客服 2026 趨勢：從成本部門變成營運引擎

過去過去講到客服，多數人腦中出現的畫面，很單純：
電話那頭有人在安撫情緒、處理退貨、回覆「不好意思，我幫你反映」。
在組織裡，客服通常也被歸在「成本」「客訴處理」這一格。

但 2026 前後，越來越多公司開始發現：
客服如果只被放在「處理問題」的位置，整體營運數字就會卡在那裡，很難再往上拉。
於是有一批公司，開始把客服拉出來，當成一個 跨部門的營運系統，而不是一個被動等電話進來的單位。

國外市場研究其實已經看得很清楚。
雲端聯絡中心（CCaaS）這幾年成長非常快，訂閱制的方案讓中小企業也用得起，語音、文字、多管道整合、本來只有大型客服中心做得到的事，現在幾十人的團隊也能上線。
同一時間，CRM、客服平台、AI 助理、自助服務，全都往同一個方向靠攏：
把顧客在不同通路的所有互動，全部收進同一個底層資料與流程裡處理。

接下來要談的三個面向，就是沿著這個大方向往下拆：公司在系統、AI 應用、營收與忠誠度這三塊要怎麼調整，客服才有辦法真的從「解 bug」升級成「顧客營運中樞」。

所以如果要用一句話把 2026 年的客服趨勢講清楚，可以這樣看：

客服的角色，正從「幫公司收拾爛攤子」的邊緣單位，變成「負責維繫顧客關係、支撐營收成長」的核心基礎建設。

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從分散工具到整合平台：客服正式走向一體化運作

不少國外研究現在都在談同一件事：
公司把聯絡中心搬上雲端，用 CCaaS 接住電話、官網聊天、App 訊息、社群私訊，後面再跟 CRM 黏在一起，整個長得像一個「顧客營運雲」，而不是一堆零散工具。

這個調整，跟「換一套系統」的差別在於：
公司其實在改的是 整個看顧客的方式。

1. 客服不再只盯著單一案件，而是看到「這個人的一整段關係」

以前的畫面大概是這樣：
顧客打進來，客服只看到這次的案件編號，能做的事就是照流程問完、填完、關掉。

現在比較成熟的做法，會讓客服一接到電話或訊息，畫面就自動帶出：

這個人跟我們合作多久
過去買過哪些產品、什麼時候續約
近期曾經在哪些管道問過問題、抱怨過什麼
系統判斷他是高價值客戶、還是正要流失的人

所以客服不是在處理一張「工單」，而是在接一位「有歷史、有情緒、有未來價值的顧客」。

2. 每一次互動都寫回同一份顧客資料，不再是各系統各打一份

舊做法是這樣：
客服系統一份紀錄、CRM 一份紀錄、行銷系統又一份，大家都有資料，看起來很數位，實際上誰也不信誰。

現在比較健康的作法，是把 CRM 當成那一份「共同版本」：

客服寫的備註、處理紀錄，都直接寫在這位顧客的 CRM 卡片上
行銷看到的是同一份資料，可以用來做分群、設計旅程
業務要出門拜訪，打開來就看得到最近客服發生什麼事
產品團隊分析回饋時，不用再到處拉報表兜在一起

表面上只是「互動都寫回 CRM」，實際上是把前線知道的事，推回整個公司共同使用。

3. 通路是真的打通，而不是叫客服同時開五個視窗

有些公司說自己有「全通路客服」，結果實際運作是：

LINE 一個後台
FB / IG 一個後台
官網 Chat 一個後台
電話再一套系統

客服每天上班先打開五個視窗，誰先跳就先回誰，顧客換一個管道，就被當成新的人重新問一次。

比較像樣的做法，是把這些通路全部接進 CCaaS 或客服平台，由系統幫忙做幾件事：

自動判斷「這些其實是同一個人」
把他從不同管道丟來的訊息串成一條時間線
讓客服用同一套流程處理，而不是換通路就換工具

像 Salesforce 做的《State of Service》調查就提到，全球已經有超過一半的服務團隊，把 Messenger、WhatsApp、Instagram 這類訊息工具納進正式的客服流程，自助服務和即時通訊的量都持續往上走，已經不是「實驗性質」的東西。。

AI 不是取代客服，而是把客服推向更高層的角色

生成式 AI、聊天機器人、語音機器人這兩年一直在刷存在感，很多公司也已經「有一個機器人」掛在網站上。
但如果把那些噱頭先拿掉，實務上真的拉開差距的，大概集中在三個方向：

一、自助已經變成多數顧客心中的「基本配備」

現在很多人遇到問題，第一反應不是打電話，而是：

先自己在官網、App 亂點一圈
Google 一下品牌名稱＋關鍵字
在 FAQ、說明文件裡看有沒有答案
找不到才開聊天室或打進來

Gartner 的調查也大致印證這件事：自助服務、即時聊天，會在未來幾年超過傳統電話和 Email，變成客服主管最在意的技術組合之一。
重點不是公司把人「趕去自助」，而是顧客本來就習慣自己先查、自己先試。

但「有自助」跟「自助好用」是兩件事。真的有用的自助系統，通常會：

把複雜條款、流程拆成幾步，讓人照著走
用顧客看得懂的語言寫文案，而不是砸一堆專有名詞
在適當的時間點，主動問一句：「要不要直接找真人聊？」

如果自助做得好，前線接到的就會是「真的需要人處理」的情境，而不是一直回答「帳單在哪裡看」「怎麼改密碼」這種問題。

二、AI 助理變成前線同事，而非取代全部人力

另一塊明顯的變化，是 AI 開始進到前線工作流程裡。
Gartner 有預測過，Automation 和 AI 助理會在 2028 年前大幅改變客服的工作型態，實際上現在就開始看得到影子。

比較具體的應用會是：

客服一接電話，AI 先把顧客前幾次互動、合約內容抓出來，整理在同一個畫面
對話進行中，旁邊出現建議回覆、條款重點、相關操作步驟
通話結束後，AI 自動幫忙寫摘要、分類案件類型、標註情緒大致走向

這些事情如果全部丟給人做，不只耗時間，也很吃人的記憶力和熟悉度。
AI 幫忙把這些標準、重複性高的部分處理掉，人就可以專心在：

情緒已經快失控的顧客
需要跨部門協調、談補償、談方案的個案
必須現場判斷風險、權限、品牌形象的情境

這種分工模式底下，客服工作內容會變得比較像「前線顧問」，而不是「背稿機器」。

三、不只是等問題來，是要提前知道會發生什麼

再往下一層看，AI 在客服的價值，不只在「回得快」，更在於能不能提早看出誰快撐不下去，誰準備加大使用量。

像 CRM Analytics 這類市場報告，重心都放在幾件事上：

用顧客過去的互動和交易行為，算出「流失風險」
找出什麼時候主動聯絡顧客，效果最好
分辨哪些顧客其實對品牌很有黏著度，可以設計不同待遇或方案

如果這些能力做得起來，客服就不再只是被動接電話，而會開始出現：

系統標出這群顧客最近都遇到一樣的問題，客服主動聯絡、説明調整方案
某些高價值顧客一旦出現異常行為（例如：使用量突然下降一半），系統會先提醒，客服再介入
某些常常主動推薦、給回饋的顧客，被標成「品牌擁護者」，客服跟他們互動時，會更重視關係經營，而不是只解決一次性的問題

站在企業角度，焦點就會從「要不要上 AI？」自然轉成幾個更現實的問題：

我們手上到底有多少乾淨、有結構的顧客資料？
這些資料能不能支撐預測模型，而不是只拿來畫幾張報表？
資料治理、權限控管、隱私同意這些基本功，有沒有到位？

如果資料散在不同系統、格式不一、欄位亂填，就算導入再多 AI，最後也只是多了幾個漂亮的畫面，決策品質不會真的提升。

你省的客服預算，可能是你接下來的流失成本

很多公司口頭上一直強調「顧客體驗是第一優先」，但一到預算會議，客服通常還是躺在「費用」那一欄：
能外包就外包，能凍結人力就凍結，系統只要「不要壞」就好。

這種想法這兩年開始撐不太住。

像 Salesforce 在第六版《State of Service》裡就寫得很明白，很多服務與外勤團隊正在加碼 AI 和資料分析，目的不是單純省人力，而是希望讓客服變成新營收來源的一部分，而不是永遠被當成支出。
Nextiva 做的 2025–2026 客服統計也提醒大家，一次互動就足以決定顧客下次還要不要跟你做生意，客服品質會一路影響到隔年甚至更長期的營收。
再看忠誠度相關研究，像 Medallia、Antavo 這類專做顧客體驗與忠誠方案的公司，算出來的結論都差不多：
真的「喜歡你這個品牌」的人，他一生帶來的價值，往往是普通顧客的好幾倍；加入忠誠計畫、常常互動的那群人，營收貢獻也明顯比較高。

把這些放在一起看，其實重點非常清楚：

客服掌握的是「顧客正在猶豫要不要走人」的那一刻。
那一刻的處理方式，會直接拉高或壓低顧客終身價值（LTV），也會影響他願不願意推薦朋友一起來用。

如果公司在 2026 年之後，還只盯著「每通電話成本多少」「平均處理時間能不能再縮短幾秒」，但沒有同時算：

挽回一個原本要流失的顧客，大概值多少錢？
經過一次好的服務體驗後，後續加購、續約、轉介紹的比率變多少？

那 KPI 自然會把整個團隊再推回「省成本」的老邏輯，前線也只會越做越保守。

從哪裡開始動？這裡有四個最務實的切入點

如果把上述趨勢收斂成企業可以行動的方向，大概有幾件事值得優先檢查：

一、先確認客服是不是還在資訊孤島裡運作。

很多公司都說自己「已經很數位」，實際打開一看，會是這種畫面：

客服一個系統
行銷一個系統
業務再一個
每個都有一份「顧客資料」，但欄位長得不一樣，內容也不一定對得上

結果就是，前線得靠自己土法煉鋼，把資訊拼成一個故事。

比較健康的狀態，是把 CCaaS、CRM、工單、行銷自動化這幾套東西，盡可能圍繞在「同一份顧客主檔」運作。
也就是說，同一個人：

打電話進來
在 LINE 問問題
收到 EDM 點了連結
跑業務拜訪

最後都會回到同一筆資料上，而不是各系統各打一份。

二、AI 導入要從「用例」倒回去設計，不是從功能表往前推。

現在只要開一場系統簡報，廠商可以列出一整頁功能：
智慧分流、自動摘要、情緒偵測、語音轉文字、聊天機器人、建議回覆… 看起來每一項都很厲害。

真正的差別，通常出在一開始問的那一句話：

問「這套系統有什麼功能？」
問「我們現在哪一種場景最卡？多做了什麼才算成功？」

比較務實的做法，會先挑幾個具體場景：

自助查詢：顧客原本一定會打電話進來的問題，能不能有一部分導到自助完成
智慧分流：高價值、高風險的顧客，有沒有被優先接住
回覆建議：前線在打字時，AI 能不能把流程、條款、步驟整理好給他參考
流失預測：哪些人看起來快走了，要不要先主動聯絡

每一個場景都要先說清楚：「對我們來說，什麼結果叫做有價值？」
是人力時數少了多少？是 NPS 提高？是流失率下降幾個百分點？還是 LTV 拉高？

如果這些都沒講清楚，就直接依照 demo 上的效果去買、去開專案，通常會變成：

主管：
「功能看起來都有開，但為什麼體感沒有變好？」

客服：
「系統是很強，可是實際接電話時，我們根本來不及看那些畫面。」

AI 導入的關鍵，不在於多會幾招，而在於有沒有幫公司多解決幾個具體問題。

三、把客服正式納入成長模型，而不是只寫在文化牆上

如果公司內部已經在算 CAC、LTV、留存率、黏著度，那客服其實應該要被拉進同一套數學裡，而不是另外放一個「服務品質」分數自己玩。

最基本可以先問幾個問題：

客服介入前後，這個顧客的留存狀況有沒有差別？
被好好處理的客訴，後面續約率有沒有比較高？
某些情境下，有沒有因為客服多問一句需求，而帶出加購、升級？
把這些影響換算成一年、兩年的 LTV，數字長什麼樣子？

一旦這些指標算得出來，預算討論就不再是：「客服明年可不可以再省 5%？」
而會變成：「如果多投 5% 在客服，換回來的 LTV 是不是超過這個數字？」

想像一個成長會議的兩種版本：

版本一，客服不在場：

成長團隊：
「我們要多投放廣告，把新客拉進來，CAC 可以接受就先衝。」

財務：
「那客服可能會被衝爆，之後再看要不要補預算。」

版本二，客服一起坐在桌上：

成長團隊：
「如果新客增加一倍，客服處理能力夠嗎？」

客服：
「我們這邊有數字，某些情境如果沒有拉高服務水準，新客在三個月內流失的比率會乘以 1.5。
所以如果你們要衝這一波，我們至少要在這幾個接觸點加資源，不然 CAC 會被浪費掉。」

兩種會議的邏輯完全不同。
前者只在意「拉多少人進來」；後者開始計算「進來之後，靠客服可以留住多少」。

四、調整人才和組織定位

當機器可以處理掉愈來愈多標準化問題，前線人員的工作自然會往「顧問」的方向移動，而不是只是「照 SOP 唸」。

幾個可以先自我檢查的點：

招募 JD 還在寫「打字要快、抗壓性高」，還是已經開始寫「善於釐清需求、願意與顧客長期互動」
新產品或新方案要上線時，有沒有讓客服提前參與內部測試，給回饋
行銷、產品在畫顧客旅程時，有沒有把客服當成一個關鍵節點一起設計，而不是事後才丟一份簡報叫他們照做

一個常見場景可以這樣對比：

產品經理：
「下週要上新方案，簡報在這，客服照這個說明就好。」

客服主管：
「但我們知道顧客一定會問 A、B、C 三種問題，現在簡報裡都沒有講清楚。」

產品經理：
「時間來不及了，先上再說，有問題再補 FAQ。」

對照另一種做法：

產品經理：
「這個方案還在設計，我們想先聽看看客服的意見，你們覺得顧客會卡在哪裡？」

客服前線：
「照過去經驗，方案這樣設，顧客會以為 A 可以搭 B，結果不能用，一定會爆一波客訴。
如果在流程裡多一個提示頁，或在客服話術多一句說明，會少很多誤會。」

在第二種情況，客服不只是「接結果」的人，而是比較早就被納進設計過程的一份子。
長期下來，前線的角色會更接近「顧客關係經營」與「產品回饋入口」，對人才的要求自然也會跟著升級。

走到這裡，其實關鍵問題已經不在「要不要升級客服」這種表面題目。

更接近真實的問法會是：

公司願不願意承認，現在的客服架構，撐不撐得起未來想要達到的成長目標？

如果答案是肯定的，那接下來就得一個一個面向處理：

系統是不是有機會整成一個像樣的「顧客營運雲」
資料是不是整理到可以放心拿來做 AI 和預測
KPI 有沒有反映客服在忠誠度和營收上的真實影響
組織和人才設定，有沒有把前線放在一個可以創造價值的位置，而不只是接電話

真正拉開差距的，多半不是哪一個單一工具或專案，而是公司願不願意用這種角度重新定義「客服」，並且在系統、指標、組織上，跟著一起動。結果？

參考資料

已發佈

2025-11-17

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分類:

趨勢分析

作者:

FIRST LINE 新聞室

客服