持代理在客戶(hù)的痛點(diǎn)和產(chǎn)品文檔之間進(jìn)行翻譯。

 

不夸張地說(shuō)，客戶(hù)成功的北極星是其翻譯質(zhì)量，即產(chǎn)品輸出和客戶(hù)需求之間的契合度，而在客戶(hù)成功的所有方面中，AI在提升翻譯質(zhì)量方面最迅速的是支持部分。

 

讓我們探討AI在客戶(hù)成功中的一些方面。

 

 

如今，LLM能夠非常出色地完成基本的支持工作描述，因?yàn)樗鼈?4/7全天候可用，具備完美的產(chǎn)品文檔和路線(xiàn)圖知識(shí)覆蓋，能夠訪(fǎng)問(wèn)所有客戶(hù)互動(dòng)歷史，并能從客戶(hù)或產(chǎn)品經(jīng)理的人類(lèi)輸入中不斷學(xué)習(xí)，當(dāng)然，LLM也有已知的缺點(diǎn)（如幻覺(jué)），但我敢打賭這些問(wèn)題是可以解決的。

 

除了更好地完成人的工作外，今天的AI支持代理還可以做那些人類(lèi)難以完成的工作：總結(jié)通過(guò)電話(huà)/電子郵件/聊天進(jìn)行的數(shù)百次客戶(hù)支持互動(dòng)，幫助產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)確定下一步構(gòu)建的內(nèi)容，跟蹤所有正在交付的功能，并主動(dòng)通知曾經(jīng)表達(dá)過(guò)相關(guān)痛點(diǎn)的客戶(hù)群體等。

 

到目前為止，我們只討論了支持，但很容易想象自然的跳躍到成功經(jīng)理代理（類(lèi)似于A(yíng)I禮賓服務(wù)）甚至解決方案架構(gòu)師共同指導(dǎo)客戶(hù)進(jìn)行產(chǎn)品部署和配置，客戶(hù)成功的“代理化”。

 

 

這對(duì)如何構(gòu)建AI原生的客戶(hù)成功功能意味著什么？讓我們首先了解今天的客戶(hù)成功。除了最高級(jí)別的企業(yè)白手套客戶(hù)，客戶(hù)成功在很大程度上是對(duì)缺失的產(chǎn)品功能和可用性摩擦的臨時(shí)解決方案，也就是說(shuō)，它是一個(gè)成本中心，應(yīng)該積極限制其使用，以保持你的利潤(rùn)率健康。

 

換句話(huà)說(shuō)，最終狀態(tài)下，80%以上的客戶(hù)成功（CS）人員應(yīng)由AI取代，剩下不到20%（負(fù)責(zé)最棘手的問(wèn)題和最高生命周期價(jià)值的客戶(hù)）則由AI大幅增強(qiáng)（如同超級(jí)英雄的披風(fēng)）。

 

 

在A(yíng)I之前，客戶(hù)成功領(lǐng)導(dǎo)者通過(guò)各種創(chuàng)造性的解決方案來(lái)解決這個(gè)成本中心問(wèn)題，例如對(duì)中型市場(chǎng)/中小企業(yè)客戶(hù)利用CS的小時(shí)數(shù)設(shè)置限制并對(duì)超出部分收費(fèi)，增加每個(gè)CS代表負(fù)責(zé)的客戶(hù)數(shù)量，建立在線(xiàn)幫助中心和認(rèn)證以便客戶(hù)自助服務(wù)，在Slack/Discord上創(chuàng)建客戶(hù)社區(qū)以便互相解答問(wèn)題等。

 

這些“規(guī)模化計(jì)劃”很有價(jià)值，但從未真正替代1對(duì)1 CS互動(dòng)的質(zhì)量，導(dǎo)致客戶(hù)不滿(mǎn)，這不可避免地導(dǎo)致CS團(tuán)隊(duì)的未報(bào)告工時(shí)，因?yàn)椴粷M(mǎn)的客戶(hù)是續(xù)約風(fēng)險(xiǎn)……如你所知，每一次續(xù)約都很寶貴。在這個(gè)新興的GenAI范式中，擁有大量CS人員或冒著客戶(hù)滿(mǎn)意度差的風(fēng)險(xiǎn)的這種權(quán)衡是一種錯(cuò)誤的兩難選擇。

 

例如，你可以通過(guò)AI代理向任何層級(jí)的客戶(hù)提供無(wú)限量的高質(zhì)量1對(duì)1支持互動(dòng)（如Klarna正在嘗試的那樣）。更深入地看成功管理，AI代理可以承擔(dān)更高階的任務(wù)，如為買(mǎi)家構(gòu)建自定義儀表盤(pán)和指標(biāo)，幫助他們理解其組織如何采用產(chǎn)品等。

 

更進(jìn)一步是促進(jìn)追加銷(xiāo)售（即根據(jù)客戶(hù)的使用情況推薦某些功能）并完成整個(gè)流程直到開(kāi)票，這意味著，通過(guò)在客戶(hù)成功中利用AI，以較小的邊際成本，你的公司可以以最少的全職員工或努力全面服務(wù)下一個(gè)客戶(hù)。

 

 

很難預(yù)測(cè)這一切的時(shí)間——進(jìn)展有時(shí)看起來(lái)很慢，有時(shí)又快得讓人不知所措。明確的是，客戶(hù)成功中的AI只有在訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量高的情況下才會(huì)表現(xiàn)出色。你的AI在客戶(hù)成功功能上的表現(xiàn)與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的區(qū)別不在于你能雇用的CS人才的水平，而在于你為AI模型提供的數(shù)據(jù)的質(zhì)量和豐富性。

 

任何人都可以要求GPT-5使用基本的產(chǎn)品和客戶(hù)信息生成一個(gè)通用的追加銷(xiāo)售演示文稿，然而，如果模型了解從Salesforce機(jī)會(huì)中的購(gòu)買(mǎi)背景，從Segment實(shí)例中的使用指標(biāo)，以及通過(guò)Hubspot數(shù)據(jù)與你的活動(dòng)的互動(dòng)情況，則可以創(chuàng)建改變游戲規(guī)則的追加銷(xiāo)售內(nèi)容。

 

 

你的AI在客戶(hù)成功策略中的很大一部分其實(shí)就是你的數(shù)據(jù)策略，為此，今天你可以開(kāi)始做的最好的事情是確保跨渠道的關(guān)鍵客戶(hù)和產(chǎn)品數(shù)據(jù)按照企業(yè)數(shù)據(jù)最佳實(shí)踐（如每個(gè)數(shù)據(jù)源的單一真實(shí)來(lái)源、跨表格的唯一客戶(hù)ID、明確的數(shù)據(jù)來(lái)源等）進(jìn)行記錄和存儲(chǔ)。

 

你的AI代理應(yīng)能夠閱讀過(guò)去的支持票據(jù)、產(chǎn)品文檔、產(chǎn)品路線(xiàn)圖、定價(jià)層級(jí)、客戶(hù)的開(kāi)票數(shù)據(jù)等，并找出如何服務(wù)這種關(guān)系。像所有事情一樣，這條路是曲折的，將從支持工具中的硬編碼邏輯開(kāi)始，小步躍進(jìn)到共同飛行員幫助人類(lèi)完成更多工作，再到代理為人類(lèi)完成工作，而人類(lèi)僅設(shè)定策略并不斷訓(xùn)練和優(yōu)化模型。

 

 

最后，我想引用Benchmark的Matt Cohler的話(huà)，他是LinkedIn創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的成員之一，也是一位風(fēng)險(xiǎn)投資家：“我們的工作不是看未來(lái)，而是清晰地看現(xiàn)在。”

 

我不能告訴你五年后甚至十年后AI在客戶(hù)成功中的樣子，但清晰地看現(xiàn)在讓我確信，它將受到AI的顯著影響：客戶(hù)會(huì)更滿(mǎn)意，業(yè)務(wù)利潤(rùn)率會(huì)更好，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)對(duì)客戶(hù)需求的翻譯也會(huì)是他們有史以來(lái)最好的。

 

 

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