如果你今年一直聽到「全通路服務（omnichannel）」，大概也會發現大家講的重點變了。以前多半是在講體驗順不順、客戶要不要重講一次。現在更核心的變化是，結帳跟交易這件事，開始往「對話」裡面靠。
先把 2026 的三個訊號講清楚，你會比較好理解後面為什麼客服會跟營收綁在一起。
第一個訊號很直白，聊天介面正在變成結帳介面。Instacart 已經把 Instant Checkout 做進 ChatGPT，客戶在對話裡挑完就能付款，不用跳回網站。OpenAI 也把方向講得很明確：這套體驗背後有 Agentic Commerce Protocol，讓商家可以把商品跟結帳接上來，而且交易基礎是跟 Stripe 這類支付能力整合在一起。
第二個訊號是支付網路跟銀行開始把「AI 代買」當正事。Mastercard 最近談 agentic commerce 談得很直接，核心就是信任、規則、身份驗證跟風控要先做紮實，才敢讓 AI 參與交易。同時間它也推出 Agent Suite，讓企業能把 agentic AI 接進客戶互動跟營運流程。澳洲那邊甚至已經有 agentic transaction 的實測，討論焦點也很一致：安全性、透明度、還有使用者到底能不能控得住整個購買過程。
第三個訊號是大廠在搶共通規格。Google 推出 Universal Commerce Protocol（UCP），想把商品、購物車、結帳這整段流程做成 AI 也能吃的共同語言，讓 AI 在不同零售系統之間跑得動。buy buttons 進到 Gemini 跟 AI Search 這件事也很關鍵，因為它代表這不是展示用的 demo，而是在拉一整個生態系上軌道。
把這三件事放在一起看，2026 的主流變化其實很直接：客戶越來越常在「問問題的那個介面」就想把事情做完。客服剛好站在那個介面的第一線，所以客服跟轉換、跟營收的距離會越來越近。
行銷把人帶來後，客服為什麼常常才是轉換關卡？
現在消費者買東西很少走直線。他可能先 Google 查一下、滑到社群看到心得，跑來問客服一句「這個尺寸適合嗎」，下一步再打電話確認「你們保固怎麼算」。整段路徑是跳來跳去的，所以客服很常站在「這筆單會不會成交」的關卡上。
一些 2026 的全通路統計整理也提到，全通路型的消費者通常買得更勤、每筆單也更高。品牌如果沒有把接觸點串起來，中途掉隊就會變常態，行銷花錢帶來的人也留不住。
你可以把它想成這樣：行銷把人帶到你的「互動現場」，而成交往往卡在客戶的那一句「我還差一步」的疑慮。客服要做的，就是把那一步推過去。
全通路客服轉換（omnichannel customer service conversion）在講的不是客服變得比較貼心。
它在講的是：客戶在不同通路跑來跑去時，你的客服有沒有把他往成交方向推，還是你只是把問題答完就結束。
很多公司通路看起來都有開，LINE、網頁聊天、email、電話都有。問題常常出在各自為政。客戶今天在網站問過一次，明天打電話又要再講一次，客服也只能重來一次。這種摩擦最常發生在客戶快要下單的時候，結果就是他直接放棄。
做得起來的全通路服務（omnichannel）會更像這樣：客服看得到同一個人的脈絡，知道他前面問過什麼、卡在哪一步，所以能接得上，成交也比較不會斷。
Support-to-Sales：客服怎麼跟行銷一起把錢收回來？
Support-to-Sales 的意思很簡單，客服不只解問題，也在影響成交、續約跟留存。McKinsey 過去就在談 service-to-sales，概念是把原本進客服的互動拿來帶動加購、交叉銷售、續約，會直接影響營收品質。
但「客服能帶業績」要站得住腳，需要看得到畫面。最常見的三種場景其實都很現實。
第一種是加購。
以 SaaS 來說，很多對話不是「我要不要買」，而是「我到底要買哪個方案」。客戶問 Pro 跟 Business 差在哪，他其實已經很接近下單了，只是怕買錯、怕被綁住。客服如果只丟價目表，他很快就去比別家。客服如果能抓住他的用量、角色權限、整合需求，把選項縮小，順便提醒他真正會踩到的限制點，很多單就是這樣當場過。
第二種是留住。
訂閱型產品最常見的抱怨，其實就是退訂前一步。客戶不是來聊天的，他是在試探「你們值不值得我再付下一期」。你如果只想快點結案，這單很容易就掉。反過來說，客服如果能把問題分類清楚，該提供替代方案就給替代方案，該升級處理就升級，留存常常就在這一段被救回來。
第三種是拉回來買。
客戶問完沒買走掉很正常，尤其是高客單或需要評估的東西。關鍵是客服有沒有把「他在意什麼」留下來，讓行銷後面可以接手。比方說他在意交期、在意付款方式、在意某個功能或合規條件，那後續推案例、推試用、推一個更貼近的比較內容，命中率就會差很多。
Salesforce 也一直在推類似方向，讓客服用 AI 跟資料更貼近獲利，而不是只做工單處理。
你要看的不是服務量，是客服到底影響了多少營收
要把這件事做實，不能只看回覆速度跟結案量。比較清楚的追法，是先抓兩層。
第一層是客服互動後，有沒有帶來轉換。
像客戶問完客服後 7 天內有沒有下單、互動後續約率有沒有提高。
第二層是成交單裡，有多少其實是客服推動的。
像客服介入的訂單占比、客服介入後客單價有沒有變高、退訂客戶被挽留回來的比例。
這兩層拉出來，你才回答得了那個關鍵問題：全通路客服轉換到底只是看起來很進步，還是真的把營收拉起來。
全通路 + 行銷轉換，重點在同一條路徑不要斷
全通路客服轉換要長出來，通常靠的是一條完整路徑跑得順。
行銷把人帶進來，客服接住猶豫點，交易完成，訊號回到行銷做再推或留存。
這條路徑最容易斷在兩個地方。
第一個是跨通路斷掉。客服看不到前面發生什麼事，客戶就得一直重講，耐心很快就用完。
第二個是訊號斷掉。客服明明聽到「我在比價」「我快退訂」「我很在意交期」，但這些訊號沒有回到 CRM 或行銷工具，後面就沒人接力。行銷繼續投放，客服繼續回覆，轉換卻沒有跟著長。
如果用 FIRST LINE 跑起來，應該長什麼樣子？
如果你是想把這件事落地，會需要一套東西把「對話」跟「轉換」接起來，而不是各做各的。
以 FIRST LINE 這種客服平台來說，比較像是把幾件事收進同一個工作流：
- 客服前段用聊天機器人先擋掉那些會讓客戶猶豫的小問題，讓真人把時間留在高價值對話。
- 文字訊息跟電話要接在一起，客服才不會每次接起來都在補課。
- AI 分析要能把對話整理成「意圖跟風險訊號」，例如正在比價、快退訂、對某功能很在意。
- 最後把這些訊號回寫到你原本的 CRM 或行銷系統，讓再行銷、留存、加購的動作有依據。
你不需要先相信任何口號，流程拉出來看一遍就知道自己的斷點在哪，通常不是工具缺一個功能，而是路徑中間有一段斷了沒人補。
下一步怎麼評估，才不會做成「好像有上」的專案？
比較務實的做法，是先挑一個最好算 ROI 的場景試跑。
像高客單商品的下單前諮詢，或是續約前 30 天的挽留流程。你先把客服介入後的成交率、客單價、留存率拉出來，這件事就會變得很好決策，要不要擴大、要不要把客服跟行銷資料接起來、要不要把這套做成長期投資。
如果你目前的狀況是「行銷有流量、客服有對話，但不知道怎麼把轉換算清楚」，最省時間的方式通常是直接看一次流程，確認你的斷點是在通路、在資料，還是在 KPI。
你可以用 FIRST LINE 先跑一個場景做驗證，或直接預約 Demo 看你的流程怎麼接成 Support-to-Sales。
參考資料
- Instacart App Launches in OpenAI ChatGPT – First Company to Offer New Instant Checkout App Experience
- Buy it in ChatGPT: Instant Checkout and the Agentic Commerce Protocol
- Stripe powers Instant Checkout in ChatGPT and releases Agentic Commerce Protocol co-developed with OpenAI
- Building trust in AI commerce: Mastercard’s agentic protocols
- Mastercard Launches Agent Suite to Ready Enterprises for a New Era
- Mastercard tests AI assistant shopping with Aussie banks
- Under the Hood: Universal Commerce Protocol (UCP)
- Google brings buy buttons to Gemini and AI search
- Omnichannel Statistics (2026): Engagement, Marketing & Growth
- From contact center to profit center | McKinsey