2025-08-14 鵜鶘全面客戶體驗管理 | 譯者：馬振江
OpenAI 的人工智能（AI）聊天機器人 ChatGPT 于 2022 年 11 月底正式發布，這一事件不僅改變了美國各地會議室和咖啡館中的對話方式。“整個世界開始發生變化，”倫敦咨詢公司 GDR Creative Intelligence Ltd.的首席執行官 Kate Ancketill 回憶道。該公司專門研究客戶體驗的未來。“人們意識到，你可以與計算機進行直接交流，而它能夠以一種接近人類對話的方式回應你。”
自那時以來，各組織一直致力于追尋 AI 及其在整個客戶旅程中模擬人類與消費者互動的能力，但成效不一。通信平臺如短信、電子郵件、即時通訊 APP、社交媒體消息和聊天機器人持續增多，成為與客戶進行對話式互動的強大數字渠道。例如，電子商務網站嵌入實時聊天功能，客戶可以詢問產品價格或庫存情況。通過短信，品牌可以為客戶提供實時包裹跟蹤信息。而即時通訊 APP 能夠基于客戶的過往購買記錄，通過促銷優惠重新吸引現有客戶。這種對話式體驗不僅跨越多個渠道，更能在客戶旅程的各個關鍵觸點精準觸達客戶。
事實上，根據《哈佛商業評論》分析服務部對 167 名熟悉其組織使用溝通平臺與客戶互動的讀者進行的調查，93% 的受訪者認為，為客戶提供積極的對話體驗，對他們的組織極為重要或非常重要。
對話式體驗（Conversational experiences）指的是組織通過溝通平臺在客戶旅程的不同階段與客戶進行的互動。根據受訪者的反饋，這些互動已經帶來了積極的商業成果，包括提升客戶滿意度（53%）、增強品牌聲譽（51%）、提升客戶數據洞察力（44%）以及增加客戶信任（42%）。盡管存在這些競爭優勢，但在與客戶創建自然、人性化的對話方面仍存在大量改進空間。不到五分之一的受訪者表示，其組織通過使用溝通平臺實現了更大的市場份額（17%）或成本節約（17%）。
為了更好地與客戶進行對話式互動，組織必須允許客戶通過喜歡的數字渠道，以自己的方式進行對話，認識到互動時的客戶意圖和上下文場景的重要性，利用 AI 的力量，同時支持人類干預。這是一個艱巨的任務，但它可以帶來豐厚的回報。
“端到端無縫的對話體驗，通常由 AI 支持，可以提升與品牌的互動體驗，”咨詢公司 Clarkston Consulting Inc. 的副合伙人 David Patterson 表示。該公司總部位于北卡羅來納州達勒姆市，為生命科學、消費品和零售行業提供咨詢服務。“真正的商業價值在于，如果做得正確，這些對話體驗可以提升客戶忠誠度，而大多數零售商都非常重視這一點。”
不難理解組織為何專注于打造對話式體驗。當今消費者依賴日益多元化的數字渠道完成日常任務、獲取實時信息并做出決策。無論是通過郵件預約醫生、接收外賣服務的短信提醒，還是在社交媒體上向關注者征集餐廳評價，大多數消費者已習慣便捷且實時互動的體驗，并期待從購買的任何品牌中獲得同樣的體驗。因此，組織面臨著越來越大的壓力，需要在消費者所在的地方提供他們所需的信息。與此同時，創新型消息傳遞渠道，如富媒體通信服務（Rich Communication Services），正在出現，這些渠道具備提升客戶體驗的能力，例如高質量的媒體共享。
62% 的受訪者表示，客戶期望的變化是促使其組織對使用通信平臺產生興趣的主要因素，其次是跟上不斷變化的數字環境的壓力（40%）和競爭加劇（38%）。
“消費者期望始終在提升，”總部位于倫敦的數據分析公司歐睿國際（Euromonitor International Ltd.）零售與數字購物洞察全球負責人 Michelle Evans 表示，“因此，若某公司推出可用于溝通的新功能，幾乎可以預期，其他公司也會跟進推出類似功能，即便它們并非同一行業。”
在快速變化和充滿挑戰的商業環境下，為了更好地與客戶互動，企業對通信平臺產生了更大的興趣，但他們對平臺使用效率的看法卻各不相同。三分之一的受訪者表示，他們的組織比競爭對手先進得多或略先進，另外三分之一的受訪者認為他們與競爭對手相同，而近三分之一（31%）表示其使用水平比競爭對手稍遜或遜色得多。
在客戶旅程的任何特定階段，通信平臺的使用都未達到顯著成效。營銷團隊通常依賴社交媒體渠道，通過個性化活動吸引客戶。即時通訊 APP 是向客戶提供定制化推薦、推動電子商務銷售的理想工具。而直觀的聊天機器人則能有效支持售后服務。
然而，當被問及組織在客戶旅程中使用通信平臺的有效性時，約三分之一的受訪者表示，在任何特定領域（售后支持/客戶服務、營銷和電子商務）中，這些平臺“非常有效”或“極具成效”——具體比例分別為34%、33% 和 30%。
顯然，組織正在朝著創建更多對話式互動的方向邁進。例如，他們積極利用通信平臺在客戶旅程的不同階段引導消費者，包括營銷（90%）、售后支持（87%）和電子商務（74%）。
然而，盡管利用通信平臺可以實現企業與客戶之間的實時對話，但這些舉措往往難以實現類似人類的互動。模擬人類對話，需要機器學習和自然語言處理——這些技術是 AI 驅動的聊天機器人（也稱為對話式 AI）的核心。通過分析對話和聊天中的非結構化數據，識別客戶意圖并理解互動的深層場景，智能聊天機器人能夠以自然且相關的方式回應客戶查詢。
例如，一位客戶向聊天機器人發送消息稱：“我想取消我的流媒體訂閱。我對這些煩人的服務中斷感到非常沮喪。”通過情感分析識別“沮喪”和“煩人”等關鍵詞，聊天機器人能夠輕松識別出負面情緒互動。與此同時，聊天機器人的機器學習模型識別出，盡管溝通的主要目的是取消訂閱，但技術問題也影響了這一決策。作為回應，聊天機器人向客戶保證，公司流媒體服務中的技術問題都已解決，并提供三個月的免費延長服務。
Evans 表示，渴望利用這些能力的公司越來越多地押注于 AI，希望能在擁擠的市場中脫穎而出，實現差異化。
然而，許多組織在實施對話式 AI 應用場景時仍面臨挑戰，尤其是在解決客戶問題方面。
只有 11% 的受訪者表示，他們的組織與使用 AI 的客戶建立類似人性化、有意義的互動方面非常或極其有效，盡管 87% 的受訪者強烈或部分同意這一說法：“對我的組織來說，個性化、有意義和人性化的對話體驗非常重要。”
調查還揭示了在不依賴人工干預的情況下，使用對話式 AI 完成特定任務（如提供個性化推薦和解決客戶問題）所面臨的困難。事實上，當被問及組織在使用對話式 AI 完成各種任務時的有效性時，無論任務類型如何，最常見的評分都是“完全無效”或“不太有效”（占比在 42% 至 56% 之間）。
一個重大障礙在于語言本身具有復雜性和模糊性。詞匯和短語往往根據上下文場景不同而具有多種含義，這使得聊天機器人難以準確理解客戶的意圖。“對于 AI 驅動的聊天機器人而言，理解不同語言、不同方言以及諷刺語氣是關鍵挑戰之一，”Evans 表示。“仍有很大的發展空間；要讓聊天機器人識別出客戶的挫敗感，我們還有很長的路要走。”
事實上，56% 的受訪者表示，他們的組織在不依賴人工干預的情況下，使用對話式 AI 解決客戶問題時，效果并不理想或效果不佳。
組織要更好地利用通信平臺，還必須克服諸如可見性差和集成問題等技術障礙。例如，組織在使用通信平臺時遇到的首要技術問題是“缺乏對所有平臺活動的一體化視圖”，48% 的受訪者提到了這一點，緊隨其后的是“在客戶旅程的各個階段難以捕獲客戶數據”（46%）。
“數據往往分散在不同的系統中，”波士頓咨詢集團（BCG）北美市場營銷、銷售與定價業務負責人 Mark Abraham 說道。他也是《個性化：人工智能時代客戶戰略》一書的合著者。“這些數據不夠規范，缺乏關聯性，且更新頻率不匹配。”
構建跨渠道和觸點的 360 度客戶視圖，需要從線上和線下渠道收集洞察。應用程序、呼叫中心、客戶關系管理系統、忠誠度計劃、支付系統——這些渠道都包含寶貴的數據片段，這些片段共同構成了一個全面的客戶畫像。然而，當數據碎片化且可見性受限時，理解客戶偏好并讓他們參與相關對話體驗可能會變得困難。
對于組織而言，將 AI 功能整合到其通信平臺中是一項重大技術挑戰。事實上，44% 的受訪者指出，將 AI 功能整合到這些平臺中是其組織面臨的技術挑戰，緊隨其后的是整合其他軟件的困難（42%）。
“挑戰在于理解技術能做什么和不能做什么，理解如何實施 AI 應用，然后確保整個 IT 基礎設施的無縫集成，使所有系統能夠協同工作，”西北大學凱洛格商學院市場營銷學高級講師、《技術謬誤》的合著者 Jonathan Copulsky 表示。“企業不僅需要掌握如何使用和部署 AI 技術，更要學會將其融入整個客戶體驗體系。”
在阻礙組織使用通信平臺的因素中，48% 的受訪者指出，未將投資于先進對話技術列為優先事項。然而，隨著企業開始從 AI 相關投資中獲得更多價值，優先級可能會發生變化。同樣，47% 的受訪者指出，需要具備通信平臺專業知識的人才——這在任何技術領域以及尋找合格的 IT 專業人員時都是一個常見的問題。
然而，比投資不足和缺乏高素質人才更令人驚訝的是，受訪者在使用數字渠道時報告的最大組織挑戰：近半數（49%）表示，他們的組織尚未建立使用通信平臺的最佳實踐。
BCG 的 Abraham 指出，問題在于“太多公司專注于構建一個包含所有可能客戶數據的龐大數據湖，而非自問‘為了能更好地幫助客戶，我們希望通過客戶數據解答的三個至五個關鍵問題是什么？’” 例如，他指出，企業在利用通信平臺進行互動前，必須先了解客戶感興趣購買的產品、其獨特的購買模式以及價格敏感度。
幸運的是，通過采用必要的最佳實踐，組織可以朝著正確的方向前進，開始與客戶建立自然的、人性化的對話。一個可靠的戰略基于這樣的認識：時間和相關性是與客戶進行對話式互動的關鍵要素。因此，Patterson 建議品牌“確定對話觸點最合適的位置。在購買旅程中，如果沒有在合適的時機進行互動，你就會錯失良機。你應該弄清楚個性化在哪里最有意義。”
Patterson 以一家跨國個人護理公司為例，該公司開發了一款 AI 聊天機器人，在熱門即時通訊平臺上為用戶提供給親友的禮物建議，與客戶互動。Patterson 表示，通過為對話體驗找到一個具體且獨特的應用場景，零售商可以在客戶購買旅程中的關鍵時刻抓住商機，同時收集客戶數據。
塑造積極對話體驗的另一條途徑是設定目標。根據西北大學的 Copulsky 的研究，組織必須自問的問題是：“我是否希望提供一種令人難忘的客戶體驗，還是提供一種無摩擦的客戶體驗？”根據回答，組織必須部署適當的技術。例如，即時通訊 APP 發送的自動化消息非常適合邀請客戶為品牌客服滿意度打分。而 AI 聊天機器人更能精準識別用戶意圖，這對于詳細解答產品獨特功能特性非常重要。
盡管企業努力與客戶之間建立像人類一樣的互動，Patterson 指出，仍有“某些場景下人類客服無法被完全替代”。“目前仍有許多需要決策支持的交易場景，而聊天機器人尚無法完美處理或應對這些情況。”
例如，假設一位客戶正在嘗試續訂某項服務，同時希望對最近賬單中的一項收費提出異議。聊天機器人可以處理續訂事宜，但需要人工客服來解釋賬單收費。在這種情況下，為了保持對話體驗的積極性，必須實現從聊天機器人到知識豐富的人工客服的無縫切換。
根據客戶在購買旅程中所處的階段，確定對話體驗的意圖，并將人類客服代表納入對話式 AI 戰略，是幫助組織從創建對話體驗中獲得更大價值的最佳實踐。
已有大量努力，提升整個客戶旅程中的客戶互動體驗。事實上，在被問及未來 12 個月內組織提升對話體驗優先考慮的措施時，僅有 3% 的受訪者回答“沒有”。更具體地說，半數組織表示優先考慮使流程更加自動化。自動化應用場景通常涵蓋從自動化回答/常見問題到自動生成客戶與品牌互動報告等多個方面。
許多企業還計劃重點提升技術應用以優化對話體驗。具體舉措包括：提升對話中 AI 的應用（41%）、整合通信平臺（39%）以及更新工具/軟件（39%）。
這無疑是個好消息，因為越來越多的證據表明，人們對自然、人性化的對話需求日益增長。企業已經在自動化和快速響應解決方案方面取得了顯著進展。許多企業也從過去的失誤中汲取了重要教訓，例如更深入地了解客戶在不同通信平臺上的活動、吸引具備必要專業知識的人才，以及認識到在日益數字化的互動中，人類客服人員的作用。
但最重要的是，當今的客戶希望從能夠洞察其獨特需求、提供個性化信息并模擬人類互動的品牌購買產品。AI 在滿足這些需求方面將發揮關鍵作用，這在很大程度上得益于它不僅能識別單個詞匯，還能以人類迄今為止能做到的方式理解客戶查詢的深層語境。
“這就是為什么我對客戶體驗的未來如此熱情和興奮，”Abraham 說，“組織可以利用 AI 來推動增長，顯著提升客戶體驗。”
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