AI公司,还需要客户成功吗?

AI公司还需不需要配置CSM？

很大一部分人认为“不需要”或者“少配置”；而更多的AI创业者，可能还压根就没来得及想明白这件事。

先直接说结论：不管是原生AI公司，还是转型AI的SaaS公司，它们不仅需要CSM，而且需要配置更多、更强大的CSM。

道理也非常简单，决定因素主要有三个：

第一，是AI业务的“不确定性”。

传统SaaS业务高度成熟、流程固定，整个业务过程几乎不存在什么变数。CSM只需要协助客户落地业务、达成业务目标，一名CSM就可以服务数百家客户，保证超过千万的留存收入并不难。

但AI业务完全不同。从数据准备、提示词设计、使用skills，到业务结果的输出，全程随时存在变数和不确定性，严重时甚至会导致AI项目无法落地。

这就导致用户在使用中随时会遇到各类问题，如果没有足够的CSM的支持，要想正常跑通业务，基本寸步难行。

因为CSM需要如此多的投入，忙到冒烟，单人根本就无法像SaaS业务那样，支撑数百家客户。因此，AI业务不仅需要CSM，还需要配置得更多。

第二，是“判断”和“责任”的承诺。

正因为AI业务的输出存在变数，所以必要时需帮助客户进行业务结果的判断。当业务结果与实际情况发生冲突时，服务方需要承担最终责任。

如果不这样的话，就没人敢用你的AI产品。

此时，客户与服务提供方的唯一界面，只能是CSM。

第三，是留存。

如果说前两个理由都还无所谓，那“留存”这一点绝对是硬核理由。因为它不但直接关系到真金白银的收入流失，而且还涉及到ARR的“Recurring”（经常性）是否还成立。

因为AI客户普遍带有尝鲜心态而来，所以流失概率也远高于SaaS客户，这也让AI产品的留存难度指数级提升。这对CSM的能力要求，远比传统SaaS的CSM更高。

更关键的是，尝鲜心态使AI业务ARR的“经常性”更难保证，甚至行业里有个调侃：AI业务的ARR，不是Annual Recurring Revenue，而是Annual Restart Revenue——年度收入重启。

所以，看在钱的份儿上，配置更多、更强的CSM吧。

当然，如果你的AI产品是免费的，或者只是弱业务相关的锦上添花，那也可以不配CSM，图一乐就好。

但如果想要凭借AI的“净新”能力，与领域内SaaS同台竞技，就必须配备更多、更强的CSM。

所以，正经的AI公司，CSM是必选项：而AI业务的CSM，也需要重新定义其能力边界。

唯有如此，才能确保AI公司的收入不下滑。