在 B2B 客户服务领域，随着企业与客户沟通方式的全渠道化趋势，初创公司 Pylon 凭借精准的市场洞察和独特的战略定位，正迅速崛起。Pylon 专注于为 B2B 企业打造全栈 Customer Support 协同工作平台，致力于将客户服务从单一的问题处理工具升级为主动理解客户整体关系和状态的管理系统，挑战 Zendesk 等行业巨头的主导地位，重构 B2B 客户关系管理新生态。
AI Customer Support 是我们持续关注的领域。客户关系管理直接影响 B2B 客户留存与拓展。然而现有工具多针对 B2C 场景，B2B 支持渠道尚不完善。基于 B2B 复杂的 Customer Support 链条与产品需求，初创公司 Pylon 正在打造专为 B2B 企业全栈 Customer Support 团队设计的协同工作平台。Pylon 也是我们从硅谷 founder 口中经常听到的名字。
Pylon 由 Marty Kausas、Robert Eng 与 Advith Chelikani 于 2022 年 12 月创立。不同于 “从具体问题出发” 的传统创业路径，团队瞄准横向 SaaS 品类中高价值的 Customer Support赛道后，即通过 LinkedIn 调研捕捉 Slack 连接器需求，快速验证 MVP 并收获 High Touch 等早期客户。2025 年又推出 Account Management 等产品，将平台从 “处理单个问题” 升级为主动 “理解客户整体关系和状态”。客户包括 Deel、Hightouch、Anyscale 和 Sardine 等中小型科技企业。公司于 2024 年 8 月完成由 A16Z 领投的 2030 万美元 A 轮融资。
本文编译了 Get the Check Pod 和 Front Lines Media 对 Pylon CEO Marty Kausas 的 2 篇访谈。通过 Marty Kausas 的分享，我们得以窥见 Pylon 如何在 Zendesk 等巨头主导的市场中另辟蹊径，以 “挑战者” 姿态构建差异化竞争力，以及其对 B2B Customer Support 从 “问题处理”工具到 “客户关系管理” 的重构思路。
💡 目录 💡
01 Pylon 的创立：从目标出发，找到问题
02 产品与竞争：从 B2B 出发
创始人 Marty Kausas 自小立志创业，从澳大利亚毕业后加入 Airbnb 担任软件工程师，因业余构思创业点子而辞职。Marty 历经四年半转型探索，直到与 Pylon 另外两位联合创始人 Robert Eng、Advith Chelikani 合作后，才逐步走向清晰的路径。
他们选择 B2B 领域的动机和方式非常不符合常规。很多人谈创业：”先体验问题，然后去解决它。”而 Pylon 团队浏览了自己的问题清单后，发现没有任何他们认为值得解决的问题。于是，他们回到原点，确定了一个明确目标：建立一个真正庞大、快速增长的公司。”庞大”意味着超过100亿美元的市值，”快速”意味着在七年内达到至少10亿美元估值。对他们而言，创业的吸引力并非出于对某个特定领域的热爱，而是在于创办一家规模大、发展快的公司本身的有趣过程。
为了实现这一目标，团队研究全球前 100 上市软件公司规模化成长的要素，他们发现：
1. 百亿美元公司往往是横向 SaaS 大品类：当时市值超过 100 亿美元的上市软件公司仅有 20 多家，其产品大多是横向SaaS产品——那种可以卖给任何公司的产品，如销售工具、营销工具、IT工具、Customer Support工具等，能够跨行业销售。
2. Customer Support是世界最大 SaaS 市场之一：Salesforce 从 Service Cloud （即工单系统）获得的 83 亿美元收入甚至超过了从 Sales Cloud 或 CRM 获得的 75 亿美元收入。世界上最大的 SaaS 公司从其支持系统获得的收入最多，，这正是Pylon决定进入的领域。
3. B2B 沟通方式正在全渠道化：增长最快的公司都是那些抓住新兴趋势并随之成长的公司。对 Pylon 来说，这一趋势是 B2B 企业与客户沟通正在变得更加 Omnichannel。
确立了创办一家大公司的目标，并且决定专注于 Customer Support 行业，Pylon 进一步开始了产品灵感的“盲目”摸索。
Pylon 第一个产品是一个链接 Slack 交流渠道的集成器，灵感来自于 LinkedIn “盲目”但有针对性的探索。
创始团队每天在 LinkedIn 上主动联系从事 Customer Support 和客户成功相关工作的从业者，尤其关注那些职位头衔相对较新的角色，比如支持工程师、解决方案工程师、客户成功经理等。Pylon 认为这些新兴岗位往往伴随着新的工作流程，也可能存在尚未被解决的产品机会。每天早上，三位创始人各自给 40 人发出个性化的连接请求，并说明：“Pylon是一家正在寻找方向的初创公司，能否抽15分钟聊聊你的工作？”对话通常是开放式的，比如：“你关心什么？老板关注什么？你用什么工具？面临哪些问题？”从零开始了解用户的日常。
连续数月访谈中，团队捕捉到关键现象：科技公司普遍通过 Slack 共享频道与重要客户沟通，却因缺乏工单跟踪、SLA 管理和 CRM 同步，导致客户互动数据碎片化。当谈及此事时，B2B 公司本身的态度是：”哦，这只是我们做的一个临时特殊做法，不用太在意。”但 Pylon 团队深入思考这个现象，意识到企业正在通过 Slack、Microsoft Teams 等新兴渠道而非传统电子邮件，与最有价值的客户交流，但背后却完全没有跟踪记录，没有任何 SLA 或首次响应时间保证，无法将其整合到工单系统中，也无法像通过电子邮件那样向这些人发送营销更新。这打破了传统的工作流程 —— 系统无法跟踪工单，无法追踪产品反馈，无法将信息同步到 CRM 中。新的沟通渠道使工作流变得碎片化。
面对大量访谈中的现象与噪音，Marty 构建产品的方式是”sell before build”，也是他给那些处于转型期的创始人的最大建议。特别是在 B2B 领域，首先要证明存在购买意愿。在客户探索过程中，与其问”你会为此付费吗？” 更好的问法是：”下周二我们准备好产品时，你愿意支付10,000美元吗？”通过具体时间和金额增加用户的体验感。
Slack 连接器的灵感触发与快速验证过程颇具戏剧性。某个周日晚，Advith 致电 Robert 和 Marty，指出 Slack 频道方向潜力巨大。彼时 Marty 住在 Mission Control 创业者公寓 （最初是 Thiel Fellows 的一个住所），Scale AI、High Touch 联合创始人等众多人才汇聚于此。通话刚结束，Marty 便上楼询问 High Touch 联合创始人 Tejas：“你们有这方面问题吗？” High Touch 是有约 70 名员工的 B 轮数据平台公司，客户数量攀升，非标准化支持流程已难应对。
Marty 得到了肯定答复，“确实有问题，正找解决方案。”像 High Touch 一样，许多 B2B 企业启用共享 Slack 频道用于支持与销售，跳过不常用的邮件，沟通更高效。但企业虽用 Intercom 服务自助客户，可大部分高价值客户在几百个共享 Slack 频道中的对话，却缺乏跟踪、响应时间及任务分配功能。在 Pylon 出现之前，他们只能把消息标记为未读或转发到其他频道。
Pylon 从联合创始人之间的初始想法开始，用 30 秒找到了第一个客户。尽管当时实际产品仍然处于发现阶段，但在14天内，他们就开发出了 MVP 并交付给 High Touch 。这即是最初开发并且坚持了一年的产品—— Intercom 等传统系统与 Slack 的集成工具，初始工作方式是：当客户在共享 Slack 频道中发送消息时，通过添加一个 ticket 表情反应，系统会自动创建一个线程消息提示”已开启 ticket “，然后在 Intercom 或 Zendesk 中生成对应的客服工单。
进一步改进的产品为客户团队提供了单一视图，让他们能够查看所有客户问题，无论问题发生在何处——Slack、Teams、聊天小部件、工单表单还是电子邮件。它能够理解消息的性质，并识别新消息是与现有问题还是新相关、或者是否与问题完全无关。它还能根据客户层级、支持计划和过往交流自动标记问题，发送到 Jira 或 Linear。
它是 Pylon 的最初种子。High Touch 应用 Pylon 后转变非常显著，从最初为自助客户提供 Intercom，到通过共享 Slack 频道服务所有重要的中端市场和企业客户，现在他们还添加了 Microsoft Teams。他们从对重要客户零可见性、在不同平台查看客户对话，转变为在Pylon中拥有一个统一视图，可以追踪所有内容。
产品初创期，打造优质产品的关键在于精准招聘，Pylon 在人才招募上独具匠心。三位创始人皆为工程师背景，Marty 从 Samsara 引入一批老同事，如今团队约半数成员来自此。这些成员拥有在高速增长企业的工作经历，虽与传统 “Founding Engineer” 画像有别，却与 Pylon 的发展节奏高度适配。同时，Pylon 多数核心人才通过熟人推荐加入，协作默契度极高，Marty 也建议创始人们优先借助人脉搭建团队。
针对不同岗位，Pylon 采用差异化考察方式：招聘 AE（客户执行）时，Marty 通过 15 分钟面谈，自问 “候选人是否聪慧、勤奋，自己是否愿意从其手中购买产品”，以此快速评估；市场岗现任负责人 Richard 因具备 “引擎型人格”，对细节钻研深入。工程岗要求直接明了，具备扎实代码编写能力即可。Pylon 秉持 “高能、热爱工作” 的文化理念，工程师被称作 “快乐的苦干人”，完美契合公司发展节奏。判断工程师优劣，熟人网络推荐最为可靠。Pylon 早期数位工程师都是凭借口碑直接入职，如二号工程师 Jesse。
谈及人才留存，公司业绩是关键驱动力。公司业绩出色，即便文化有小瑕疵，员工也愿留。Pylon 团队成员多来自同一圈子，氛围好。公司在旧金山，一周五天线下办公，20 人团队每天一起吃饭、交流，像生活共同体。Marty Kausas 也会一周三到四天去办公室，认为线下文化是公司发展关键因素。
LinkedIn 是 Pylon 营销策略和品牌推广的核心阵地，从产品概念萌芽到获取首批客户，founder 账号的内容输出始终贯穿其中。在内容策略上，Pylon 已形成成熟打法：
• 公开建设类内容：发布团队招聘、项目开发进展等动态，配上团队照片与问题解决故事，让外界仿佛在看现实版《硅谷》剧集，见证 Pylon 成长，此类帖子极易引发互动，提升品牌曝光与粉丝增长。
• 行业洞察与故事化叙事：聚焦 B2B Customer Support领域，结合自身经历，讲述产品功能从糟糕到优化的过程，融入经验教训与未来规划，吸引 B2B 从业者，传播产品理念与行业观点。
• 高频产品发布：频繁发布产品上线消息，与 Salesforce 等更新缓慢的竞品相反，塑造 Pylon 创新活力、发展迅猛的形象。Marty Kausas 的一篇分享住办公室经历的帖子，收获 120 万展示量，引发争议与广泛关注，印证了个性化、真实内容的传播力。
早期，Plyon 也在尝试谷歌广告等渠道。但效果不佳后，Marty 调整策略，每周日在咖啡店集中产出 3-4 天的发帖内容，最终约一半业务线索来自 LinkedIn。他建议，若目标客户活跃于 LinkedIn，创始人应克服心理障碍，坚持发帖，初期不必追求完美，内容质量可逐步提升。他也建议，在 LinkedIn 上创作应以第一人称和具体细节为主，避免抽象表达。
目前，尽管 Pylon 已有专人负责谷歌广告、邮件等效果营销和流程优化，内容创作仍由 Marty 主导。他也协助联合创始人撰写 LinkedIn 帖子。在众多 B2B 创始人中，Unify 的 Austin Hughes（1.8 万粉丝，分享公司日常）与 Warmly 的 Maximus（定期公开营收与进展）是 Marty 认为值得借鉴的例子 —— 通过公开透明、真实、有深度的内容建立品牌信任。B2B营销越来越需要有个性的人站出来展示自己。因为人们更愿意和人打交道，而不是和冷冰冰的公司。
Pylon 始终以 “打造大型企业” 为目标，一般公司 A 轮融资时 ARR 需达 100 万美元左右，Pylon 当时虽未达标，但凭借扎实的业务推进，吸引了长期关注公司业务进展的天使投资人，与 Marty Kausas 一起参与 Kleiner Perkins 奖学金项目的 A16Z 合伙人 Jennifer。
当时 AI 公司融资火热，B2B SaaS 却普遍遇冷。Pylon 没有盲目追逐热点，而是坚持强调：AI 并非当前核心，真正驱动产品价值的是 B2B 客户支持正进入全渠道阶段。即使没有 AI，Pylon 依然具备清晰的价值定位；而 AI 的加入则进一步加速了Pylon 产品发展、提升了效率与体验。
Pylon 定位是专为 B2B 企业打造的客户支持平台。B2B 与 B2C，Customer Support链条和产品需求上存在本质差异。
一方面，B2C 工作链条单一，通常由一个团队独立负责。而 B2B 由多个团队共同承担，工作流更复杂。包括 Customer Support、客户成功、客户管理、解决方案工程、专业服务、客户营销，甚至产品团队。这些团队都直接与客户互动并使用相关数据，围绕它构建工作流。
所以，B2B 企业往往采购一个工单系统作为客户数据的中心，再额外购入客户成功平台、客户营销平台等系列配套工具。各个团队试图把所有这些工具拼凑在一起，而不是拥有一个专门设计的使 B2B 多角色协同的工具。后者则是Pylon正在打造的产品。
另一方面，B2C 相对标准化，B2B 则更加复杂，对准确性要求高。每个需求往往更加复杂，更依赖于具体的背景信息，对回答的准确性要求极高。B2C 可以采用常见问题的标准化解决方案，而 B2B 面对客户具体的需求，要深入研究客户的账户历史、背景信息、客户成功经理身份以及当前设置等多方面信息。
B2B 客户关系也更重要，所以对回答的准确性要求更高，不希望 AI 说些不靠谱的话，更愿意让人参与进来保证回答正确。Pylon 相信未来 AI 需要更注重人工参与，AI 可以帮助人们提高工作效率，但和客户沟通需要人来主导。
因而，当大多数竞争对手都在围绕工单 deflection 布局时，Pylon 选择了另一条路：构建完整的 SaaS 平台，搭建服务、市场、销售等团队可共同依赖的底层协作基础设施。
产品形态上，Pylon 从单一 Slack 连接器向全栈 B2B Customer Support平台演进。
创立初期，Pylon 聚焦 Slack 中的客户问题，产品只是系统间的集成工具。但在与客户的持续沟通中，团队发现大量用户不断向 Zendesk、Intercom 等传统平台提出需求，而后者不仅沟通不积极，也从未真正响应这些请求。Pylon 意识到一个关键问题——目前的支持平台从未真正为 B2B 企业优化设计，Pylon 是第一个涉足这个领域的。此时，Zendesk 被收购并开始战略转向：聚焦大客户、放弃中小客户、裁员、涨价。这些变化进一步验证了 Pylon 的方向—— 帮助解决 B2B 科技公司的Customer Support问题。
2025年，Pylon 再次推出 Account Management 账户管理产品，将产品从“处理单个问题”升级为主动“理解客户整体关系和状态”的平台，将对问题的关注扩展到对账号的关注。Account Management 提供了一组高度可定制的视图、数据和工作流程：
Pylon 通过统一 AI 和数据栈消除不同团队在客户信息上的割裂状态，当前客户包括 Deel、Hightouch、Anyscale 与 Sardine。其正逐步成为高成长 B2B 企业的端到端客户信息系统，支持售前到售后的全流程协作平台。正如团队所说：“我们正在打造客户信息的动态摄取系统（customer information diet）。”
尽管今天的 Pylon 主要是一个针对 B2B 市场优化后的「视图+集成」的 Customer Support 工具，但随着时间推移，Pylon 实际上会不断整合这些相邻的产品功能，并将它们原生地带入 Pylon 平台。一旦完成这一目标，Pylon 将成为一个难以被与 Zendesk 等简单对标的全栈平台。
Pylon加入 YC 孵化的批次恰好是 ChatGPT 推出后的第一批。在那个时期，几乎所有人都在思考AI的应用前景。当时 YC 批次中最流行的创业方向无疑是 AI Customer Support，在约 300 家公司中，Pylon 团队认识的就有至少 10 家专注于这一方向。
Pylon团队认为，要在AI时代取得长期成功，特别是成长为一家市值超过100亿美元的公司，拥有自己的平台和分发渠道至关重要。Pylon 已经有工单平台，正在构建基础 CRM 系统，还有知识库、帮助中心以及客户门户。当把 AI 融入这些系统，聚焦人们花费大量时间处理的核心Customer Support场景时，效果更好。
举例而言，支持团队通常采用所谓的KCS(知识中心服务)工作流模型。这个模型的理念是：接收 Customer Support 请求，回答这些问题，然后将它们转化为知识库文章，这些文章随后可以为未来的AI响应提供支持或帮助客户自助解决问题。
Pylon 能利用 AI 大幅增强这个模型，因为 Pylon 掌控着流程的各个环节。在没有 Pylon 前，团队得手动分析找出常见问题，现在不用了。撰写文章环节，在 Pylon 系统里，启用 AI，系统就能根据过去所有回答自动起草文章，还能做成模板格式。
Pylon 的目标客户是早期 B2B 科技公司。这样的企业通常员工数不超过 500 人，涵盖从三人初创团队（由创始人亲自负责Customer Support）到中型企业。Pylon一开始就想做一个横向的 SaaS 产品，原因之一是这样可以先面向科技行业销售。因为科技行业里有很多愿意尝试新事物的早期采用者。而且 Pylon 都有科技行业的背景，利用现有的关系获取早期客户相对容易一些。这些早期采用者愿意接受新想法，他们之间也经常会交流，比如“你用的是什么产品？你是怎么解决这个问题的？”
Pylon的前三个客户全都来自个人关系网络，第一个客户就是 Marty Kausas 上楼找到的室友。同时，LinkedIn 上的用户获取对 Pylon 来说是一条自然的路径，因为这正是 Pylon 最初发现问题的地方，也成为了发现用户地方 —— 就像YC常说的，你应该知道你的客户在哪里，否则你的创业点子从何而来？
在商业化进程中，Pylon 始终着眼长远。其核心目标是在未来五至七年内，将公司市值提升至 100 亿美元以上。目前 Pylon 的 ARR 已达数百万美元，制定的目标为每年至少实现三倍增长，具体落实到月度，每月收入需至少增长 9.6%。
同时，Pylon 现在正从服务小公司向高端市场拓展。一方面，持续打磨现有功能，满足客户在业务流程等方面的实际需求；另一方面，也注重前瞻性投入，布局那些当前市场尚未明确提出、但从长期来看具备战略价值的功能。例如，虽然目前还没有客户要求接入 ChatGPT 查询客户数据，但 Pylon 认为，若未来要成为客户信息的数据仓库，这项功能将极大提升数据查询的灵活性，具备重要潜力。
定价策略方面，Pylon 也经历了多轮调整。最初按用户席位收费，之后转为按 Slack 频道数计费，中间还尝试过针对邮件支持功能单独收费。但实践中发现部分方案不够合理，于是又回归以用户席位为基础，并逐步扩展为多个价格层级。随着 AI 深度融入产品，Pylon 也引入了基于 AI 用量的定价机制。目前，针对自动回复客户问题、处理工单的 AI Agent，Pylon 采用按“信用点数”和实际使用量计费的方式。客户可预先购买一定数量的信用点数，在使用 AI 服务时进行消耗，以帮助其更好地预测成本。
Pylon 的主要竞争对手是 Zendesk。作为科技行业 Customer Support 领域的老牌巨头，Zendesk 在两年前被私募股权收购后，因整合期的裁员、提价等策略调整，逐渐失去市场灵活性，行业口碑出现松动。巧合的是，Pylon 的创业想法恰在 Zendesk 被收购次日萌芽，这一时机为其打开了差异化竞争的窗口。
很多 Pylon 的客户其实只想要 Slack 支持或 Microsoft Teams 支持功能，可 Zendesk、Intercom、Salesforce Service Cloud 等巨头并不支持此类功能。早期，说服大企业信任一家种子轮公司充满挑战，但其标志性客户如 F 轮企业 Applied Intuition（当时 E 轮，500 人规模）从 Zendesk 迁移至 Pylon 平台，印证了市场对新兴解决方案的迫切需求。2024 年 Pylon 自行调查的“Slack 支持状态” 报告显示，前 100 名高级用户通过 Pylon 管理超 1.6 万个共享 Slack 频道。
在品牌定位上，Pylon 常将自身定位为 “挑战者” 角色。在Customer Support领域，这一定位极具营销价值。Pylon 把自己对标为 “下一个 Zendesk”，Marty 每一两周就会发布一篇 Zendesk 对比帖，甚至以发布 Zendesk 高管薪酬与员工待遇悬殊等内容，吸引广泛争议与关注。Pylon 的策略是，将 Zendesk 视为 “反派品牌”，而若巨头反击，反证其已构成威胁，进一步放大 “争议即关注” 的营销效应。
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