2025-10-23 鵜鶘全面客戶體驗管理 | 譯者：馬振江
在第七版的“客戶服務狀況”報告中，我們調查了來自五大洲 40 個國家的 6500 名服務專業人士，旨在了解：
隨著企業致力于提供卓越的客戶體驗，人工智能已成為服務領域的變革力量。盡管 AI 在服務交付方面前景廣闊，但其應用并非沒有挑戰。通過理解 AI 實施的障礙并發揮其潛力，企業能夠優化客戶互動、簡化運營流程，并在轉型為智能企業過程中推動增長。
01 | 團隊應對 AI 的挑戰
服務團隊面臨諸多挑戰，包括在資源有限的情況下滿足客戶需求、人才短缺以及成功實施 AI。然而，將服務渠道數據整合到統一平臺的企業，其 AI 實施被評為“非常成功”的概率比采用孤島式系統的企業高出 1.4 倍。
02 | AI 客服重新定義客戶服務
企業正在整合預測型、生成型和智能型 AI 技術，實現更快速、更精準、更個性化的交互體驗。行業領袖們期待 AI 客服能提升現有成果，并為此投入資金支持。79% 的服務領導者表示，投資 AI 客服對滿足業務需求至關重要。
03 | AI 通過語音與多模態交互實現對話能力
對話式 AI 正在重塑數字渠道（如文本和聊天）的客戶溝通模式，提升自助服務解決率。當確實需要人工介入時，合適的 AI 工具能保持對話上下文連貫性。85% 使用語音 AI 的服務專業人員表示，客戶在轉接人工客服時能夠體驗無縫銜接。
04 | AI 讓現場服務更安全和高效
現場服務因行政任務、排程問題及零部件等待時間過長而效率低下。AI 可助其解決這些難題。85% 的現場服務負責人認為，未來一年其 AI 現場服務投資將持續增長。
82% 的服務專業人士認為，客戶的期望值比以往更高。客戶的期望涵蓋諸多方面，從全天候支持到個性化互動體驗。
盡管 81% 的客服人員表示與客戶建立關系是工作的重要組成部分，但他們實際用于客戶的時間不足工作時間的一半（46%），部分原因在于行政事務和內部職責的占用。
考慮到未來一年服務量預計將增加，這無疑會導致客服代表疲于應對，引發大量客戶不滿。所幸服務部門負責人也預期預算增加，這筆資金可用于優化運營流程。
除了跟上不斷變化的客戶期望外，服務領導者還將“難以招聘和留住員工”列為首要的服務挑戰。
過去一年里，12% 的服務員工離開了原公司，而這些受過專業培訓的人才往往很難被取代。在招聘過程中，超過三分之一的服務團隊難以滿足員工對工作與生活平衡及薪資待遇的要求，也很難找到具有合適技能的人才。
為滿足服務量需求，企業領導者表示最有效的策略是擴大培訓與技能發展，并實施自助服務。在采用 AI 的企業中，領導者將面向客戶的 AI 應用列為第二大策略。
安全顧慮阻礙了 AI 的普及。隨著技術日益復雜，網絡安全威脅也隨之升級，攻擊手段從數據污染到云端入侵，層出不窮。
IT 安全負責人承認，AI 使問題更加復雜——隨著該技術日益普及和自主化，這種擔憂不太可能消退。75% 的 IT 安全負責人認為，AI 驅動的網絡威脅很快將超越傳統防御手段。
事實上，服務領導者將安全問題列為實施 AI 的首要挑戰，超過半數受訪者表示，這導致相關計劃延遲或受限。為應對這一問題，86% 的企業愿意為保障數據安全的技術支付更高費用。
跨團隊和技術的孤島現象阻礙了許多活動——AI 的實施也不例外。44% 擁有 AI 技術的服務領導者表示，技術孤島延遲或限制了他們的 AI 計劃。但更多組織正在努力實現跨渠道和團隊的技術互聯，而那些擁有互聯技術的組織報告其 AI 實施更為成功。88% 的服務領導者表示，他們正優先推進技術整合，以支持 AI 計劃。
將服務渠道數據整合到統一平臺的組織，其 AI 的實施被評為“非常成功”的可能性是采用孤島式系統的組織的 1.4 倍。
企業正在投資三種形式的人工智能：預測型、生成型和 AI 智能體。69% 的服務業專業人士表示其所在機構至少使用一種 AI 形式，其中 39% 表示使用 AI 智能體。
預測性 AI 可預判問題（例如客戶何時可能遇到產品或服務故障），生成式 AI 能創造新內容（如自動回復客戶咨詢），而 AI 智能體則自主采取行動（如完成常規任務、提供實時指導，并與客服代表協作解決復雜客戶問題）。
僅有 6% 的服務業領導者不打算在五年內采用 AI 智能體——這一發現合乎情理，畢竟 79% 的受訪者表示，投資 AI 智能體對滿足業務需求至關重要。
AI 賦能團隊實現更快速、更精準的交互。從主動為客戶推薦，到為服務負責人提供實時洞察，AI 正在重塑服務工作的本質。
結果如何？決策質量提升、效率顯著提高、客戶滿意度增強。而采用 AI 客服系統的企業，尤其能預見其關鍵績效指標全面改善——從客戶滿意度評分到服務工單分流率，各方面表現均將更勝一籌。
采用 AI 客服的服務運營人員和領導者預計，其服務成本和解決時間將平均降低 20%。
人類與 AI 在客戶服務領域的協作帶來顯著效益。事實上，配備 AI 的機構中，83% 的客服人員表示，AI 提升了他們的職業前景，82% 認為與 AI 協作幫助他們掌握了新技能。這不僅提高了工作效率，還減輕了工作壓力。
在部署 AI 客服的機構中，人工客服得以專注處理更復雜的案例。通過人機協同，企業能夠更高效地滿足客戶需求——無論是簡單還是復雜的訴求。借助 AI 提升自助服務能力，企業還能節省寶貴資源，例如客服代表的時間，使其能投入更高價值的案例處理。
隨著 AI 客服的普及，服務專業人士預計，由 AI 解決的案例比例將快速增長。到 2027 年，預計 50% 的服務案例將由 AI 解決，高于 2025 年的 30%。
在 AI 解決案例數量不斷增長的背景下，客戶常見問題解答（FAQ）已成為 AI 客服的首要應用場景——這與其幫助客戶自主解決問題的職能天然契合。
其他突出的應用場景還包括：處理訂單查詢，以及根據客戶需求、偏好和歷史購買記錄提供個性化產品推薦。
多模態 AI 是一種能夠在單一系統中處理多種輸入類型（語音、文本、聊天和視覺）的技術。AI 客服正通過自然語言將這些交互點轉化為對話。
真正的多模態交互能在所有接觸點之間保持歷史記錄與上下文關聯，使企業能夠消除客戶在不同渠道和對話模式間切換時遭遇的摩擦。目前已有 36% 同時擁有語音和文本 AI 的組織已經實現了這些模式的整合。
基于企業自有數據構建的對話式 AI 效果最佳——既能確保提供精準答案，又能保持品牌調性和語氣。它還能利用客戶數據實現個性化交互：使用客戶熟悉的語言，匹配其偏好的語氣，并適應其溝通需求。
能夠將 AI 客服與人工客服之間的對話無縫銜接的企業正獲得高度評價。這種流暢的交接既維持了客戶滿意度，又使人工客服能夠立即專注于解決問題，而非耗費時間收集背景信息。
優質的 AI 能理解客戶并傳遞品牌聲音。配備對話式 AI 的服務專業人士對其表現評價積極。該技術在各方面均表現出色，88% 的企業認為 AI 在保持品牌聲音一致性方面表現良好或優秀。然而，整體而言仍有改進空間。
其中一個領域是理解方言和情感的細微差別。雖然 35% 的服務專業人士表示 AI 在理解情感方面表現出色，但其他人則不太滿意。這標志著 AI 交互朝著真正自然的方向邁出了重要一步。
人機協作重塑了服務團隊的運作模式。當 AI 承擔日常事務時，團隊得以將精力轉向更緊迫的業務需求。65% 采用 AI 的團隊表示，他們獲得了更多專注于發展客戶關系的機會。
54% 采用 AI 的團隊表示有更多機會專注于流程改進。數據說明了一切——使用 AI 的團隊發現了更多支持客戶、同事和業務發展的機會。
現場服務專業人員因效率低下而倍感沮喪，繁瑣的內部行政事務正是罪魁禍首之一。移動工作人員估計，他們 18% 的工作時間——相當于標準工作周超過 7 小時——被“浪費”在行政事務上，例如填寫表格和搜尋信息，而非為客戶解決問題。37% 的技術人員表示，行政任務妨礙了他們完成實際工作。
當被問及阻礙生產力的障礙時，技術人員和現場服務主管都提到了排程問題和等待零件的問題。這些不僅是運營中的小插曲，更是普遍存在的生產力殺手。
現場服務領域的領導者們不僅在嘗試 AI 技術，更對其影響力寄予厚望。96% 的現場服務團隊計劃通過知識檢索技術，實現 AI 的即時信息訪問，因為技術人員的時間更應用于解決問題，而非搜索信息。許多團隊正考慮采用增強現實（AR）技術輔助的可視化診斷與維修方案。目前已有 45% 的團隊使用 AI 進行 AR 引導維修，另有 43% 計劃引入該技術。
技術人員表示，AI 可承擔 35% 的行政工作，每周可節省兩小時工作時間。88% 的受訪者表示，技術人員利用率至少有中等程度的提升，85% 的受訪者表示，調度員工作效率至少有中等程度的提升。
技術人員對能提升工作效率的新工具持開放態度。這無可厚非——未來或許會出現這樣的場景：AI 處理所有預約電話和文書工作，而他們則專注于真正受過專業訓練的工作：復雜維修時不再被打斷，解決實際問題時不必再為協調預約而分心。
技術人員已準備好迎接這場變革。80% 的人希望減少行政事務時間，將更多精力投入核心工作。具體訴求清晰可見：87% 認為 AI 能提升工作滿意度，83% 期待預約準確率提升，82% 單純渴望為真正重要的工作爭取更多時間。技術人員預計 AI 可承擔 35% 的行政事務，每周節省約 14 小時工作時間。
“客戶服務的目標不斷變化隨著技術進步，昨日的「卓越」今日不過是「良好」。你的策略必須與時俱進——AI 客服正成為新的核心力量。”
——Matt Kravitz，Salesforce Service Cloud 產品管理副總裁
原文地址：
https://www.salesforce.com/resources/research-reports/state-of-service/
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