AARRR模型是互联网运营领域的经典模型，因其掠夺式的增长方式也被称为海盗模型，该模型自2007年被硅谷知名投资人Dave MaClure提出之后，诸多互联网公司将其奉为圭臬，并依此制定相应的用户增长策略，且收到了相当不错的效果。该以漏斗模型为基础，从获取、激活、留存、变现、推荐五个关键节点，分析不同节点之间的转化率，找到能够提升的环节，采取措施。

从2007年到2025年，已经过去了18年。在这个时间跨度内，AI的发展能为AARRR模型，为互联网运营提供什么新的范式呢？小菜对此很是好奇，于是展开了一番调查。鉴于小菜是AI客服工具，那么就以AI客服与AARRR模型的结合如何更高效提高人力，让人将有限的精力投射到更宝贵的地方为题展开了研究。

重新审视AARRR模型与客服部门：

传统的互联网运营领域将AARRR模型（获取、激活、留存、变现、推荐）视为一个单向的转化漏斗。用户从进入到流出，这是一个逐步流失的过程，运营者在每个环节的工作主要围绕着提升转化率和减少流失率展开。然而，AI客服的出现，从根本上改变了这一传统的单向思维模式，将AARRR重塑为一个由数据驱动、持续优化的闭环增长飞轮。

AI客服的独特之处在于其作为“中台”的跨职能能力。它不仅在前端为用户提供服务，更在后台进行海量数据的实时收集和分析。例如，AI在留存环节通过对话分析，能够实时识别出用户对产品用途的期盼，以及对使用中某一功能的负面情绪或痛点。这些洞察可以反馈给产品经理，指导产品进行更新迭代，也可反馈给营销团队，使其能够调整在获取阶段的广告文案，避免对该功能进行过度承诺。当AI客服帮助用户解决问题、提升满意度时，它同时在为推荐环节积累口碑和分享意愿；当它在变现环节进行精准推荐时，其收集的用户偏好数据又反过来可以优化获取环节的广告投放。这种由AI赋能的链式反应，使得每个环节的运营之间联系更为亲密，最终形成一个自我强化的增长循环。

接下来的文字梳理AI客服在AARRR各阶段的落地路径与价值。以下表格提供了AI客服与AARRR模型的融合总览，作为后续章节的索引。

获取（Acquisition）：AI如何降低获客成本（CAC）并提升线索质量

在互联网运营的起始点“获取”环节，AI客服的角色远超传统的问答机器人。其核心任务是通过智能化的手段，从庞大的流量中识别、筛选出真正有价值的潜在客户，并进行高效的个性化触达，从而优化获客流程。

1.微信、抖音、小红书、WhatsAPP、Facebook、Ins等多渠道前端咨询与意向识别

AI客服可以作为网站、App、小程序或社交媒体上的第一接触点。目前AI客服基本具备全渠道能力，也就是将官网、独立站、电商平台、社媒平台等渠道聚合在一起，AI客服统一接入，跨渠道进行回复。在统一的后台内，运营人云能够纵览所有会话，方便其进行策略分析。同时，AI客服可以在销售类知识库的指引下，自动识别客户的咨询意图，并判断其所处的销售阶段（如触达期、预选期、犹豫期或购买期）。针对不同阶段的用户，进行不同的答复，实现售前的简单咨询。

2.个性化营销自动化触达

通过集成到客户关系管理（CRM）系统中，AI能够根据以往对话，自行总结用户画像（如行业、职位、人口统计数据）和行为模式，为营销人员创建高度个性化的推广活动，譬如定制化的电子邮件、广告或登陆页面创建，提供便捷。这种精细化的方法已经取代了传统的通用式推广，确保在正确的时间将正确的信息传递给正确的客户，但是AI客服的介入，能够让这些数据更早的被洞察到。

客户获取成本（CAC）是指获取一位新客户所需要的销售和市场营销总成本。AI通过以下方式降低CAC：首先，它可以接入多渠道前端咨询和意向识别，减少了销售团队在低价值线索上的时间浪费和资源投入。其次，AI能够促力实现大规模的个性化营销，使得推广活动更具针对性，减少了广告资源的浪费。此外，有研究表明，AI智能获客引擎可将平均激活成本降低30%。

激活（Activation）：AI驱动的用户“Aha”时刻与快速入门

在用户完成注册或下载后，如何让他们真正开始使用产品并感知其核心价值（即“Aha时刻”）是激活环节的关键。AI客服在此环节扮演着消除障碍、加速引导的催化剂角色。

1.新手用户引导与产品功能教程

激活率的核心在于让用户从打开产品到体验到“Aha时刻”的这段路径尽可能顺畅。AI客服通过交互式对话，为新用户提供个性化的入门指南，引导他们完成注册和初次体验。它能够将复杂的产品流程拆解为易于理解的步骤，并结合多媒体元素（如图片、视频）提供嵌入式帮助文档或FAQ，确保用户能够迅速找到解决方案。AI的自动化引导和即时帮助，有效减少了新手用户的“摩擦”，缩短了这一路径。

2.障碍排除与即时问答

新用户在使用产品初期，经常会因为操作困惑或问题未得到及时解答而流失。AI客服能够7×24小时在线，为用户提供即时帮助，解决高频、常见的问题。这种全天候的即时响应能够有效减少用户的等待时间，防止因挫败感而导致的流失。

激活的核心在于让用户“情不自禁地喜欢上产品”，而不是强硬的推销或指导。AI客服的引导不应是生硬的、推销式的“使用这个功能”，而应是基于对话上下文的、有帮助的、个性化的推荐 。这种引导方式更接近人类的自然交流，减少了用户的抵触情绪，从而更有效地加速价值感知。这要求AI客服具备更高层次的自然语言处理（NLP）能力和情感智能，以提供“更人性化”的服务，从而让用户在无感知的情况下完成激活过程。

留存（Retention）：AI构建24/7无间断的客户关系

留存是AARRR模型中的“承上启下”环节，是衡量产品健康度的核心指标。AI客服在此环节的核心作用是构建24/7无间断的客户关系，通过即时响应、主动关怀和智能分流，最大化用户满意度，降低流失率。

1.24/7全天候自助服务

AI客服能够全天候、多渠道（如网站、App、社交媒体、电子邮件）在线，为用户提供即时的问题解答。这对于处理常见问题，尤其是订单查询、物流跟踪、账号问题等至关重要，因为解决这些问题需要人类是手动查询多个系统，而AI可以自动化订单管理，并且通过MCP协议与其他系统衔接，用户无需等待人工客服就能直接查询，极大减少了操作过程中的不变。相关案例显示，AI客服已能自动处理约60%的客户问题。这种即时性服务极大地减少了用户等待时间，提高了便利性和满意度。

2.主动式用户关怀

AI客服利用数据分析，定期展开用户关怀，可以倾听用户使用产品后的反馈，也可以回访沉默用户，进行唤回。同时AI客服还可以对用户易耗品库存进行评估，当易耗品快要耗尽时，主要推送相关产品的优惠。

3.情感分析与智能路由

AI通过自然语言处理技术，可以实时分析用户的对话内容，识别其情绪状态（如积极、消极、抱怨等。当AI客服识别到用户情绪负面或问题复杂时，即使其无法立即解决，也能够立即将对话转接给人工客服，并同步历史记录。这确保了用户能在最需要人工帮助时得到及时的支持，有效提升了服务体验。

用户调研显示，AI客服的一大痛点是**“答非所问**”和无法解决复杂问题，导致满意度低。然而，AI的另一个能力——情感分析——为解决这一问题提供了新路径。当AI识别到用户的负面情绪（如愤怒、沮丧）时，即使其无法解决问题，也可以立即将对话转接到人工客服，并同步历史记录。这种智能转接，将用户的负面体验从“无法解决问题”转变为“虽然机器人没能解决，但它立刻让我联系到了人工客服”，从而有效挽救了客户体验，减少了负面情绪的积累。

变现（Revenue）：AI的精细化运营与收入最大化

变现是衡量一款产品价值的核心标准，其核心指标是每用户平均收入（ARPU）。AI客服模糊了传统客服与销售的边界，将服务场景转化为变现机会。在传统的运营模式中，客服与销售是两个独立的职能部门。然而，AI客服的出现，打破了这种壁垒。AI在售前解答用户咨询时，可以个性化推销一些产品，充当销售；当用户因售后问题联系客服时，AI不仅能处理退货流程，还能根据用户的历史购买数据，主动推荐其可能消耗完的易耗品，促进二次复购。这种将服务和销售融合的模式，将每一个客户交互点都变成了潜在的变现机会，大大提升了运营效率和收入。

1.个性化商品与服务推荐（交叉销售/追加销售）

AI客服可以根据用户的购买历史、浏览行为、社交媒体互动和实时对话内容，提供高度个性化的产品和服务推荐。例如，在“双11”等促销活动期间，AI可以根据消费者的即时行为和兴趣，推荐相关的商品或提供加价购选项，从而提高购物转换率和客单价。

2. 优惠券/促销活动的精准推送

AI分析用户画像和行为数据，识别其对价格的敏感度，在对话中或通过推送消息，向其提供定制化的优惠券或促销信息。这种精准的推送比盲目发放优惠券更有效，能够更有效地刺激消费和复购。

3. VIP客户服务与高价值客户维护

AI可以识别高价值客户（如高客单价用户），并为其提供更高级别的定制化服务。例如，当AI客服识别到高价值客户的咨询时，可以优先将其转接给资深人工客服，或提供专属的快捷通道，从而更好地维护客户关系。

AI客服的变现能力能够直接作用于核心收入指标**。** AI的精准推荐和交叉销售能力，能够显著提升用户的客单价和消费频次。当用户在咨询某一产品时，AI可以主动推荐其可能感兴趣的配套产品或服务，从而增加了单笔交易的收入，提高了ARPU。AI的智能推荐和即时响应，减少了用户的决策时间，提高了购买意愿。动态推荐能够根据用户的实时行为进行调整，例如，在用户犹豫不决时，推送限时优惠或相关用户评价，从而打消其顾虑，进一步提升转化率。

推荐（Referral）：AI赋能口碑与病毒式传播

推荐（Referral）是AARRR模型中实现指数级增长的关键环节，其核心在于通过口碑传播和病毒式营销，让老用户带来新用户。AI客服在此环节的作用，是将“口碑”这一看似被动的产物，转变为可主动运营和管理的指标。

1.用户满意度自动调研与反馈收集

AI客服可以在服务结束后，自动向用户发送简短的满意度调查（如CSAT, NPS），并通过对话式问卷机器人 ()的形式，提高用户的反馈意愿。这种对话式的调查不仅响应率更高，其NLP和情感分析能力还能从用户的自由文本回答中，自动提取出关键的痛点和好评点，为企业提供实时、具象、可操作的反馈。

2.激励性分享机制的智能触发

AI客服能够识别并定位到那些对服务或产品表现出高度满意的用户，并在这一“高光时刻”向他们提供分享激励，如邀请码、优惠券或独家福利。这种智能触发机制能够有效鼓励用户进行口碑传播，将用户的满意度转化为可衡量的分享行为。

提升K因子（K-factor） K因子是衡量病毒式传播效果的核心指标，其计算公式为：K=(每个用户发出的邀请数量)×(邀请转化率)。AI客服通过智能识别和激励，提高了“i”（邀请数量）和“c”（转化率），从而提升K因子，实现病毒式增长。例如，AI可以确保推荐的体验是流畅和有吸引力的，通过简化用户分享和被邀请者的注册流程（如零代码接入新媒体渠道)，从而提高了转化率。

结语

研究到最后，小菜发现，AARRR模型最终靠的还是优质的产品与服务。客服一直是塑造优质用户体验中重要的一环。AI客服不应被视为人工客服的替代品，而应成为其强大的“智能助手”，通过人机协作提升整体效率与服务质量。AI的优势在于处理高频、重复性的任务，例如自动回答常见问题、处理订单查询、生成会话摘要等。这使得人工客服能够从繁琐的事务中解脱出来，专注于处理复杂、高价值、需要情感共鸣的客户问题，如疑难投诉、深度咨询等 。这种分工能够显著减轻人工客服的压力，降低职业倦怠风险，并提高其工作能力和信心。

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参考文档：

https://www.zoom.com/zh-cn/blog/ai-for-customer-service/

https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202410111640268266_1.pdf

https://www.3chatai.cn/blog/customer-experience-metrics-csat-ces-nps

https://www.3chatai.cn/blog/customer-service-beyond-greetings

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