20 人撑起 5000 万用户：Gamma 如何真正把 AI 用对了

Gamma 靠 Intercom 的 AI 代理 Fin 实现精益增长：75% 咨询独立解决，客户满意度稳达 84%，用 AI 赋能团队而非取代，让支持成为业务增长动力。

Gamma 是一家专注于 AI 内容创作的创新企业，核心目标很简单 —— 让用户花几秒就能生成高质量的演示文稿和网站。凭借亮眼的产品体验，Gamma 在短时间内迅速圈粉超 5000 万用户，影响力遍及全球。

但用户规模的爆发式增长，也给 Gamma 出了道难题：每月要承接 3 万条咨询请求，这些需求来自不同国家、说着不同语言、跨越多个时区，原本精简的客户支持团队很快不堪重负。比起盲目扩充人力，Gamma 更渴望找到一种可持续的增长路径。

正如客户体验负责人 Hilary Dudek 所说：“我们一直坚持精益扩展的思路，不会靠单纯加人来解决问题。” 基于这个理念，Gamma 决定引入 Intercom 的 AI 支持代理Fin，希望借助 AI 搭建一套能规模化运转的全球支持体系 —— 既要实现全天候响应、多语言沟通，还得具备主动识别和解决问题的能力。

事实证明，这个选择成了 Gamma 支持体系升级的关键转折点。部署 Fin 后，它参与了100% 的支持对话，还能独立解决其中75% 的问题。如今 Fin 每月能完成超 18000 次有效支持，把人工处理比例从94% 降到了 24%，客户满意度也稳定提升至84%。

更重要的是，Fin 不只是帮 Gamma 提升了支持能力，还解放了团队精力，让他们能投身到更有战略价值的客户体验优化和业务创新中。

那么，Gamma 是如何一步步搭建起这套高效的 AI 支持体系的？下面就来拆解他们的实战路径。

一、全球支持告急：3 大难题拦住增长脚步

随着 Gamma 的产品在全球走红，技术支持的需求也跟着激增。客户咨询全天候不断，跨时区、多语言的特性，让精简的客户体验团队完全跟不上增长节奏。

当时他们面临着三个绕不开的难题：

业务量暴增：每月咨询量常突破 2 万条，排队客户越来越多，团队长期处于高压状态；
人力覆盖有限：内部团队规模小，还依赖外包代理，既做不到 24/7 全天候服务，也没法为每个地区、每种语言配齐专人；
服务质量承压：不管是免费用户还是付费用户，都盼着能得到快速、准确又贴心的个性化支持，但当时团队的平均首次响应时间已经涨到 90 分钟，客户满意度也跌到了69% 左右。

“那时候我们完全被咨询淹没了，”Hilary 回忆道，“客户等得着急，越来越沮丧，我们的客服人员也累得不行。所以我们急需一种方法，既能提供即时、高质量的响应，又不用把团队规模扩大两三倍。”

但 Gamma 的诉求不只是 “自动化” 那么简单，他们想要的是一套能匹配产品野心、跟上发展速度的支持系统。

二、选对伙伴：比产品更重要的是并肩作战

Gamma 对 AI 支持工具的选择始终秉持谨慎态度，未急于推进。2024 年初，Gamma 首次试用 Fin，因效果未达预期，且当时业务量仍在可控范围，便暂时搁置了这一方案。

至 2024 年底，局势发生根本性转变：业务量持续飙升，客户等待时长不断延长，团队压力逼近极限。加之假期临近，可用资源愈发紧张，Gamma 急需一套能快速部署、稳定运行、多数团队成员离线时仍及时响应的解决方案。为此，Gamma 曾尝试寻找 Fin 的替代产品并启动数据迁移，但过程中屡屡在服务商的支持质量与透明度上遭遇阻碍。

同期，Intercom 的合作伙伴价值逐渐凸显，不仅及时响应并解决 Gamma 提出的问题，还邀请其参与关键测试版迭代，全程展现出并肩协作的姿态。恰逢假期来临，多数团队成员离线休假，秉持着快速尝试、践行 “快速试错” 的理念，Gamma 决定重新启用 Fin。

此次重启彻底刷新了 Gamma 对 Fin 的认知。由于当时内部支持人手不足、外包服务能力有限，Fin 独立承接了 100% 的客户支持对话，Gamma 上线后未过多干预，其表现却远超预期。在这一年中最繁忙的时期，Fin 更展现出强大的综合能力：精准识别用户情绪、智能分配对话、标记团队未曾预判的特殊情况，尤为值得一提的是，它曾发现一位元数据显示为免费用户的客户遭遇支付难题，主动将该案例升级处理。

对此 Hilary 给出了高度认可：“我们上线后就没怎么干预，让它自己运行，它处理了所有对话，表现特别出色！一开始就解决了 50% 的问题，客户满意度达到 75%，对于第一次正式上线来说，这结果太亮眼了。这种捕捉细微信号的能力，带来的影响太大了，那对我来说绝对是个转折点。而且我们能清楚看到 Fin 的决策过程，能检查它的逻辑、追溯它的处理步骤，这让我们彻底放心了。”

三、重构支持模式：20 人团队服务 5000 万用户的秘诀

如今，Gamma 的支持模式和一年前已天差地别。即便对话量持续增长，人工处理比例也从 94% 降至 24%，Fin 目前能独立解决 75% 的对话，几乎参与每一场支持互动，提供 24 小时不间断的全球支持，客户满意度稳定在 84%。

这让精简的人工团队，只有20 名外包客服、2 名内部技术支持工程师和 1 名社区经理，不仅能专注于更高价值的工作，还同时轻松服务 5000 万用户。Fin 接手了大量基础工作，让团队有时间投入更有意思、更具挑战性的事务，比如深入探索产品、为客户提供更贴心的体验。

Fin 早已不只是一个 “转接工具”，而是深度融入 Gamma 支持体系的核心部分。免费用户会直接对接 Fin 获得即时响应，定制化升级流程则让 Fin 能根据用户级别、支付信号和情绪状态，精准判断是否需要转接人工，既保证效率又不失个性化。它还接入了 Gamma 的帮助中心和内部知识库，能快速调取准确信息，给出符合品牌调性的回复；实时自动翻译功能无需配备多语种客服，即可用用户母语提供帮助，彻底打破语言壁垒。通过与 Stripe 的集成，Fin 还能自主处理退款、支付失败等问题，自动分类陌生客户邮件、检测账单异常。

凭借这样的成功，Gamma 已将 Fin 推广到更广泛的生态中：在 Slack 社区提供帮助，即便深夜也能解答全球用户的高级产品问题；同步 API 文档后，Fin 还能支持使用测试版的开发人员，并直接将发现的错误分配给工程师。

Hilary 对 Fin 给出了高度评价：“Fin 不只是被动响应，它还会主动行动、灵活适应，而且能支撑的规模，是我们以前想都不敢想的。团队终于松了口气，现在 Fin 会在我们的 Slack 社区提供帮助，就算深夜也能解答全球用户的高级产品问题，我们还把 API 文档同步给了 Fin，让它能支持使用测试版的开发人员，还能直接把发现的错误分配给工程师。”

四、智赋增长，人尽其才：AI 不取代人，只让人更有价值

Gamma 的下一个发展阶段，核心是深化自动化、打造长期支持方案。团队正在通过自动化退款、错误记录、功能请求等任务，持续优化主动式工作流程，还计划把 AI 更深入地融入社区支持，让 Fin 发挥更大作用。

更重要的是，Gamma 正在重新定义团队角色 —— 围绕工作流程策略、AI 训练、内容优化等新职责正在不断涌现，而这些领域在一年前还完全不存在。Gamma 表示，其相关负责人近期开展了一场关于 “如何精益化扩展客户体验” 的演讲，核心观点是 Fin 不会取代人类，只会让工作更有意义、更具战略性，也更可持续。

对 Gamma 来说，客户支持已经不再是 “跟上增长的脚步”，而是成为了驱动增长的核心动力。而这一切的起点，正是选对了合适的 AI 工具，找对了靠谱的合作伙伴。

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