客户成功的下半场会是批量化运营吗？

以大多数客户服务深度现状之低我们还没有资格去顾虑其他的。

昨天的文章已经揭示了现在的 SaaS 公司老板已经给不起客户成功精细化运营的预算，那对于 CS 来讲抛开昨天那些正确的解法废话，现实可行的路径是什么？

批量化。

是的，别再指望 CS 温情的做好“一客一档”的精细化运营寻求 KA 客户的质变，更应该注重的是通过批量运营 SMB 客户以求量变带来质变。

背后的逻辑其实很简单，增量的利润 CS 如果跑不出来的话，还不如退而求其次的保证存量市场的规模。

与此同时，一些头部的 SaaS 厂商做出“建设批量化团队”、“回收客户”、“重视营销大于重视服务”的行为背后的动机其实也很容易理解了。

以下是对这个解题思路的详细拆解。

客户成功的任务发生了什么变化？

“客户成功”本质是 SaaS 公司对续费、扩容、生命周期价值的保障机制；它在上半场（过去十年）是“销售-交付-客户成功”三段论中的最后一棒，负责“留量”和“扩量”，而且被寄予厚望。

但现在的问题来了——

当 AI+产品体验的投入把预算耗尽、销售重新成为增长主旋律、老板们的眼睛只盯在 ROI 和 LTV/CAC 比上，客户成功团队就必须回答一个更刻薄的问题：

在更少人力、更低预算的条件下，如何确保更多客户不流失？

嗯，这其实不是一个新问题，这是几乎所有 ToB 企业都经历过的现实落地阶段：“上半场拼理念、拼教育；下半场拼规模、拼效率”。

说到底，“批量化运营”听起来像退而求其次，但它其实是 CS 被迫商业化、自我产品化的表现。

这让我想起两个类比：

• 一个是教育行业从“精英小班”向“直播大课”的转变；
• 一个是医疗行业从“全科医生全程陪伴”向“分诊机器人+健康档案”的过渡。

在这两个场景里，“精细化运营”是一种奢侈，一种理想国，而“批量化”是一种现实，是组织能自洽地活下去的基本结构。

也有点类似人积累财富的两种途径：“钱是挣出来的”、“钱是省出来的”。

其实没有对错之分，甚至二者也可以融合，只不过，现实环境决定了现在“省钱”是主流。

放在公司、放在 SaaS、放在 CS 身上同理。

那 CS 能不能批量化？

从技术上、逻辑上，是可以的，而且已经在发生。

以前我对于一些“先锋”的做法仅理解为是方法论和工具的进步，但现在，我可能不再单纯的这么想了，或者这些“先锋”本身有对于业务环境的更长远遇见，更早布局完成了应对“寒冬”的“降本增效”工作。

是的，这里不是蒙骗客户，是已经在我们内部很早发生的变化。

是的，这篇文章中提及的一些技巧竟然是几年前的产物

换句话说，这不是战术或者“器”方面的问题，而是战略层的问题。

即使没有考虑到环境的变化，哪怕一直处于上升期，客户的批量化运营也是一个避无可避的话题，毕竟 CS 终究是要走向规模化的。

只是，从我现在的理解里它不是简单粗暴的短信群发、推送通知，它是——

三件事的结合：

1.客户旅程的模块化：

把过去依赖人和经验的交付流程，拆解为路径清晰、可标准化的自动旅程，比如“用户注册 → 数据接入 → 行为活跃 → 升级试用 → 商务接触”这样的阶段，可以由系统智能判断和触发运营动作；

2.客户意图的预测化：

通过数据模型识别哪些客户即将流失、哪些客户具备扩容意向，自动将这些用户“筛选”为 CS 团队的高优先级对象，剩下的由系统批量“托管”；

3.客户内容的组件化：

将 CS 所需的文案、解答、话术、用法推荐全部拆成知识库，再由 AI+系统自动组合输出——像是一个千人千面的内容生成机器。

这里，倒是可以蹭一个热点：飞书今天发布的知识问答放在这里很适用的。

说到底，CS 批量化的关键，不是有没有人，而是有没有 “像产品一样设计客户成功流程” 的能力。

也就是 CS 本身要具备一定的产品经理能力、自动化运营能力、甚至 AI prompt engineer 的思维。

过去我们提倡把“服务”当作产品设计，但现在更多的是刀刃向内，将我们的“内部工作流程和对外表现”当作产品设计。

想起了身边朋友的钉钉签名—— “服务即产品”。

这才是下半场的核心门槛。

当然，会不会有后面的问题——

批量化是不是意味着没温度？客户会反感？

不一定。

真正被用户感知到的温度，往往来自在正确时间点出现的、对症下药的回应。

比如你卡在数据接入页面时突然跳出“针对你接入的是飞书还是钉钉，点这里直接配置模板”，哪怕它是机器做的，也比一个不懂产品的 CS 微信发来“有问题随时找我”更有用。

这个是针对生产环境产品的的举例，可能有读者说这不是 PM 的活吗？

对，是这样的，我再举一个我曾服务过的 SaaS 产品的“流程体现”的场景，在客户遇到问题需要远程排查解决问题的场景，在某 OTA SaaS 产品的个人设置里是可以直接发起“暂时访问授权”的，这个授权会类似操作用户的镜像获得该客户 SaaS 生产环境的操作权限，排查问题十分迅速。当然，肯定是有数据安全授权相关文件和内部操作规范的。

至于这样做的好处，远的不说，这个操作方式除了提升效率之外某种程度上还直接消除了 SaaS 产品运行时“终端环境”因素的影响。

从这个角度上想，用户其实没那么在乎背后是不是人，他在乎的是这次问题有没有解决、这个产品能不能变得好用。

所以，批量化不是问题，粗糙才是问题。

只要流程合理、自动化得当、分层运营，CS 团队就可以在极低的人效条件下，做到“重要的客户个性化、其余客户规模化”，既守住底线，又不会脱节。

不过……

也要小心一个陷阱：

当组织完全走向“批量化”，CS 就容易被异化为一个纯服务型的“低价值岗位”，它不再是产品反馈的中枢、客户关系的运营官，而只是另一个 call center。

到那时候，CS 的职业路径也会发生变化——从“产品与客户之间的桥梁”变成“高级客服”。

所以，我在写这篇文章的同时，也在心里叹一口气：客户成功的“下半场”，其实是它职业定义的重塑阶段。

按照现代“科学管理”的方法论，当一个岗位职责足够清晰和成熟的时候，可替代性越强，成本越低，这也是无可避免的趋势，所以其实也挺难讲的…

也正因此，本着更近一步的发展，越批量化，越需要 CS 团队重新思考：

我提供的核心价值，到底是“做这件事”，还是“让系统也能做这件事”？

这一问，才是客户成功下半场真正的分水岭。

而且，我们也没有到需要考虑批量化运营边际效益递减问题的那一步。

要！效！率！