什么是 Customer Service Management (CSM)？

关键要点

• 客户服务管理是团队跨渠道管理客户请求以大规模提供高效、统一支持的方式。

• 提供优质客户服务可提升客户忠诚度、降低客户流失率，并将客户支持转化为战略优势。

• 客户服务管理软件包含人工智能支持人员、请求管理、全渠道支持、知识库与自助服务、服务级别协议 (SLA) 管理、客户背景信息及历史记录、报告与数据分析等核心组成部分。

本文将涵盖以下几方面内容：

• 什么是 Customer Service Management (CSM)？

• 为什么 CSM 对现代团队至关重要

• CSM 软件的核心组成部分

• 客户服务管理与IT 服务管理 (ITSM) 对比

• 客户服务管理与客户关系管理 (CRM) 对比

• Atlassian 的客户服务管理推行方式

• 常见问题

什么是 Customer Service Management (CSM)？

客户服务管理 (CSM) 是组织用于跨渠道处理客户咨询、问题及请求的软件、策略与流程，助力支持团队规模化提供统一服务体验。现代化客户服务管理系统将支持团队与企业其他部门（工程、产品、运营）打通，以便当客户寻求协助时，所有参与问题解决的团队可共享背景信息。Atlassian 的 Customer Service Management 应用便是遵循上述理念打造的现代化 CSM 解决方案之一。免费获取 Service Management：Signup Button

客户服务管理的优势

如今，支持、工程、产品与运营团队各自使用独立工具，形成信息孤岛。支持团队缺少完整背景信息，无法按照客户期望的速度解决问题；开发和产品团队不了解客户真实需求；运营团队无法掌握事件及变更对客户造成的影响。客户对即时、个性化支持的期望空前高涨。因此，企业必须搭建完善的客户服务管理实践与解决方案，让各团队共享背景信息，提供优质客户体验，维系客户对企业的忠诚度。

• 人工智能正在重新定义服务能力边界。在具备必要背景信息与知识的前提下，人工智能支持人员现已可端到端处理重复、常见请求，人工客服支持人员则能将精力转移至需要深度专业能力的复杂高价值问题。客户期望即刻获得协助，在全新服务模式下融合人工共情与人工智能原生处理效率，支持团队将得以满足客户的各类服务预期。

• 客户希望在当前使用渠道获取服务支持。客户不会区分服务渠道，只在意问题能否解决。无论客户先通过在线咨询发起求助、转而使用电子邮件沟通，或是拨打电话，都希望对话连贯不间断。完善的客户服务管理解决方案可统一请求承接渠道，让支持人员查看完整背景信息，而非零散的对话片段。

• 借助人工智能，服务模式正由被动响应转向主动预判。顶尖服务组织不再坐等客户反馈问题，依托适配工具，团队能够识别各类潜在问题，例如频发报错、事件规律及服务中断，并在客户受到影响前主动沟通，以维持优质服务体验。

CSM 软件的核心组成部分

现代化客户服务管理解决方案包含多项核心功能。每项功能分别对应特定业务需求，助力团队提升响应速度、实现全交互个性化，并持续优化客户体验：

人工智能支持人员

人工智能支持人员是可自主达成目标、代用户完成任务的系统。人工智能支持人员可全天候跨渠道处理重置密码、查询订单状态等常规请求，自动推送答复、执行操作，端到端完成问题处置。当请求需要深度专业能力处理时，人工智能支持人员会携带完整背景信息与建议后续步骤无缝转接人工支持人员，保障工作持续推进。随着时间的推移，人工智能支持人员会持续从问题处理结果中自主学习，识别知识缺失内容，同步提升自动化服务与人工辅助支持的质量。

请求管理

集中式请求单系统将分散的电子邮件、聊天与来电整合至单一工作区。该功能可避免请求遗漏，明确支持团队权责归属，保障每位客户都能得到及时响应。

全渠道支持

客户期望在任意常用渠道获取服务支持，包括 web、电子邮件、在线聊天、产品内小工具或电话。全渠道支持允许客户选择最便捷的沟通渠道，同时支持人员可查看所需完整背景信息，无需让客户重复描述问题。

知识库与自助服务

包含文章、常见问题解答和操作指南的可搜索知识库，可帮助客户自助解决常见问题。这可以减少请求单量，并帮助支持人员专注于解决更高价值的复杂问题。

服务级别协议 (SLA) 管理

SLA 明确各类请求的响应与处理时效。SLA 跟踪及提醒功能可协助团队划分工作优先级、达成考核指标，并向客户彰显服务可靠性。

客户背景信息与历史记录

支持人员仅依靠请求单描述远远不够。客户档案、过往互动记录、产品使用情况、组织相关详细信息等内容，能够帮助团队掌握沟通对象、客户关切点，以及如何提供个性化解决方案。

报告和分析

有关请求单量、响应与解决时长、分流率、满意度评分的仪表板与报告，便于管理者掌握绩效、识别瓶颈，并为工具采购、人员配置及流程优化的资源投入提供依据。以上各项要素结合在一起，能够让组织不再只是单纯处理请求单，而是将客户支持打造为战略职能，从头到尾全方位塑造整体客户体验。

客户服务管理与IT 服务管理 (ITSM) 对比

客户服务管理与 IT 服务管理 (ITSM) 是密切相关的两类学科，二者具备诸多共同基础，但服务于不同受众与目标。

虽然 CSM 和 ITSM 解决的问题各不相同，但将二者整合至统一服务管理平台，可实现一致性、数据共享，并直观展现内部运营工作对外部客户带来的联动影响。

客户服务管理与客户关系管理 (CRM) 对比

客户服务管理与客户关系管理 (CRM) 互为补充，但二者聚焦客户旅程的不同阶段。

在现代化技术架构体系中，CRM 和 CSM 协同工作。二者完成集成后，支持团队处理问题时可查看关键客户详细信息；客户团队在规划续约或拓展业务时，也能掌握客户过往的服务体验情况。

Atlassian 的客户服务管理推行方式

Atlassian 入局客户服务管理赛道，源于我们发现了一个根本性问题：支持、工程、产品及运营团队各自使用完全独立的系统，背景信息无法共享，导致客户问题的处理效率降低。Jira Service Management 为内部 IT 与业务团队提供支持，而 Customer Service Management 应用是专为外部客户支持打造的工具。该应用隶属于 Service Collection，采用以人工智能为先的设计，可将客户服务流程统一部署至技术团队正在使用的同一平台。这款以人工智能为先、专为外部客户支持量身打造的产品具备以下能力：

• 提供可自定义的对外公开帮助站点与全渠道承接能力（包含 Web 表单、电子邮件、实时聊天、电话集成以及可嵌入小工具），让客户能在常用渠道获取帮助

• 提供专属的人工智能支持人员，能够解决常规问题、引导客户获取适配资源、必要时无缝转接人工等

• 依托统一 Atlassian 平台运行，实现背景信息共享。借助 Atlassian Teamwork Graph 和 Rovo 人工智能体验提供支持，支持人员可查看完整客户背景信息，并持续获得更智能推荐方案。工作也能在团队之间无缝流转，具体场景如下：

  • 当客户请求需要技术专业知识介入时，支持团队可直接在 Jira 中将工作流转至开发团队

  • 运营团队可在 Jira Service Management 中查看正在处理的运营事件与变更事项

  • 支持团队可将客户反馈同步至 Jira Product Discovery 并转交产品团队，为后续产品路线图决策提供参考，打造贴合客户需求的产品功能

随着人工智能功能深度融入各类平台，组织正逐步整合，转向更少、集成度更高的系统。对于希望实现客户支持现代化的组织而言，这套统一方法能够减少工具蔓延的问题，建立客户与产品研发团队之间更紧密的反馈闭环，同时更快交付高质量人工智能辅助式服务。

客户服务管理常见问题解答

CSM 代表什么？

CSM 是客户服务管理 (customer service management) 的缩写。它指组织用于跨渠道处理客户咨询、问题与请求，保障问题快速高效解决的整套策略、流程与软件。

客户服务管理与客户关系管理之间有什么区别？

客户关系管理 (CRM) 聚焦销售与营销工作，负责跟进潜在客户、交易以及客户账户相关动态。客户服务管理 (CSM) 聚焦客户服务与支持，专门处理客户成交后的各类咨询与问题。CRM 帮您赢得和开拓客户；CSM 则维护客户满意度，保障客户成功使用。

客户服务管理与 ITSM 有何不同？

ITSM 侧重于为员工交付并支持内部 IT 服务，涵盖访问权限申请、事件管理、变更管理等业务。CSM 则侧重面向外部客户提供支持，包括解答产品问题、处理问题、受理帐户相关请求。二者采用相似的落地方法（请求单系统、SLA、知识管理、自动化），但服务受众与应用场景截然不同。许多组织会在同一套平台同时部署 CSM 与 ITSM，以此实现运营标准化，打通内部团队与外部客户需求的连接。

客户服务管理有哪些优势？

搭建完善的客户服务管理实践与解决方案大有裨益，因为客户服务、开发、产品及运营团队能够共享必要背景信息，以此交付优质客户体验。而交付优质的客户体验，最关键的价值在于维系客户对企业的忠诚度。

什么是客户服务管理工具？

CSM 工具是一款协助支持团队全流程处理客户请求的软件。这类工具通常包含请求单系统、全渠道支持、知识库、SLA 跟踪、客户背景信息、人工智能功能以及报告，助力团队规模化提供稳定、优质的客户支持。

人工智能如何应用于客户服务管理？

人工智能在现代化客户服务管理中的作用愈发重要，它可全流程处理常见、重复性请求，让客户即刻获得协助。遇到复杂或敏感问题时，人工智能会调取完整背景信息并给出后续处理建议，再转接人工支持人员跟进处理。这种新型的合作模式将人工的共情能力与专业经验，结合人工智能与生俱来的高效处理速度，大幅提升业务处理效率。