20VC領投600萬美元：這個AI Agent把客戶流失率降低52%，擴展率提升3倍？

你有沒有想過，為什么企業花費數百萬獲得的客戶，最終卻有大半在悄無聲息中流失？為什么銷售團隊拼命開發新客戶，卻對現有客戶的流失視而不見？這不是因為企業不重視客戶，而是因為傳統的客戶管理模式已經徹底失效了。想象一下這個場景：你的公司有一千個客戶，但你的客戶成功團隊只有十個人。他們每天忙得焦頭爛額，卻只能照顧到那些合同金額最大的客戶。剩下 90% 的客戶呢？要么收到千篇一律的群發郵件，要么根本沒人搭理。直到有一天，他們選擇了你的競爭對手。

這就是當下 B2B 企業面臨的殘酷現實。數據顯示，現在企業 40% 的增長來自現有客戶，而不是新客戶。但諷刺的是，大多數企業在客戶管理上的投入卻遠遠不夠。他們能看到客戶續約了、流失了或者擴展了，但不知道為什么。等他們反應過來時，客戶已經走了，機會已經沒了。這個問題困擾了整個 SaaS 行業多年，直到一家名為 Trig 的公司站了出來，用 AI agent 給出了一個全新的解決方案。他們剛剛獲得了 600 萬美元的種子輪融資，由知名投資機構 20VC 領投，Marc Benioff、Frontline Ventures 等行業領袖跟投。更讓我感興趣的是，這家公司正在定義一個全新的品類：專為客戶管理打造的 AI agent 平臺。

客戶管理到底出了什么問題

我認為，要理解 Trig 正在解決的問題，需要先搞清楚傳統客戶管理模式為什么失效了。這不是簡單的效率問題，而是整個商業邏輯發生了根本性變化。在過去，企業增長主要靠開發新客戶。銷售團隊拿著提成沖鋒陷陣，簽下一個又一個新合同。至于這些客戶用得好不好、會不會續約，那是客戶成功團隊的事。這種模式在市場快速擴張時期還能運轉，但現在情況完全不同了。

現在的企業增長嚴重依賴現有客戶。數據很清楚：40% 的營收增長來自現有客戶的續約和擴展。這意味著，如果你不能讓現有客戶滿意并持續從他們身上獲得更多收入，你的增長引擎就會停擺。但問題來了：客戶管理這件事，真的太難做好了。客戶每天都在發送各種信號，有些準備擴展業務，有些面臨流失風險。但發現這些信號、分析這些信號、采取行動，整個流程太慢了，涉及太多團隊，依賴的客戶數據和產品數據又散落在各個系統里。

即使團隊有數據、有人手，他們也只能關注前 10% 的大客戶，而且很多時候只有在出現問題時才會介入。剩下 90% 的客戶呢？他們要么收到千篇一律的群發郵件，要么什么都收不到。這不是因為企業不想照顧這些客戶，而是根本做不到。一個客戶成功經理通常要管理幾十甚至上百個賬戶，他們怎么可能給每個客戶提供個性化的服務？他們只能把有限的精力集中在那些合同金額最大的客戶身上，這是理性的選擇，但也意味著大量潛在的流失和擴展機會被白白浪費了。

對于營收負責人來說，他們面臨的困境更大。他們能看到結果：哪些客戶續約了、流失了、擴展了。但他們不知道原因。為什么這個客戶流失了？為什么那個客戶沒有擴展？弄清楚這些問題往往需要幾個季度的時間，等他們搞明白了，客戶已經走了，機會已經沒了。如果他們決定增加客戶覆蓋率，唯一的辦法就是招人，但這既昂貴又慢，短期內根本看不到效果。這就是 20VC 的合伙人 Kieran Hill 所說的："客戶管理是 B2B 增長中最被忽視的驅動力之一。企業錯失擴展機會、面臨流失風險，僅僅是因為他們無法足夠快地發現信號并采取行動。"

Trig 如何用 AI Agent 重新定義客戶管理

在深入了解 Trig 之后，我發現他們的核心洞察非常深刻：客戶管理不應該是被動救火，而應該是主動的、可預測的增長引擎。這聽起來很美好，但怎么做到呢？Trig 的答案是：用 AI agent 來完成那些人類根本做不過來的事情。他們開發了第一個專為客戶管理打造的 AI agent 平臺，能夠實時發現流失風險和擴展機會，為每個客戶設計定制化的管理計劃，然后通過團隊和客戶已經在使用的工具執行這些計劃，最后把每個行動直接歸因到營收影響上。

讓我用一個具體案例來說明 Trig 是怎么工作的。Owner 是一家為獨立餐廳提供數字化解決方案的公司，他們在 2025 年已經服務了超過一萬家餐廳。但他們的首席營收官 Kyle Norton 發現了一個大問題：餐廳老板太忙了，根本沒時間完成產品的入門培訓。拍攝菜單照片、更新網站內容這些任務對他們來說太繁瑣了，結果就是入門培訓一拖再拖。而 Kyle 知道，入門培訓每拖一天,流失風險就增加一分。他的八人團隊每天花四個小時打電話、發郵件催促客戶完成這些任務，但隨著客戶數量快速增長，團隊根本應付不過來。

Kyle 有個想法：如果給客戶一些激勵，比如折扣，他們可能就不需要這么多人工催促了。但問題是，要確定哪些客戶需要什么樣的激勵來完成哪些里程碑，這需要數據科學資源，而 Owner 根本沒有多余的人力來做這件事。更麻煩的是，他們的 CRM 系統和產品使用數據分散在不同工具里，要把所有可能的入門培訓路徑都梳理出來，幾乎是不可能完成的任務。這時候 Kyle 想到了 Trig。他之前在 Shopify 工作時就認識 Trig 的聯合創始人 Mark Ryan，他知道自己必須試試這個平臺。

Trig 的 AI agent 給 Owner 帶來的改變是立竿見影的。僅僅兩周時間，Kyle 就看到了"巨大的成果"。在與 Owner 的 CRM 和產品分析平臺完成一鍵集成后，Kyle 與 Trig 團隊合作，針對一組精選客戶推出了激勵性的入門培訓活動。結果讓他大吃一驚：這些客戶完成入門培訓里程碑的速度比沒有激勵的對照組高出 70%。這個早期勝利給了 Kyle 團隊極大的信心，他們決定在 Owner 的整個客戶群中推廣使用 Trig。

現在，Trig 的 AI agent 會持續監控所有新客戶的入門培訓進度。它們會顯示每個客戶還剩多少里程碑要完成，以及需要什么樣的消息和激勵來幫助他們完成，完全不需要數據科學團隊的支持。基于這些數據，Trig 的 AI agent 會建議并編排全自動的郵件活動，引導每個客戶提交所有必需的資料，包括菜單照片和網站更新。雖然這些活動針對多個賬戶，但每一個都根據客戶及其入門培訓階段進行了定制。例如，當一個客戶完成了三個主要成果中的兩個時，系統會自動觸發一封郵件，提供一次性的月度折扣來激勵他們完成第三個。

Kyle 說："讓 Trig 替我們做所有這些提醒工作，真是減輕了巨大的頭疼。如果能讓客戶更快獲得價值，我們非常樂意給他們一點小小的財務獎勵。"更棒的是，通過 Trig 用戶友好的儀表板，他可以輕松追蹤和驗證他們在客戶成功上的每一次投入。這些報告提供了透明的實時視圖，顯示客戶在這個旅程中的進展速度，包括郵件打開率、回復率，以及完成的成果。這樣，他的團隊就有了決定下一步行動所需的所有信息。

對于那些成功完成入門培訓的客戶，這意味著獎勵他們激勵措施，并最終將他們轉移到擴展活動中以推動追加銷售。對于那些繼續拖延的客戶，這意味著溫和但持續地重新定位，直到他們上線。到目前為止，Trig 的投資回報率預測非常準確。不僅采用率飆升，而且現在客戶正在積極地將 Owner 定制為他們的品牌和工作流程，他們的增長潛力分數也出現了明顯的上升。在 Kyle 的經驗中，當客戶的增長潛力分數強勁時，留存率和生命周期價值總是會隨之而來。

最終的結果令人震撼：Owner 的入門前流失率下降了 52%，入門資產收集時間線縮短了 80%，啟動時完整資產收集率提高了 3 倍，入門培訓的平均時間從 32 天縮短到了 2 天，降幅達到 94%。這不是邊際改進，而是顛覆性的變化。Kyle 說得很直白："Trig 改變了我們的入門培訓速度，顯著縮短了我們的價值實現時間，并實質性地推動了 ARR 增長。很多軟件工具都很有用,但很少有工具能像 Trig 那樣影響我們的底線。這是一個令人難以置信的產品。"

Trig 的獨特優勢在哪里

看完 Owner 的案例，我開始思考：Trig 到底做對了什么，讓它能夠取得如此顯著的效果？我認為關鍵在于三個方面：實時洞察、自動化執行和精確歸因。這三個能力結合在一起，創造了一種全新的客戶管理范式。

實時洞察方面，Trig 的 AI agent 會持續監控客戶的行為數據和產品使用數據，發現那些隱藏的流失風險和擴展機會信號。這不是每周或每月的報告，而是實時的、持續的監控。當一個客戶的使用模式發生變化時，AI agent 會立即察覺。當一個客戶完成了某個關鍵里程碑時，AI agent 會馬上識別出這是一個擴展銷售的好時機。這種實時性是人類團隊根本做不到的，即使是最勤奮的客戶成功經理也不可能 24 小時盯著所有客戶的數據看。

自動化執行方面，Trig 不僅僅告訴你應該做什么，它還會幫你做。這是與傳統客戶成功平臺的根本區別。傳統平臺可能會生成一份客戶健康報告，告訴你哪些客戶有風險，但接下來你還是需要人工去聯系這些客戶、設計溝通策略、發送郵件或安排會議。而 Trig 的 AI agent 會自動設計和執行個性化的客戶互動計劃。它會根據每個客戶的具體情況，選擇合適的溝通渠道、合適的時機、合適的消息內容，然后自動執行這些計劃。這意味著你的客戶管理能力可以擴展到每一個客戶，而不僅僅是那些合同金額最大的客戶。

精確歸因方面，Trig 會把每一個行動直接歸因到營收影響上。這對于營收負責人來說至關重要。他們不再只能看到結果，而是能看到每個行動如何影響了結果。哪個入門培訓活動帶來了最高的完成率？哪種激勵措施對流失風險最高的客戶最有效？哪些客戶互動導致了擴展銷售？Trig 都能給出明確的答案，并用具體的營收數字來衡量每個行動的投資回報率。這種透明度讓客戶管理從一門藝術變成了一門科學。

另一個讓我印象深刻的案例來自 Nory，這是一家為餐廳提供 AI 驅動的管理平臺的公司。他們的客戶成功負責人 Stephen Mannion 也面臨著類似的挑戰：餐廳經營者和管理者時間緊迫，面臨著提高運營效率的巨大壓力。Nory 知道，不完整的入門培訓流程會讓餐廳面臨流失風險。他們的目標是改善入門培訓流程，縮短客戶的價值實現時間，同時突出 Nory 需要介入并提供額外支持的領域。

Nory 使用 Trig 的行為分析來識別客戶在產品入門培訓過程中停滯的關鍵領域。他們想找出流程中哪些地方可以部署激勵措施，推動餐廳老板優先考慮入門培訓流程。他們對成功的定義是：為餐廳老板提供更快、更有效的入門培訓節奏。然后他們想把這作為一個互動循環，讓 Nory 的團隊能夠向餐廳合作伙伴提供更定制化、更有針對性的產品。

Trig 的 AI agent 通過三種方式為 Nory 提供了激勵和推動快速入門培訓的工具。他們能夠識別每個新餐廳運營商需要采取的步驟，以完全融入產品。他們鎖定并與餐廳的關鍵聯系人溝通，提供激勵措施來完成每個步驟。使用 Trig 的激勵產品，他們為完成步驟的運營商提供亞馬遜禮品卡作為獎勵。結果同樣令人驚嘆：在第一次活動中，餐廳的采用率提高了 266%。66% 的客戶在十天內完成了入門培訓。83% 的活動中的所有新餐廳都完成了所有入門培訓步驟。活動消息在目標客戶中的打開率達到 100%，證明了 Trig 在向 Nory 客戶群傳遞關鍵信息方面的有效性。

為什么現在是 AI Agent 重塑客戶管理的關鍵時刻

我認為，Trig 之所以能在這個時間點獲得成功，不是偶然的。整個商業環境正在經歷深刻的變化，這些變化共同創造了一個完美的時機，讓 AI agent 驅動的客戶管理成為可能。

經濟環境的變化是一個重要因素。在過去幾年的低利率環境中，企業可以通過不斷融資來支持快速增長，獲客成本再高也無所謂。但現在情況完全不同了。投資者更關注利潤率和效率，企業必須證明每一塊錢的投入都能產生回報。這意味著，從現有客戶身上獲得更多收入變得比開發新客戶更重要。數據也證明了這一點：獲取一個新客戶的成本是留住一個老客戶的五倍。在這種背景下，投資于客戶管理不再是可選項，而是生存必需。

技術的進步是另一個關鍵因素。大語言模型的突破讓 AI 能夠真正理解復雜的客戶行為模式，并做出智能決策。過去的客戶成功平臺只能提供靜態的健康評分，告訴你某個客戶是紅色、黃色還是綠色。但這些評分往往是滯后的，等你看到紅色信號時，客戶可能已經決定要走了。而基于大語言模型的 AI agent 可以分析海量的客戶數據、產品使用數據、溝通記錄，發現那些細微但關鍵的信號，預測客戶的下一步行動，并主動采取措施。

客戶期望的變化也不容忽視。現在的客戶，無論是 B2B 還是 B2C，都習慣了個性化的體驗。他們不想收到千篇一律的群發郵件，不想等幾天才能得到問題的答案，不想被迫走一個死板的流程。他們期望軟件能夠理解他們的需求，主動提供幫助，在他們需要的時候出現。這種期望對傳統的客戶管理模式提出了巨大挑戰，因為人類團隊根本無法為每個客戶提供這種級別的個性化服務。但 AI agent 可以，它們可以同時為成千上萬的客戶提供個性化的體驗。

還有一個經常被忽視的因素：自助服務工具的興起。AI 筆記工具、聊天機器人、知識庫搜索等自助服務工具的普及，減少了客戶與客戶成功團隊的互動頻率。過去，客戶成功經理會定期與客戶會面，了解他們的需求和問題。但現在，客戶更傾向于自己解決問題，只有在真正遇到困難時才會聯系支持團隊。這意味著，客戶成功團隊失去了通過定期互動來了解客戶狀況的機會。而這正是 Trig 這樣的平臺發揮作用的地方：通過分析客戶的行為數據，AI agent 可以在沒有直接互動的情況下，準確了解客戶的狀況和需求。

20VC 的創始人 Harry Stebbings 對 Trig 的評價非常到位："從我還是個小男孩的時候起，我就被教導說人生中最糟糕的事情就是后悔。把數十億美元留在桌子上是企業可能擁有的最大遺憾之一。Trig 以一種沒有其他人能做到的方式解決了這個問題。這是一家將塑造收入未來的劃時代公司。"這段話精準地指出了問題的核心：大多數企業都坐在一座金礦上,卻不知道如何開采。他們的現有客戶中隱藏著巨大的增長潛力，但傳統的客戶管理方式無法發現和實現這些潛力。

客戶績效：超越客戶成功的新范式

在研究 Trig 的過程中，我發現了一個特別有意思的細節：他們創造了一個全新的職位，叫做"客戶績效負責人"（Head of Customer Performance）。這不是簡單的改名游戲，而是反映了客戶管理理念的根本轉變。他們聘請的第一位客戶績效負責人是 Lee Beddows，他在 Datadog、Airtable 和 Synthesia 等頂級 B2B SaaS 公司擁有多年領導客戶管理和成功工作的經驗。最近，他在 Synthesia 領導客戶成功和售后團隊，管理著數千個賬戶中的一億美元收入。在他的職業生涯中，Lee 通過他富有遠見的售后策略，幫助客戶成功和銷售團隊管理了數十億美元的 ARR 和 NRR。

那么，客戶成功和客戶績效到底有什么區別？客戶成功長期以來一直專注于建立持久的客戶關系，最終目標是讓客戶足夠滿意，從而續約合同。而客戶績效則描述了一種前瞻性的、主動的工作，通過鼓勵產品使用和擴展來推動營收增長。這不僅僅是管理關系和維持現狀，而是使用數據來幫助客戶發現從產品中釋放價值的新方法，這自然會導致更深入的采用。簡單來說，客戶績效比客戶成功更注重數字。Lee 在 Trig 所做的一切都是定量和定性的，從深入挖掘客戶數據、聚焦新的營收機會，到通過個性化的溝通實現這些機會。無論如何，他始終明確地為 Trig 更大的增長目標服務。

我認為這個角色的創建非常有前瞻性。它反映了整個行業正在發生的轉變：從關注客戶健康度轉向關注客戶帶來的營收貢獻。在過去，客戶成功團隊的 KPI 可能是客戶滿意度分數、NPS 分數或者客戶互動次數。但在今天的環境中，這些指標已經不夠了。投資者和董事會想看到的是：這個團隊為營收增長做出了多少貢獻？他們防止了多少流失？他們創造了多少擴展收入？這就是為什么客戶績效這個概念如此重要。

Lee 被 Trig 吸引的原因，正是因為它遠遠超越了傳統客戶成功平臺的范圍。傳統平臺提供的是靜態的（而且很快就過時的）健康報告，而 Trig 則實時量化客戶的成功程度和滿意度。通過統一的銷售和產品使用數據視圖，Trig 還消除了團隊依賴一對一客戶管理來了解客戶的需要。團隊不再需要浪費時間進行防御性的"氛圍檢查"——這充其量只能揭示誰即將流失——他們可以使用 Trig。它的主動 AI agent 始終待命，掃描隱藏的流失和擴展信號。

更重要的是，Trig 的 agent 會立即跟進他們的洞察，向最終用戶發起經過精心編排且可衡量的行動。這使得售后團隊能夠大規模推動留存并抓住增長機會。Lee 說："我花了十年時間把不同的工具拼湊在一起，試圖獲得客戶績效的全面視圖，但我從來沒有真正做到。Trig 獲取所有銷售和產品使用數據，然后用它來觸發高度情境化的 agent 行動，這些行動專門設計用于推動留存和擴展。這太棒了。"

通過這種方式，Trig 還使 Lee 這樣的領導者能夠承擔傳統上分散在成功、營收運營和銷售團隊之間的責任。"當這么多人擁有售后流程時，真的很難根據數據采取行動，"Lee 解釋道。"通過將所有這些工作整合到一個業務功能中，Trig 使你能夠更加戰略性和整體性地運營。"而作為 Trig 的常駐超級用戶，Lee 將擴展每個用例并對每個版本進行壓力測試，確保客戶實現價值，團隊達到雄心勃勃的增長目標。他還將為整個 B2B 領域的售后團隊鋪平一條更高效的未來之路。

對整個行業的啟示

在我看來，Trig 的成功不僅僅是一家創業公司的勝利，更代表了整個 B2B SaaS 行業即將迎來的深刻變革。這種變革會影響到產品設計、組織架構、投資決策等多個層面。

從產品設計的角度看，未來的 B2B 軟件需要從一開始就考慮客戶成功的因素。過去，產品團隊主要關注功能的開發和性能的優化，客戶成功是產品上線后才考慮的事情。但在 AI agent 時代，產品需要內置客戶成功的能力。產品需要能夠追蹤用戶行為、識別關鍵里程碑、發現流失風險信號。產品數據需要與客戶數據無縫集成，為 AI agent 提供全面的洞察。這意味著產品架構需要從底層進行重新思考。

從組織架構的角度看，客戶成功團隊的定位和職責將發生根本性變化。傳統的客戶成功團隊主要負責關系維護和問題解決，他們的工作很難量化，也很難直接歸因到營收上。但隨著 AI agent 接管了大部分日常的客戶互動工作，人類團隊可以把精力集中在更有戰略價值的工作上：設計客戶成功策略、優化客戶旅程、處理復雜的客戶問題、推動大客戶的擴展銷售。這些工作需要人類的判斷力、創造力和同理心，是 AI agent 無法替代的。

從投資決策的角度看，投資者會更加關注企業的客戶留存和擴展能力。在過去的高增長時代，投資者主要看 ARR 增長率和客戶獲取數量。但在效率優先的新環境中，投資者會更關注 NRR（凈收入留存率）、客戶生命周期價值、流失率等指標。一家擁有強大客戶管理能力、能夠持續從現有客戶獲得增長的公司，將比那些只會燒錢獲客的公司更有投資價值。這也解釋了為什么 20VC 會領投 Trig 的種子輪融資，因為他們看到了這個賽道的巨大潛力。

我特別認同 20VC 合伙人 Kieran Hill 的觀點："客戶管理是 B2B 增長中最被忽視的驅動力之一。企業錯失擴展機會、面臨流失風險，僅僅是因為他們無法足夠快地發現信號并采取行動。我們非常興奮能夠支持 Trig，因為他們正在定義營收團隊如何通過 AI 釋放這個機會。"這句話準確地描述了當前 B2B 行業面臨的核心挑戰，也指出了 Trig 正在開辟的新方向。

更深層次地看，我認為 Trig 代表的不僅僅是一個新的產品品類，更是一種新的商業思維方式。在過去，企業把客戶管理看作成本中心，是為了減少流失而不得不做的投入。但 Trig 證明了，客戶管理可以成為利潤中心，是推動增長的主要引擎。當你能夠系統性地發現和實現每個客戶身上的增長機會時，客戶管理就不再是防御性的成本支出，而是進攻性的增長投資。這種思維方式的轉變，對整個行業的影響將是深遠的。

我對未來的一些思考

看完 Trig 的故事，我開始思考 AI agent 驅動的客戶管理會把我們帶向何方。我認為這不是終點，而是一個新時代的開端。未來幾年，我們會看到客戶管理領域發生更多深刻的變化。

客戶管理會變得越來越預測性。現在的 Trig 已經可以實時發現流失風險和擴展機會，但未來的 AI agent 會走得更遠。它們不僅能告訴你哪個客戶有風險，還能準確預測這個風險會在什么時候變成現實，以及采取什么行動可以最有效地化解這個風險。它們不僅能發現擴展機會，還能預測這個機會的規模、時機和最佳的銷售策略。這種預測能力將讓客戶管理從藝術變成科學，從依賴經驗變成依賴數據。

客戶管理會變得越來越自動化。現在的 Trig 已經可以自動執行很多客戶互動任務，比如發送個性化的郵件、提供激勵措施、追蹤客戶進度。但未來的 AI agent 將能夠處理更復雜的任務，比如自動診斷客戶問題、設計解決方案、協調內部團隊、甚至直接與客戶進行實時對話。人類團隊的角色將從執行者轉變為監督者和戰略制定者，他們設定目標和邊界，AI agent 負責執行。

客戶管理會變得越來越個性化。每個客戶都是獨特的，他們有不同的需求、不同的使用場景、不同的成功標準。傳統的客戶管理方式往往采用一刀切的策略，因為人類團隊沒有能力為每個客戶定制方案。但 AI agent 可以。它們可以根據每個客戶的具體情況，設計完全個性化的管理計劃。這種個性化不僅體現在溝通內容上，還體現在溝通時機、溝通渠道、提供的資源、推薦的功能等各個方面。

客戶管理會與產品開發更加緊密地結合。現在，產品團隊和客戶成功團隊往往是分離的，產品團隊負責開發功能，客戶成功團隊負責幫助客戶使用這些功能。但在 AI agent 時代，這兩個團隊需要更緊密地協作。客戶使用數據不僅能幫助發現流失風險，還能指導產品改進方向。AI agent 發現的客戶痛點可以直接轉化為產品需求。產品的每個新功能上線時，AI agent 可以自動向最可能受益的客戶推廣。這種產品和客戶管理的融合，將創造更好的客戶體驗和更快的產品迭代。

我也看到一些潛在的挑戰。隱私和數據安全是一個重要問題。AI agent 需要訪問大量的客戶數據和產品使用數據才能有效工作，但企業必須確保這些數據的安全性和隱私性。客戶需要知道他們的數據如何被使用，企業需要建立嚴格的數據治理機制。過度自動化也是一個風險。雖然 AI agent 可以處理很多任務，但某些情況下人類的介入仍然是必要的。企業需要找到合適的平衡點，知道什么時候讓 AI agent 自主工作，什么時候需要人類接管。

AI agent 的決策透明度也值得關注。當 AI agent 做出某個決策時，比如向某個客戶發送特定的消息或提供某種激勵，人類團隊需要理解這個決策背后的邏輯。這不僅是為了監督 AI agent 的工作質量，也是為了從中學習和改進。Trig 在這方面做得不錯，他們的平臺提供了詳細的分析和歸因，讓用戶能夠理解每個行動的效果。但隨著 AI agent 變得越來越復雜，保持這種透明度將是一個持續的挑戰。

技能要求的變化也會給行業帶來影響。傳統的客戶成功經理需要擅長溝通、同理心和關系建設。但在 AI agent 時代，他們還需要數據分析能力、對 AI 工作原理的理解、以及設計和優化自動化流程的能力。這意味著企業需要重新培訓現有團隊，或者招聘具有新技能組合的人才。Lee Beddows 這樣的客戶績效負責人代表了這種新型人才，他們既懂客戶關系，又懂數據和技術。

結尾

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