2024-10-17 鵜鶘全面客戶體驗管理 | 譯者：馬振江
在過去的 14 年，我們的數字趨勢報告為讀者提供了最新的高管觀點，讓讀者了解企業在面對變化時的表現。在本報告中，我們調查了 8600 名行業高管，以及 6800 名消費者，以揭示客戶對數字體驗創新的真實想法。我們將定義 2024 年個性化意味著什么，以及統一數據如何為組織奠定基礎，不僅可以有效地個性化，還可以充分利用生成式人工智能。最后，我們將探討生成式人工智能對當今客戶體驗（CX）的實際影響，以及組織如何實現其承諾。
核心發現：
為什么我們還在談論個性化？個性化仍然是企業的重中之重，但企業仍在努力做到這一點。根據今年的消費者調查，僅有 26% 的消費者將他們與現有合作品牌的數字體驗描述為“極佳”。
大約一半的受訪消費者同意“品牌對我了解得越多，他們就能提供更好的服務。”與此同時，近三分之二的人對“了解我很多，但不考慮我的喜好的品牌”表示不滿。
2024 年，世界級的數字體驗需要在所有渠道上提供個性化的端到端客戶之旅，并無縫、一致地交付。它不是一系列定制的接觸點。五分之四（80%）的消費者認為，在不同的在線渠道上保持一致的體驗，對于滿足他們的客戶體驗期望是“重要的”或“關鍵的”，70% 的消費者對“個性化產品推薦”給予了類似的評價。
然而，消費者希望以負責任的方式使用他們的數據，91% 的受訪者堅持認為數據“重要”（28%）或“至關重要”（63%）。與其他選項相比，受訪者更傾向于認為這對滿足他們的客戶體驗期望非常重要。
企業對數據的需求越來越多，但消費者對此保持警惕，部分原因是他們過去在共享數據后獲得的個性化服務有限，而且普遍存在隱私問題。這表明，消費者更希望品牌先在網站、電子郵件、應用程序和社交平臺上做好核心互動，然后再擴展到自動聊天或虛擬試用等互動。
當消費者被問及與品牌互動時更看重什么時，結果顯示大多數消費者更喜歡按照自己的時間安排進行溝通。近三分之二的消費者（60%）表示，相比個性化短信（40%），他們更愿意收到關于最新優惠的電子郵件。同樣，比起定制的電子郵件和短信（38%），消費者更喜歡網站和應用內的推薦（62%）。應用程序與網站、聊天與表單以及其他偏好的交叉比較幾乎各占一半，這表明對于大多數客戶來說，并不是只有一種正確的途徑。
“實時個性化是客戶在每一次互動時所期望的。我們必須正確對待這一點，這樣做才不會讓人覺得你毛骨悚然，也不會讓人覺得你在試圖推銷客戶不需要的東西。你要讓人覺得你是一個真正關心客戶、希望為他們提供最好服務的合作伙伴。”
—— Parthiv Sheth，AT&T 營銷副總裁
進一步深入研究數據，我們發現了不同年齡段消費者的偏好，揭示了一些有趣的代際差異。例如，大多數 45 歲以下的消費者更喜歡在線聊天而不是打電話或填寫表格，而大多數 65 歲以上的消費者更喜歡網站而不是 APP。品牌需要意識到，隨著一些群體的 “老齡化”，如今年輕消費者的偏好將成為主流期望。
只有對消費者細分有詳細的了解，才能讓企業更接近他們的預期。例如，在個性化服務中，消費者最看重的是及時且相關的定制信息。與此同時，只有 20% 的消費者喜歡被直呼其名。在尋求支持或客戶服務時，識別他們的信息和偏好更為重要（23%），在不同設備上登錄時被識別也很重要（25%）。
有證據表明，品牌需要更密切關注消費者的意見。雖然 40% 的從業者在優先推薦方面與消費者保持一致，但他們也優先考慮稱呼客戶的姓名（40%），而正如我們所看到的那樣，這在消費者心目中的優先級要低很多（20%）。
積極的方面是，從業人員經常利用數據和分析來預測不同細分市場的消費者需求（47%），這表明他們能夠采取不同的方法來滿足傳播偏好。通過解讀購買行為和瀏覽習慣，從業者可以專注于受眾的真正需求和偏好，從而改善客戶旅程，而不是追逐每一個數據點。
事實上，我們的研究證明了強大的數據實踐和常規個性化工作之間的聯系。與那些將客戶數據系統（CDS）評級為“中等/無效”的從業者相比，將其 CDS 評級為“高效”的從業者更有可能在各個渠道進行常規個性化——使用生成的人工智能制作的內容實時提出建議。
數據的先進性對有效的個性化至關重要。如果沒有數據功能來進行智能產品推薦，或將客戶引導至最有效的客戶服務旅程，數字接觸點就無法實現其承諾。
以聊天機器人體驗為例。聊天機器人依賴于智能數據，主要用于提供服務或幫助客戶自我引導購買流程。然而，它們也最容易讓人失望。大約一半的消費者（49%）將他們使用聊天機器人的體驗評為“非常差”、“差”或“一般”。
當被問及品牌可以采取哪些改進措施來提供更好的數字體驗時，消費者將「改善客戶服務轉接」（52%）或「簡化自助服務支持」（44%）列為前兩項。要做到這一點，各部門和系統之間數據的順暢流動至關重要。
企業的數據相關能力也與市場表現相關。與市場追隨者（2023 年僅保持與行業同步或表現不佳）相比，市場領先者（2023 年表現優于同行）更有可能將其數據相關能力在所有五項功能衡量標準中評為“同類最佳”或“高于平均水平”。
許多企業認識到，他們的數據戰略在很大程度上仍處于“開發階段”。這一點也得到了從業人員的認同，他們認為自己的客戶數據系統在為所有接觸點提供一致數據（52%）和實現整體客戶視圖（57%）方面只是“一般”到“無效”。
一半以上的高級管理人員（55%）將“客戶數據管理”列為 2024 年優先投資的技術領域。他們優先考慮的工具是將數據統一到一個單一的真實來源中，在獲得正確權限的情況下，可用于多種目的，包括數據安全與合規、客戶服務、營銷和產品開發。
對數據合規性的信心支撐著企業保持創新的意愿，探索新技術解決方案和數字戰略。技術將不可避免地鼓勵這種探索性思維，而數據將為技術提供動力。為了充分利用數據和技術的平衡，組織必須確信他們正在保護自己和客戶的數據。
也許令人驚訝的是，盡管消費者擔心數據隱私，但他們普遍對品牌使用人工智能感到滿意，特別是如果這能讓品牌做出更好的推薦并改善溝通的話。
然而，消費者仍然有一些擔憂。大約三分之一的人不愿意讓客戶服務員工訪問他們的數據（34%），這可能會影響企業改進自動化自助服務的努力，而這正是品牌和消費者關注的重點。
展望未來，品牌需要努力提高數據政策的透明度。這意味著要提供明確的同意選項，并解釋數據的使用方式和地點，尤其是在人工智能方面。
企業認識到這一點說起來容易做起來難。超過半數（57%）的從業者表示，確保人工智能生成內容的質量和客戶信任將是 2024 年的首要挑戰，而 38% 已實施生成式人工智能解決方案的組織也同意，“通過嵌入負責任的數據和人工智能實踐來建立信任”將對其業務產生重大影響。
市場領先者在建立有效的客戶數據系統，確保數據隱私、負責任地開發內容以及滿足安全標準和品牌要求方面，都領先于市場追隨者。事實上，領先者認為他們在保證數據隱私和安全標準方面已經取得進展的比例是追隨者的兩倍（37% 比 17%）。相反，41% 的追隨者表示他們“尚未開始/沒有計劃開始”或僅處于“計劃階段”，而領先者中只有 19% 的人這樣認為。
在使用生成式人工智能進行內容創建和發布時，市場領先者在確保品牌安全和合法合規方面優于市場追隨者（78% 比 63%）。在擁有負責任地開發人工智能內容所需的數據方面，領先者與追隨者之間的差距更大（75% 比 50%）。
生成式人工智能提供了許多改善客戶體驗和推動業務轉型的方法。然而，我們的調查顯示，大多數企業尚未將人工智能與更大的轉型或客戶體驗目標聯系起來。只有約四分之一的高級管理人員這樣做了，但令人鼓舞的是，有 45% 的高級管理人員正在努力實現這一目標。
約三分之二的高管人員樂觀地認為，生成式人工智能將實現從數據分析和客戶服務到網頁優化、電子郵件營銷和內容工作流等各方面的重大業務轉型。然而，鑒于不到四分之一的人制定了路線圖，只有四分之一的人確定了關鍵績效指標，因此，如果沒有更多的戰略監督，他們的生成式人工智能部署有可能達不到預期目標。
現在是將管理人員的愿望與務實的商業案例和消費者需求相結合的時候了。已經采用或正在實施生成式人工智能的從業者被問及，他們的企業將在哪些領域使用人工智能進行數字營銷和體驗管理。回答最多的是內容。內容創建自動化和內容個性化都是最重要的使用案例。
為了加快客戶體驗計劃的實施，從業者優先考慮有效利用生成式人工智能來組織、簡化和提高創意生產效率（41%）。但也有 38% 的從業者認識到人工智能在幫助客戶自助服務方面的潛力（這是我們調查中消費者的主要要求），并認識到人工智能可以幫助他們更多地了解客戶的旅程（38%）。
另一方面，消費者表示，除了數據安全，他們的主要需求是無縫客戶服務和通過聊天機器人提供高效的客戶支持。例如，77% 的消費者表示，“通過聊天機器人等自動化系統提供快速高效的客戶支持非常重要或關鍵”，51% 的消費者更愿意與客服人員在線聊天，而不是撥打電話。
由此可見，企業應集中精力改善聊天機器人的體驗，但首先必須做好基礎工作——統一客戶數據，這樣聊天機器人等自動化工具才能準確地定制互動。企業的生成式人工智能目標最終必須同時解決內部業務目標和客戶痛點。
雖然要完全實現這些目標可能需要大量的時間和資源，但還是有可能取得一些較快的成功，使企業走上提高效率的道路，并為今后更深入的投資奠定基礎。
“這并不像連接到互聯網并把東西放在客戶面前那么簡單。必須深思熟慮。但我絕對認為生成式人工智能可以幫助我們進行電子商務、營銷和軟件開發。機會很多，但這是一場馬拉松，而不是短跑。”
—— Jordan Broggi，家得寶高級副總裁兼在線業務總裁
當我們詢問高管人員，他們在 2024 年提高工作流程效率和降低成本的主要方法時，52% 的人將“使用內容人工智能和聊天機器人實現人工任務自動化”列為首選。
在將標準化信息輸入人工智能生成工具時，自動化任務可以節省大量成本。例如，針對不同受眾、產品和地區調整現有內容，或為熟練員工生成創意或概念，以最終確定創意資產。有趣的是，目前有 50% 的從業者承認，自動更新內容（如價格信息）的實施要到 2025 年才會列入計劃（如果有的話）。然而，使用生成式人工智能來執行這項任務，是比較可靠和直接的用例之一。
我們根據從業者的回答將其分為兩大類：一類是目前正在使用生成式人工智能的從業者，稱為“早期采用者”；另一類是表示將在 “2025 年”之前實施或表示“目前沒有計劃”的品牌被稱為“后進者”。早期采用者報告其優秀數字體驗的可能性是晚期采用者的六倍，這表明生成式人工智能的采用與品牌提供卓越的客戶體驗息息相關。
成功的企業還有一個引以為傲的特點——他們的企業文化，這使他們能夠最大限度地發揮這項技術的優勢。與沒有正式戰略的企業相比，目前正在使用人工智能解決方案的企業認為其文化適合開展這項計劃的可能性要高出三倍半（88% 比 25%）。
企業認為，他們的首要任務是為主要團隊成員提供高級人工智能技能（48%）。當然，企業內的所有員工最終都會或多或少地與人工智能進行交互。確保所有員工對人工智能有基本的了解幾乎是同等優先的事項（46%）。
只有 38% 的人認為創建跨學科團隊很重要，這似乎令人擔憂。我們已經看到，有效的人工智能生成實施需要業務領導者、營銷人員、客戶服務人員、數據分析師、戰略家等的參與。人工智能的實施不能各自為政。
24% 的高管人員已經完成或正在圍繞更廣泛的業務目標，微調他們的人工智能路線圖，45% 的高管人員仍在進行中，跨學科團隊對于實現生成式人工智能的承諾至關重要。不過，有一些積極的信號表明，企業正在朝著正確的方向前進。
總體而言，生成式人工智能仍有機會取得更大進步。超過四分之三的高管人員（76%）仍在研究、規劃或尚未開始將其與更廣泛的業務目標相協調，75% 的高管人員在確定能夠顯示其影響的關鍵績效指標時也處于類似的境地。要想發揮生成式人工智能的潛力并帶來切實的投資回報，這兩方面都很有必要。
為了滿足當今客戶在整個購買過程中的需求，并利用生成式人工智能帶來的機遇，企業應重點關注從今年的數字趨勢研究中提煉出的以下關鍵建議：
原文地址：
https://business.adobe.com/resources/digital-trends-report.html
本文為作者原創翻譯，歡迎轉發分享。
轉載時需在文章開頭注明作者和“來源：鵜鶘全面客戶體驗管理（微信號：CEM-tihu）”，文字顏色為黑色，且不得修改原文內容。
歡迎小伙伴投稿合作，具體請聯系：易女士 Yiml@tihu.com.cn
