2025-09-11 鵜鶘全面客戶體驗管理 | 譯者：馬振江
品牌在客戶互動中運用人工智能（AI）已有近十年歷史，智能聊天機器人便是典型代表。但生成式 AI 的迅猛崛起，讓管理層意識到這項技術(shù)在提升客戶體驗（CX）方面蘊藏的巨大潛力。超個性化服務(wù)、自動記錄與呼叫處理、實時響應(yīng)客戶咨詢提示等，都是該技術(shù)助力客戶體驗團隊的具體方式。但這些應(yīng)用是否真正發(fā)揮了效用？
通過對企業(yè)高管和消費者的調(diào)研，我們探究了 AI 對客戶體驗的實際影響。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，品牌方正積極開發(fā) AI 在客戶體驗領(lǐng)域的應(yīng)用場景，并在個性化服務(wù)、客戶支持及整體客戶忠誠度等維度收獲回報。
但也不全是好消息。大多數(shù)消費者并沒有看到 AI 在個性化體驗方面帶來的任何改善。他們認為品牌在自動化交互中未能提供足夠的人工介入渠道。
我們的調(diào)查覆蓋了七個國家和地區(qū)（美國/英國/法國/德國/荷蘭/澳大利亞/日本）的 5000 名消費者和 500 名高管。我們詢問消費者對品牌提供的 AI 交互體驗的滿意度，并向高管們了解他們在客戶體驗中應(yīng)用 AI 所面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對策略。以下是核心發(fā)現(xiàn)：
品牌必須加大力度，將 AI 帶來的內(nèi)部客戶體驗優(yōu)勢傳遞給消費者。多數(shù)高管表示，過去兩年間，其客戶體驗和客戶忠誠度指標均有所提升。超過半數(shù)受訪者（客戶體驗提升占比 52%，忠誠度提升占比 60%）認為 AI 是改善的主要原因。盡管消費者對自動化交互普遍滿意，但他們?nèi)詴械骄趩省绕湟驘o法聯(lián)系到人工客服而產(chǎn)生的挫敗感最為突出（47% 受訪者提及此問題）。
企業(yè)需突破數(shù)據(jù)限制，提升個性化服務(wù)水平。個性化是人工智能在客戶體驗領(lǐng)域的主要應(yīng)用場景，44% 的高管表示 AI 在此領(lǐng)域已產(chǎn)生效益。但消費者尚未充分感受到這些益處：過去兩年間，認為個性化服務(wù)削弱整體客戶體驗的消費者比例（30%）高于認為其有所改善的比例（26%）。多數(shù)受訪者表示個性化服務(wù)未見改善。約三分之二高管指出數(shù)據(jù)隱私限制了 AI 在個性化領(lǐng)域的應(yīng)用，46% 認為數(shù)據(jù)質(zhì)量是客戶體驗的主要痛點。相較現(xiàn)有聊天機器人，語音 AI 技術(shù)的應(yīng)用能顯著提升自動化交互的個性化體驗。
消費者尚未準備好放棄人際接觸。當品牌互動涉及真人時，消費者滿意度遠高于 AI 互動（88% 比 60%）。正如我們所知，消費者希望在需要時能輕松獲得真人協(xié)助。盡管部分企業(yè)期待未來客戶體驗完全由 AI 驅(qū)動，但現(xiàn)階段他們?nèi)栽谕酵顿Y AI 與人工服務(wù)，雙軌并進。
衡量 AI 影響的新方法正在探索中。AI 對客戶體驗的真實影響難以量化——或許因為企業(yè)正以多種方式運用它。超過半數(shù)受訪企業(yè)（53%）正調(diào)整現(xiàn)有體驗指標，以評估 AI 的影響，但三分之一企業(yè)計劃開發(fā)全新的指標體系。隨著 AI 投入持續(xù)增長，管理層將更迫切要求獲取投資回報率（ROI）的實證依據(jù)。
自生成式 AI 作為企業(yè)技術(shù)出現(xiàn)以來，各公司一直在探索如何利用它來提升客戶體驗運營。我們調(diào)查的大多數(shù)高管表示，他們的公司正從客戶體驗領(lǐng)域的 AI 應(yīng)用中獲益。過去兩年間：
能夠量化 AI 影響的企業(yè)寥寥無幾，這表明上述積極評價更多源于高管的直覺，而非量化指標。但部分企業(yè)已通過數(shù)據(jù)驗證了效益——例如員工生產(chǎn)力的提升。保險與退休保障服務(wù)商保德信金融集團（Prudential Financial）客戶體驗主管 Abhii Parakh 指出，在營銷內(nèi)容初稿生成環(huán)節(jié)，AI 為公司營銷團隊節(jié)省了高達 75% 的時間。當公司整合客戶調(diào)研結(jié)果時，該團隊同樣實現(xiàn)了時間節(jié)約。Parakh 說：“過去手動處理 50 位客戶的研究耗時三周，現(xiàn)在借助 AI 僅需三分鐘。”
各大品牌正將 AI 應(yīng)用于各類客戶體驗運營場景。客戶支持是最常見的應(yīng)用場景，75% 的高管提及此類應(yīng)用。
美國能源公用事業(yè)公司 Exelon 業(yè)務(wù)覆蓋多個州，主要通過 AI 提升客服代表的工作效率。“我們正試點生成式 AI，幫助客服人員更高效處理來電，”該公司客戶體驗高級副總裁 Morlon Bell-Izzard 表示，“這包括在通話過程中適時向客服推送精準數(shù)據(jù)，從而提供更流暢、更個性化的服務(wù)體驗。AI 還能自動生成通話摘要，減輕客服的工作負擔(dān)。”
個性化是 71% 受訪企業(yè)采用 AI 的另一主要場景，69% 的企業(yè)正運用該技術(shù)優(yōu)化客戶數(shù)據(jù)收集與分析。高管們表示，在這些領(lǐng)域以及客戶支持方面，AI 迄今帶來了最顯著的客戶體驗效益。
但我們的研究表明，諸多效益尚未惠及消費者——尤其體現(xiàn)在 AI 驅(qū)動的個性化服務(wù)方面。
人工智能如何保障電力供應(yīng)
隨著新冠疫情封鎖措施在美國造成沖擊，許多中等收入家庭首次陷入支付能源賬單的困境。“與部分低收入家庭不同，這些客戶向來按時繳費，從未尋求過援助，”公用事業(yè)供應(yīng)商 Exelon 公司的 Morlon Bell-Izzard 表示，“突然間，他們陷入了前所未有的困境，不知該向誰求助。”這場危機為 Exelon 提供了首次運用 AI 造福客戶的重大機遇。
該公司運用 AI 和預(yù)測分析技術(shù)，識別出未來數(shù)月可能面臨繳費困難的客戶群體。基于分析結(jié)果，公司針對這些客戶啟動了專項服務(wù)計劃，提供個性化建議，包括最相關(guān)的援助項目及其申請途徑。“多位客戶主動聯(lián)系我們表達感謝，”Bell-Izzard 說，“有人對我們的主動關(guān)懷感到意外，可以說這是我們運用 AI 提升客戶體驗的首個重大成功。”疫情后通脹加速之際，公司延續(xù)了這項 AI 驅(qū)動的關(guān)懷計劃。
Bell-Izzard 認為 AI 也能為公司的低收入客戶提供幫助。“我們在多個運營州設(shè)有能源援助資金，但客戶難以申請，因為流程過于復(fù)雜，”她表示。“在我們管轄的某個地區(qū)，只要申請過聯(lián)邦補充營養(yǎng)援助計劃（SNAP），就能自動獲得州能源援助資格。我們希望借助 AI 簡化申請流程。”
我們在七個國家調(diào)查的 5000 名消費者對 AI 影響客戶體驗的態(tài)度比品牌高管更消極。他們對僅通過 AI 與品牌互動的態(tài)度總體較為寬松，但舒適度因互動類型而異。近三分之二的受訪者對 AI 處理購買交易和產(chǎn)品咨詢感到舒適，但當 AI 處理投訴時，感到舒適的受訪者比例則有所下降。
消費者最常進行的自動化交互涉及銀行業(yè)務(wù)及其他金融服務(wù)、零售購物以及獲取健康產(chǎn)品或服務(wù)。60% 的受訪者表示，過去兩年間，他們對這種自動化交互總體滿意。但他們更青睞人性化服務(wù)：88% 的受訪者表示，對于主要或完全由人工客服處理的交互體驗感到滿意。
消費者最沮喪的根源是什么？當他們需要人工服務(wù)時，卻無法獲得幫助——這在消費者煩惱清單中遙遙領(lǐng)先。47% 的消費者表示，無法聯(lián)系到人工客服是他們對自動化交互最不滿的原因。品牌方也深知這種沮喪：相當比例的企業(yè)表示，客戶對 AI 交互的主要投訴正是無法聯(lián)系到人工客服。
Bell-Izzard 指出：“在公用事業(yè)領(lǐng)域，當客戶面臨停供風(fēng)險無法繳費，或遇到復(fù)雜賬單問題時，與富有同理心的人工客服溝通，遠比與缺乏同理心的聊天機器人交流更令人安心。即便我們成功讓 AI 具備同理心，也無法滿足客戶的所有需求。”
“自動化交互中的人工參與度仍然太低，”客戶體驗專家、咨詢公司 Doing CX Right 創(chuàng)始人 Stacy Sherman 指出。但即便有人工客服介入，響應(yīng)仍可能支離破碎且笨拙：“客戶致電客服時，先被聊天機器人收集信息。等到接通人工客服后，卻常常被重復(fù)詢問相同問題。負責(zé) AI 響應(yīng)的團隊與人工響應(yīng)團隊之間缺乏協(xié)調(diào)一致性，這導(dǎo)致客戶體驗?zāi)Σ痢！?/p>
除了人類因素外，反應(yīng)遲鈍或表達生硬的聊天機器人本身也會給消費者帶來巨大挫敗感。我們調(diào)查中的消費者和品牌方對此觀點一致，許多受訪者表示，遲緩的響應(yīng)和生硬的語言是引發(fā)不滿的根源。曾任職于 JCPenney 等零售企業(yè)的資深首席營銷官 John Aylward 說：“當品牌成功打造 AI 聊天機器人時，消費者會渴望獲得更多此類體驗，但真正做好的寥寥無幾。”
語音人工智能有望提升此類自動化交互的質(zhì)量。作為聊天機器人的升級版，語音 AI 系統(tǒng)運用自然語言處理、機器學(xué)習(xí)和語音識別技術(shù)，為客戶咨詢和請求提供語音響應(yīng)。除其他優(yōu)勢外，這類系統(tǒng)還能借助實時數(shù)據(jù)分析等 AI 關(guān)聯(lián)能力，增強交互的個性化程度。
消費者對品牌當前運用 AI 實現(xiàn)個性化的效果并不滿意。更多人認為這損害了整體客戶體驗，而非提升體驗（30% 比 26%）。最大比例（44%）的受訪者表示這對他們的體驗毫無影響。這對品牌而言是個問題，因為個性化是 AI 在客戶體驗領(lǐng)域最常見的兩大應(yīng)用場景之一。盡管眾多高管聲稱其個性化應(yīng)用已產(chǎn)生效益，但多數(shù)消費者并未感受到這些改善。
其中一個因素在于企業(yè)使用客戶數(shù)據(jù)的限制：65% 的高管表示，數(shù)據(jù)隱私法規(guī)限制了他們利用 AI 提升客戶體驗運營個性化的空間。Bell-Izzard 指出：“在個性化與數(shù)據(jù)隱私之間取得恰當平衡，頗具挑戰(zhàn)。有時你擁有宏偉愿景，但必須認清并評估隱私風(fēng)險。我們的風(fēng)險管理團隊始終參與決策過程。”
未能實現(xiàn)這種平衡的企業(yè)將面臨消費者信任流失的風(fēng)險。超過半數(shù)（54%）的消費者表示，過去兩年間，他們對企業(yè)妥善使用個人數(shù)據(jù)的信任度有所下降。另有 41% 的消費者稱，他們持續(xù)遭遇企業(yè)侵犯數(shù)據(jù)隱私的行為。“隨著企業(yè)不斷探索利用 AI 創(chuàng)造新服務(wù)和收入來源，未來讓客戶確信其數(shù)據(jù)安全性的難度將持續(xù)增加，”Aylward 說。
對 Sherman 而言，透明度是建立信任的關(guān)鍵：“在這個時代，個性化服務(wù)至關(guān)重要，但關(guān)于個性化的溝通同樣不可或缺。當你向客戶明確說明你的做法及其原因時，他們會更容易接受。踐行這一理念的品牌將建立更持久的客戶關(guān)系。”
對希望在客戶體驗運營中運用 AI 的品牌來說，數(shù)據(jù)問題給帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。高管們列舉的三大痛點中，數(shù)據(jù)質(zhì)量不足和隱私規(guī)則不完善位列其中。
對于保德信金融這類設(shè)有專門數(shù)據(jù)部門且數(shù)據(jù)治理體系完善的機構(gòu)，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題更多集中于內(nèi)部數(shù)據(jù)的安全性。“我們計劃近期從供應(yīng)商處引進一些客戶體驗專用工具，”Abhii Parakh 表示，“同時必須確保數(shù)據(jù)能完全整合，并在正確節(jié)點實現(xiàn)關(guān)聯(lián)，才能有效利用數(shù)據(jù)。”
企業(yè)在開發(fā)基于 AI 的新體驗應(yīng)用場景時，必須解決數(shù)據(jù)可用性與質(zhì)量問題。一個典型應(yīng)用場景是，運用預(yù)測模型預(yù)判客戶對電話等待時間過長的投訴。“我們計劃擴展此類模型，但首先要獲得所有必要數(shù)據(jù)，保證預(yù)測準確性，”Parakh 強調(diào)，“同時必須確保數(shù)據(jù)格式符合模型運行要求。”
AI 領(lǐng)域的技能缺口是企業(yè)長期面臨的難題，而生成式 AI 的興起更凸顯了填補這一缺口的緊迫性。這或許解釋了為何企業(yè)在提升客戶體驗 AI 運營的首要任務(wù)是招聘技術(shù)專家——41% 的高管提及此項。近三分之一（30%）的企業(yè)則優(yōu)先為現(xiàn)有員工提供 AI 培訓(xùn)。
Bell-Izzard 指出，生成式 AI 雖能為客服人員提供強大的工具和內(nèi)容支持，但操作復(fù)雜度較高。“培養(yǎng)員工處理復(fù)雜任務(wù)的能力是我們的首要任務(wù)，”她強調(diào)。
客戶服務(wù)團隊提升 AI 影響力的首要任務(wù)是優(yōu)化客戶反饋渠道，收集用戶對 AI 交互的意見。此舉有助于縮小客戶與品牌對 AI 作用的認知差距，尤其在個性化服務(wù)領(lǐng)域。
近三分之一的高管表示，開發(fā)和衡量 AI 對客戶體驗影響的新方法，是未來兩年的優(yōu)先事項。目前，企業(yè)仍難以建立專門針對 AI 的新指標體系。超過半數(shù)受訪者（53%）表示正調(diào)整現(xiàn)有體驗指標來應(yīng)對這一需求。但僅靠現(xiàn)有指標可能無法全面捕捉 AI 的影響。三分之一受訪者正致力于開發(fā)全新指標體系。
普信金融的 Abhii Parakh 表示：“目前我們尚未獲得 AI 影響和推動客戶忠誠度和客戶體驗等關(guān)鍵績效指標的具體證據(jù)，但正在努力開發(fā)相關(guān)數(shù)據(jù)。”與此同時，該公司正探索采用呼叫處理時長等成熟指標作為替代。Parakh 解釋道：“如果在后臺部署 AI 工具輔助客服人員，該指標便具有參考價值。因為客服人員需要處理數(shù)百種產(chǎn)品的多種場景信息來源，若無 AI 支持將耗費大量時間。”
Exelon 公司正采取類似策略。“生成式 AI 的迅猛發(fā)展，促使我們反思現(xiàn)有客戶體驗指標的適用性，”Bell-Izzard 說，“雖然生成式 AI 在客戶體驗領(lǐng)域的應(yīng)用尚處早期階段，但我們計劃制定新指標來衡量其影響。”衡量 AI 投資回報率的方法可能需要更長時間探索。“我們清楚應(yīng)用場景和商業(yè)案例設(shè)定的目標，正著力完善后端評估體系，驗證效益實現(xiàn)情況。但將這些轉(zhuǎn)化為投資回報率仍具挑戰(zhàn)性。”
高管們對企業(yè)客戶體驗運營能否完全由 AI 承擔(dān)尚存疑慮。約四分之一（26%）受訪者表示將始終保留人工元素，其余則態(tài)度曖昧或傾向于后者。
但在客戶體驗的投資規(guī)劃上，他們的意向更為明確。當被問及投資將如何分配 AI 驅(qū)動與人力驅(qū)動的改進時，占比最高的群體（44%）表示兩者將獲得大致均等的投入。零售業(yè)是個例外：該領(lǐng)域 52% 的高管表示，大部分資金將用于 AI 驅(qū)動的改進。
Bell-Izzard 說：“公用事業(yè)公司始終需要依靠人工客服的同理心與理解力，才能與客戶建立真正的聯(lián)系，滿足其獨特需求。某些挑戰(zhàn)不僅需要解決方案，更需要唯有真人才能提供的共情與關(guān)懷。”
這種混合模式意味著面向客戶的員工必須提升技能才能與 AI 高效協(xié)作。高管們指出培訓(xùn)有三大重點領(lǐng)域：
企業(yè)可將 AI 本身作為工具來提升培訓(xùn)效果。Stacy Sherman 曼指出：“AI 是強大的模擬工具，已被眾多企業(yè)用于培訓(xùn)客戶服務(wù)人員。客服代表和銷售人員能在不同模擬場景中練習(xí)與客戶互動。員工犯錯時無需擔(dān)心被上司察覺，這種培訓(xùn)既能增強他們的信心，又能幫助他們更熟悉 AI 技術(shù)。”
這種 AI 的應(yīng)用方式有助于員工克服對該技術(shù)的普遍恐懼。“有些公司把 AI 強加給員工，只盼著它能奏效，”Sherman 說，“他們完全忽視了人們對 AI 的恐懼，包括擔(dān)心它會取代自己的工作。企業(yè)必須直面客服人員使用 AI 時面臨的情感和心理障礙。”“對待員工如同對待客戶，透明是最佳策略。管理者需坦誠說明在客戶互動中運用 AI 的計劃，同時展示該技術(shù)如何拓展員工技能體系。”
在保德信集團，既有對 AI 工具充滿熱情的早期采用者，自然也存在持懷疑態(tài)度者。“但當他們開始接觸這些工具后，便逐漸對此產(chǎn)生了熱情，”Parakh 表示，“部分員工在親眼見證 AI 帶來的實際效益后，態(tài)度已從最初的抗拒轉(zhuǎn)變?yōu)橥耆蛹{。”
我們的研究表明，品牌在實現(xiàn) AI 驅(qū)動的客戶體驗突破方面還有很長的路要走。生成式 AI 或許顯著拓展了企業(yè)正在實施的客戶體驗應(yīng)用場景，許多企業(yè)也將近期關(guān)鍵績效指標的提升歸功于 AI 的應(yīng)用。客戶對自動化交互的普遍接受度無疑令人鼓舞，但他們持續(xù)反饋的挫敗感提醒著我們：品牌在破解 AI 應(yīng)用于客戶體驗的密碼方面仍有大量工作要做。品牌接下來該怎么做？
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