2025-07-10 鵜鶘全面客戶體驗管理 | 譯者：馬振江
2025 年，企業將迎來重大變革。他們已經調整了工作重點和技術，以提供真正個性化的客戶體驗（CX）。先進的工具和更智能地使用數據，開啟了曾經遙不可及的洞察力。我們調查收集了 3400 名企業高管和 8301 名消費者的意見，形成了今年的報告。最值得注意的是，人工智能（AI）的應用已經超越了試驗階段，隨著領先企業重新定義與客戶的聯系方式、簡化運營和推動創新，AI 正在帶來可衡量的回報。
核心發現：
2025 年，AI 和預測性分析將重新定義營銷人員推動增長的方式，實現深度定制的戰略，預測客戶需求，并提供可衡量的業務成果。
近三分之二（65%）的高級管理人員認為，利用 AI 和預測分析是 2025 年實現增長的主要因素。這些技術有可能創造出下一階段的個性化，比以往都更快、更大規模、更高效。61% 的高管人員認為，通過個性化體驗提高客戶參與度，對實現增長至關重要，因此對這些舉措的投資將成為優先事項。
投資 AI 的價值不僅僅是推測性的，組織已經體驗到了現實的好處。例如，53% 使用生成式 AI 的高管人員表示，團隊效率顯著提高，而 50% 表示，構思和內容制作速度更快。
高管人員在 2025 年支出計劃中優先考慮技術、數據和數字戰略，這并不令人意外。80% 的受訪高管計劃增加新技術支出，其中 31% 預計將“大幅增加”支出。同樣，79% 打算增加對客戶數據和分析的投資，78% 計劃增加數字媒體預算。
然而，技術投資并不能取代人力投資。裁員仍然不是一個優先事項；事實上，69% 的高管人員計劃增加人才方面的支出。具有前瞻性思維的組織將技術視為增強人力的一種方式，而不是取而代之。領先的組織認識到，成功不僅僅是采用新工具。
“生成式人工智能不是一蹴而就的解決方案；你仍然需要熟練的專業人士，比如文案撰稿人，了解品牌的細微差別和受眾的期望。”
—— Christen Jones，Inizio Evoke 執行創意總監
使用 AI 來支持而不是取代人才是有回報的。但將這些日常收益轉化為可衡量的業務成果仍是一項共同的挑戰。事實上，只有 12% 的企業擁有能夠證明明確投資回報的有效解決方案。對于大多數組織來說，挑戰在于如何從試點走向驗證。令人鼓舞的是，超過一半的企業正在朝著正確的方向前進，無論是開展試點并評估結果（27%），還是推出可行的解決方案并評估其有效性（27%）。
從測試過渡到全面采用，并獲得可衡量的投資回報率，需要在組織變革和財務投資方面采取有意義的步驟，這給營銷團隊帶來了更大的壓力。人工智能“有”與“無”之間日益擴大的差距在營銷領域尤為明顯，團隊面臨著越來越高的期望。超過四分之三（78%）的高級營銷主管表示，組織希望他們利用數據和 AI 實現增長，即使新工具仍在被整合到工作流程中。
營銷人員面臨著越來越大的壓力，需要以更快的速度制作更多的內容，但這不能以犧牲質量為代價。德勤數字公司創意總監 Helen Wallace 指出：“關注內容供應鏈，不僅是為了更快、更高效地交付內容，而是要創造和激活能吸引人們的內容。我們利用技術來學習、改進和響應客戶的需求?！?/p>
各組織都清楚地意識到，必須縮小客戶體驗方面的差距。但是，即使有了 AI，要提供令人難忘的體驗也變得越來越困難。只有 14% 的從業人員表示能夠提供令人驚喜和滿意的卓越數字客戶體驗，這一比例與去年的 25% 相比大幅下降。
個性化要建立深層次的聯系。如果企業能在恰當的時機成功地提供相關性和認可，就能脫穎而出并建立忠誠度。然而，對于大多數企業來說，大規模的個性化仍然只是一種愿望，而不是現實。71% 的消費者希望品牌通過個性化優惠或有用的信息來預測他們的需求，但只有 34% 的品牌能做到這一點。同樣，78% 的消費者希望在數字和實體渠道之間獲得無縫體驗，但只有 45% 的品牌能滿足期望。
事實上，無論是提供虛擬試穿和產品演示等互動工具，還是對 AI 和數據的使用保持透明，大多數企業在每個方面都做得不夠好。
令人擔憂的是，88% 的消費者希望他們的個人數據能得到負責任和安全的處理，但只有 49% 的企業能滿足這一期望。鑒于個性化首先取決于客戶是否愿意分享其數據，這種信任差距尤為顯著。
這些差距有助于解釋為什么只有 15% 的企業在與客戶的互動中實現了驚喜和滿意。要彌合這一鴻溝，企業就必須將數字投資與受眾最關心的問題結合起來，將大規模的個性化變為具體的現實。
對于愿意投資個性化的企業來說，回報是顯而易見的。丹麥電信供應商 Telmore 公司的 AI 個性化體驗與非個性化體驗相比，銷售額提升了 11%。正如 Telmore 首席營銷官 Frederik Scholten 所說：“我們正在從優化客戶體驗轉向滿足每個人的需求?？蛻魰吹礁嘞嚓P的優惠，從而鼓勵他們增加服務，甚至從競爭對手那里切換過來?！?/p>
個性化執行方面的差距主要源于缺乏實時能力。雖然 47% 的從業者使用分析方法，按細分市場或角色預測客戶需求，但只有 39% 的從業者會對網站體驗進行常規個性化，只有 31% 的從業者會根據客戶最近的活動更新優惠信息。
TSB 銀行展示了縮小這一差距的變革潛力。他們利用實時數據，根據客戶最近的活動提供個性化貸款，移動貸款銷售額增長了 300%，而 APP 內申請占總銷售額的比例從 24% 躍升至 75%。TSB 的首席營銷官 Emma Springham 強調了這一點的重要性：“銀行業務本質上是個性化的，與許多其他行業相比，它對客戶的影響更為深遠。個性化的數字體驗有助于我們與那些信任我們管理其資金的客戶建立更深入、更有意義的聯系?！?/p>
無縫數據是實時個性化的支柱，無論客戶是在瀏覽還是購買。從“沒有問題”到“嚴重挑戰”的范圍內看，四分之三的從業者表示無法進行實時個性化。這涉及個性化的方方面面，從了解客戶行為到提供一致的信息，以及在關鍵時刻進行互動。
高管們經常指出，數據隱私、安全和管理方面的謹慎是連接客戶數據的最大障礙。然而，對消費者來說，數據的安全性和透明性確實仍然是不容妥協的，但他們所重視的體驗卻依賴于對數據的實時訪問。為了在競爭中脫穎而出，企業必須在連接和統一數據方面進行投資，同時確保在滿足業務需求的同時安全地訪問數據。
分散的數據并不是無縫客戶體驗面臨的唯一挑戰。大多數企業只實現了部分自動化，或根本沒有實現個性化推薦（74% 未完全自動化）和客戶支持（76%）等關鍵功能的自動化。在購買后互動方面，這些差距甚至更大，如保留客戶（80%）和重新激活休眠客戶（83%）。
企業已經開始應對這些挑戰。當被問及技術投資的趨勢時，62% 的高級管理人員認為 AI 和機器學習的進步（尤其是在工作流程、決策和超個性化方面）是未來 12 到 24 個月內的首要任務。其他重點領域包括數據集成和實時洞察力（55%）以及加強安全性、隱私和合規性管理（55%）。
將這些優先事項轉化為可行的關鍵是采用統一的工具，打破數據孤島，加強團隊協作。令人鼓舞的是，盡管面臨持續的經濟壓力，企業仍在加大投資，支持這些目標的實現。高級管理人員預計 2025 年的營銷預算將有所增長，其中 30% 的人預計增幅將超過 10%。
我們的數據凸顯了 2024 年市場領導者（表現優于同行的組織）與市場追隨者（僅與同行保持同步或表現不佳的組織）之間在 AI 實施方面的明顯差距。近一半的領導者已經有了可行的 AI 解決方案，相比之下，只有不到三分之一的追隨者有這樣的解決方案，他們展示投資回報率的可能性也要低三倍。
為了保持競爭力，各組織需要更快地投入，加快步伐。
難以找到用例和難以獲得必要的預算（均為 47%）是仍處于生成式 AI 之旅起步階段的高管人員最常提到的兩大挑戰。
擁有可行的 AI 解決方案的企業重點關注創新與道德考量之間的平衡、保護品牌聲譽（54%）以及管理內部文化轉變（52%）。問題不再是能否采用 AI 以及在哪里采用，而是如何有效、負責任地實施 AI。
早期采用嚴格 ROI 框架的公司正高歌猛進，讓沒有趕上的公司不得不奮起直追。在擁有成熟 AI 解決方案的公司中，近三分之二（64%）的公司已經完成了 ROI 衡量框架。相比之下，在仍處于試驗階段的公司中，只有 34% 的公司制定了健全的 ROI 跟蹤指標。
那些拖延或未能建立這些必要基礎的企業將越來越落后。企業需要同時解決監管框架、ROI 跟蹤和衡量標準以及變革管理流程等問題，才能有效地擴展人工智能。具有前瞻性思維的組織已經采用了這種同步方法。
然而，擴大 AI 的應用范圍也意味著要解決人力方面的挑戰。我們的調查顯示，52% 已證明投資回報率的組織目前正在努力平衡運營動力與促進員工廣泛支持所需的文化轉變。
盡管如此，我們仍有很多樂觀的理由——AI 已經在測試和采用的早期階段取得了成果。近一半處于試點階段的企業（48%）和超過一半推出 AI 的企業（53%）都報告稱團隊生產力得到了提高。
成功利用 AI 的組織正在展示其變革潛力。在那些報告 ROI 得到證實的機構中，64% 提到了更快的內容制作速度和更高的生產率，而類似的數字還提到了決策的改進、戰略資源的釋放以及收入的增長。
速度固然重要，但精確度也同樣重要。要實現這兩點，需要明確的優先事項、有針對性的投資以及對擴大采用范圍的審慎關注。成功不僅僅是技術進步。它還關系到團隊的協調、領導者駕馭變革的能力以及整個組織的適應性。
已證明 ROI 的生成式 AI 從業者預計，在未來 12 到 24 個月內將獲得兩大好處：更高質量的互動（58%）和更高的溝通一致性（50%）。這些能力將有助于實現消費者對品牌互動的主要期望。
從業者正在重點關注聊天和客戶支持工具，這些工具已經為五分之一的用戶（19%）帶來了投資回報。同時，個性化客戶旅程和內容生成（視頻和靜態圖像）正在成為高增長機會。盡管只有 13% 的從業者報告了這些領域的回報，但仍有 22% 和 29% 的從業者尚未開始采用這些技術。
隨著生成式 AI 技術的不斷進步，消費者要求獲得更多自適應、自主的 AI 支持。我們的消費者調查顯示，近一半的受訪者會在安排預約或排除故障等任務時求助于 AI 助手，而不是靜態的網絡體驗。
AI 智能體（Agentic AI）重新定義了虛擬助理的功能。除了跟蹤訂單或更新賬戶詳情等簡單任務外，它還主動提供虛擬產品試用、個性化推薦和主動支持。作為自主型人工智能，AI 智能體將運營效率與卓越的管家式客戶體驗相結合。在這里，企業終于實現了從簡單了解消費者需求到預測消費者需求的全面飛躍。
年輕受眾尤其對這些先進功能表現出極大的熱情。近一半 45 歲以下的消費者歡迎虛擬購物助手根據他們的風格偏好和過去的購物記錄，主動將商品添加到購物車中。
然而，AI 智能體要想取得成功，品牌必須正視信任和透明度問題。在我們的調查中，近一半（45%）的消費者表示，在與品牌互動時，他們優先考慮對自己的數據擁有可見性和控制權。同時，三分之一（33%）的消費者要求明確 AI 是如何被用于提供建議的。
生成式 AI 正在推動增長，但將其從試點推廣到全面采用需要的不僅僅是技術，還需要正確的人才、流程和組織心態。令人鼓舞的是，AI 工具可以幫助滿足這些需求，完善工作流程，提高產出的數量和質量。
高管人員看到了生成式 AI 的巨大潛力，86% 希望它能顯著提高內容的速度和數量。然而，對于營銷和客戶體驗團隊來說，現實情況卻更為復雜。56% 表示，實施生成式 AI 技術會給他們的工作流程增加壓力。
雖然該技術在內容創建方面表現出色，但它仍然需要監督，這就使得團隊不得不應付更高的工作量，并解決整個客戶旅程中的運營差距。
AI 通過自動執行重復性任務和優化決策，可以解放營銷人員和客戶服務團隊，使其專注于戰略成果。AI 智能體可以處理數據收集、數據庫管理和內容交付等耗時的任務。例如，它通過簡化受眾細分、個性化推廣和任務調度來加強渠道營銷活動，同時保持工作流程的高效性。
然而，如果沒有正確的基礎，這些系統也只能走這么遠。統一、強大的數據系統，確保 AI 能夠有效運行并提供有意義的結果。沒有強大的數據基礎設施，即使是最先進的系統也會落伍。
數據為 AI 發展的方方面面提供了動力，但技術的挑戰往往會成為阻礙?；ゲ幌噙B的系統、各自為政的團隊以及整合不佳造成的差距限制了實時個性化，并削弱了消費者的信任。這就形成了一個具有挑戰性的循環：沒有信任，消費者就不會分享數據，而數據又是 AI 發展的關鍵。這關系重大：88% 的消費者表示，負責任和安全的數據處理非常重要，其中 60% 的消費者將其視為關鍵。
高管們正在采取大膽行動，許多人計劃在 2025 年將技術和數據轉型預算比 2024 年增加 10% 以上。然而，關鍵挑戰依然存在，尤其是在企業努力解決分散的數據和集成問題時如何分配資源。
33% 的組織報告稱，基本技術和工具的預算不足，限制了他們連接數據的能力。為了充分發揮 AI 的潛力，企業必須優先為 AI 技術（通常需要大量投資）和整合客戶數據的計劃提供資金。其他障礙使這些努力更加復雜。分散的 IT 系統（32%）和不明確的數據戰略（30%）阻礙了進展，而 24% 的組織尚未認識到數據是一項戰略資產。
我們還要求高管人員指出哪種方法最能反映其組織處理個性化和數據：是逐步連接各部門的數據庫，還是將關鍵業務數據完全統一到一個單一的真實數據源中。大多數高管人員（57%）表示，漸進式方法更能描述他們的組織，而 43% 表示，他們的組織已經采取了完全統一的方法。
漸進式方法可以帶來快速收益，但為連接、互操作性和可擴展性而構建的統一平臺則會帶來復合式的收益循環。它能讓 AI 工具在各種應用中無縫移動，為超個性化體驗提供動力，并為創新奠定基礎，從而隨著時間的推移，成倍提高效率和影響力。令人鼓舞的是，超過半數的高管人員（55%）表示，在未來 12 到 24 個月內，建立統一的數據生態系統將影響他們的技術決策。
各組織可能在統一數據方面取得了長足進步，但對于誰擁有客戶旅程卻缺乏共識，這是一個癥結所在。我們的調查顯示，大多數組織將客戶旅程的責任分配給了三個關鍵領域：客戶體驗團隊、技術專家和營銷人員。
然而，這種分工往往會導致團隊之間的摩擦，并影響企業實現目標（即大規模個性化）的能力。營銷人員主要認為客戶體驗團隊（42%）和營銷團隊（32%）共享客戶旅程所有權，而技術團隊只發揮極小的作用（6%）。然而，他們的觀點與技術團隊的觀點大相徑庭——55% 的技術人員認為他們負有主要責任，25% 承認客戶體驗團隊的責任，但只有 3% 認同市場營銷團隊的責任。
有一個亮點：客戶體驗團隊正逐漸成為跨部門協作的樞紐，42% 的營銷人員和 25% 的技術高管認為客戶體驗團隊對客戶旅程負有主要責任。隨著 AI 智能體的發展，以及處理跨越組織邊界的復雜任務，促進合作將變得至關重要。加強團隊和系統間的協調是實現大規模個性化的關鍵。
對比明顯的優先事項是：技術團隊專注于可擴展性和基礎設施（43% 優先考慮預測性 AI，38% 簡化流程），而營銷團隊則將 AI 用于創造力（42% 強調內容創作，37% 推動構思）。
從積極的方面看，這些并不是相互競爭的優先事項，而是能夠改變客戶互動的互補優勢。真正的機會在于彌合孤島。技術團隊為營銷創意創新奠定基礎，而客戶體驗團隊則確保所有工作都符合客戶的需求和期望。
生成式 AI 的采用揭示了組織面臨的挑戰，如所有權分散，但也激發了解決方案。通過將這些矛盾轉化為機遇，企業可以為未來的客戶互動奠定堅實的基礎。優先考慮統一數據戰略、明確目標和集成系統的公司將在提供個性化體驗和推動有意義的創新方面處于領先地位。對于那些決心保持領先的企業來說，現在就是采取行動的時候了。
原文地址：
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