2025-10-10 鵜鶘全面客戶(hù)體驗(yàn)管理 | 譯者：馬振江
當(dāng)今的客戶(hù)體驗(yàn)（CX）格局比以往更復(fù)雜。客戶(hù)通過(guò)日益增多的渠道與企業(yè)互動(dòng)——從電話和電子郵件到實(shí)時(shí)聊天和社交媒體——而他們對(duì)速度、個(gè)性化服務(wù)和無(wú)縫體驗(yàn)的期望也在同步攀升。但全渠道的承諾并未完全兌現(xiàn)其宣傳效果。
人們?cè)诖ㄟ^(guò)全渠道策略提升客戶(hù)體驗(yàn)，因?yàn)槠髽I(yè)能夠在客戶(hù)所在的任何渠道滿足其需求。然而現(xiàn)實(shí)情況是，企業(yè)提供的選擇可能過(guò)多，導(dǎo)致每個(gè)渠道的體驗(yàn)和服務(wù)質(zhì)量都受到影響。此外，企業(yè)正面臨客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)的激增問(wèn)題。盡管客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)被廣泛收集，但往往處于分散狀態(tài)，或未能得到充分利用，這為打造更智能、更敏捷的體驗(yàn)提供了重大機(jī)遇——尤其是在客戶(hù)希望互動(dòng)的渠道上。收集體驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)而言只是第一步。
真正的挑戰(zhàn)與機(jī)遇在于解讀數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的洞察。今年，通過(guò)對(duì) 6 個(gè)國(guó)家的醫(yī)療保健、金融服務(wù)、科技、零售或業(yè)務(wù)流程外包（BPO）行業(yè)的 700 位客戶(hù)體驗(yàn)與聯(lián)絡(luò)中心負(fù)責(zé)人的最新調(diào)研，本報(bào)告深入探討了人工智能在客戶(hù)體驗(yàn)中的角色定位，以及其對(duì)組織戰(zhàn)略的長(zhǎng)期影響。
實(shí)現(xiàn)真正的客戶(hù)體驗(yàn)轉(zhuǎn)型，需要從被動(dòng)收集轉(zhuǎn)向主動(dòng)獲取、分析、整合、共享并運(yùn)用客戶(hù)洞察。本報(bào)告表明，那些在技術(shù)、自動(dòng)化和人工智能的合理組合上進(jìn)行戰(zhàn)略性投資的企業(yè)，正在充分釋放其客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)的最大價(jià)值。從閉環(huán)反饋機(jī)制到降低客戶(hù)流失率，從賦能一線員工到統(tǒng)一部門(mén)溝通與優(yōu)先事項(xiàng)，這些領(lǐng)導(dǎo)者正將智能技術(shù)深度融入客戶(hù)體驗(yàn)全生命周期。
無(wú)論是正式調(diào)查還是與人工客服或虛擬客服的閑聊，每次客戶(hù)互動(dòng)都蘊(yùn)含著寶貴反饋，企業(yè)可據(jù)此優(yōu)化服務(wù)交付并強(qiáng)化客戶(hù)關(guān)系。然而，從收集客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向主動(dòng)發(fā)掘洞察，需要借助合適的工具、智能數(shù)據(jù)策略以及思維模式的轉(zhuǎn)變。每個(gè)接觸點(diǎn)都是發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、汲取經(jīng)驗(yàn)、實(shí)現(xiàn)改進(jìn)的契機(jī)。
要理解這一切，有必要認(rèn)識(shí)到在客戶(hù)互動(dòng)過(guò)程中收集的兩種數(shù)據(jù)類(lèi)型——主動(dòng)收集的數(shù)據(jù)和被動(dòng)收集的數(shù)據(jù)。
主動(dòng)征集（或請(qǐng)求）的反饋包括客戶(hù)調(diào)查、應(yīng)用內(nèi)或網(wǎng)站彈窗調(diào)查、訪談或焦點(diǎn)小組等方法——本質(zhì)上是由組織主動(dòng)發(fā)起信息交換。此類(lèi)數(shù)據(jù)更易于管理和分類(lèi)，因?yàn)榻M織可控制問(wèn)題設(shè)置與呈現(xiàn)形式。然而，由于其內(nèi)容受企業(yè)需求制約，可能忽略調(diào)查的場(chǎng)景或限制反饋范圍。更重要的是，客戶(hù)反饋往往過(guò)度集中于兩極群體，即極度滿意或極度不滿者。這意味著中立多數(shù)群體的觀點(diǎn)可能被嚴(yán)重低估。
另一方面，非主動(dòng)（或自發(fā)）反饋是由客戶(hù)在未經(jīng)請(qǐng)求的情況下自愿提供的，包括在線評(píng)論、呼叫聯(lián)絡(luò)中心互動(dòng)（通過(guò)文字記錄或錄音捕捉）以及社交媒體帖子等形式。這類(lèi)反饋具有自然生成性且往往內(nèi)容詳實(shí)，但若缺乏合適工具，其非結(jié)構(gòu)化特性會(huì)導(dǎo)致大規(guī)模分析、比較或采取行動(dòng)的難度增加。
兩種數(shù)據(jù)均具價(jià)值：主動(dòng)反饋提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和可比性，而自發(fā)反饋往往能揭示主動(dòng)反饋難以捕捉的深度信息。
2025 年，72% 的企業(yè)表示收集了全部或大部分主動(dòng)征集的反饋意見(jiàn)，較去年有所提升，但低于 2022 年首次報(bào)告的 79%。這一上升趨勢(shì)表明企業(yè)正重新聚焦直接客戶(hù)意見(jiàn)，盡管多數(shù)組織仍在拓展多元化洞察來(lái)源。值得注意的是，高達(dá) 98% 的組織表示，跨部門(mén)整合客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)與反饋存在困難，這種反彈可能反映出團(tuán)隊(duì)在將非主動(dòng)反饋融入分散或孤島化流程時(shí)遭遇阻礙，從而回溯至熟悉的傳統(tǒng)方法。
有超過(guò)三分之一（37%）的企業(yè)僅依賴(lài)主動(dòng)征集的反饋，凸顯出這一持續(xù)存在的挑戰(zhàn)。要充分釋放客戶(hù)洞察的價(jià)值，企業(yè)必須采取多元化策略，充分利用主動(dòng)征集與被動(dòng)收集數(shù)據(jù)所獲得的洞察。
最常見(jiàn)的五大客戶(hù)反饋與數(shù)據(jù)來(lái)源是：
盡管主動(dòng)征集的客戶(hù)調(diào)查仍是最常見(jiàn)的反饋渠道，但大量企業(yè)正積極采用非主動(dòng)收集方式，例如社交媒體和對(duì)話記錄，這表明企業(yè)已意識(shí)到捕捉并解讀更復(fù)雜、更真實(shí)的客戶(hù)反饋所蘊(yùn)含的價(jià)值。
對(duì)于客戶(hù)體驗(yàn)負(fù)責(zé)人而言，收集反饋的方式與反饋內(nèi)容本身同樣重要。無(wú)論是通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查還是直接與客戶(hù)對(duì)話，企業(yè)收集意見(jiàn)的方式都會(huì)影響客戶(hù)的回應(yīng)態(tài)度，甚至決定他們是否愿意提供反饋。這些因素最終決定了客戶(hù)洞察的質(zhì)量、深度和實(shí)用性。
模糊或流于表面的反饋，無(wú)論來(lái)源為何，都會(huì)讓企業(yè)難以制定有針對(duì)性的戰(zhàn)略行動(dòng)。然而，當(dāng)反饋以明確目標(biāo)為導(dǎo)向收集時(shí)，它便能成為推動(dòng)客戶(hù)體驗(yàn)戰(zhàn)略的強(qiáng)大引擎。
值得注意的是，盡管五分之一（21%）的企業(yè)表示對(duì)當(dāng)前主動(dòng)征集反饋的機(jī)制并不完全滿意，但 100% 的企業(yè)都表示會(huì)通過(guò)以下方式提升主動(dòng)征集數(shù)據(jù)的質(zhì)量：采用個(gè)性化（61%）、自動(dòng)化（57%）和實(shí)時(shí)反饋請(qǐng)求（56%）機(jī)制，同時(shí)實(shí)現(xiàn)與其他數(shù)據(jù)及工具的數(shù)據(jù)集成（52%）——這證明改進(jìn)組織征集反饋的方式和時(shí)機(jī)，與征集內(nèi)容本身同樣重要。
問(wèn)題在各行各業(yè)和不同崗位中都存在，正如我們研究中的參與者強(qiáng)調(diào)的：
“我們收集的反饋往往過(guò)于籠統(tǒng)，缺乏具體細(xì)節(jié)。有位受訪者僅表示“體驗(yàn)不佳”，卻未說(shuō)明具體問(wèn)題所在。”——美國(guó)金融服務(wù)行業(yè)董事會(huì)/高管
“反饋信息散落在各種地方，有些在 CRM 系統(tǒng)的備注里，有些在聊天記錄里，有些在通話片段里，因此根本無(wú)法看到完整的反饋內(nèi)容。”——愛(ài)爾蘭某金融服務(wù)公司高級(jí)經(jīng)理
“反饋對(duì)決策的影響因其膚淺性和缺乏實(shí)際應(yīng)用而減弱。泛泛的調(diào)查回應(yīng)、不精確的建議，沒(méi)有落實(shí)或后續(xù)行動(dòng)。”——法國(guó)某業(yè)務(wù)流程外包公司高級(jí)經(jīng)理
“我們沒(méi)有為開(kāi)放式回答留出足夠空間，這意味著錯(cuò)過(guò)了那些往往蘊(yùn)藏著真正價(jià)值的小故事或細(xì)節(jié)。”——南非醫(yī)療保健行業(yè)高級(jí)經(jīng)理
但這些挑戰(zhàn)不僅限于調(diào)查問(wèn)卷。非主動(dòng)的反饋雖細(xì)節(jié)豐富，卻也帶來(lái)獨(dú)特難題：
“反饋常被混淆或錯(cuò)位——我們組織難以將反饋與引發(fā)該反饋的客戶(hù)及互動(dòng)場(chǎng)景精準(zhǔn)匹配。”——英國(guó)科技行業(yè)中層管理人員
“由于缺乏正式流程捕捉隨機(jī)評(píng)論，一些有價(jià)值的建議常被丟失。那些偶爾提及的建議永遠(yuǎn)無(wú)法觸達(dá)到能付諸行動(dòng)的決策者。”——美國(guó)科技行業(yè)中層管理人員
“非主動(dòng)反饋缺乏場(chǎng)景信息，難以解讀和落實(shí)。”——法國(guó)科技行業(yè)中層管理人員
“大量非主動(dòng)反饋要么過(guò)時(shí)，要么與當(dāng)前問(wèn)題無(wú)關(guān)，難以應(yīng)用于我們當(dāng)務(wù)之急的挑戰(zhàn)。”——南非金融服務(wù)行業(yè)高管
這些挑戰(zhàn)同時(shí)也蘊(yùn)含著明確的機(jī)遇。通過(guò)優(yōu)化反饋收集的方式與時(shí)機(jī)，并整合多種主動(dòng)與被動(dòng)反饋渠道，企業(yè)能夠構(gòu)建更完整的客戶(hù)滿意度、忠誠(chéng)度及體驗(yàn)圖景。當(dāng)這些洞察與更廣泛的數(shù)據(jù)相結(jié)合時(shí)，企業(yè)便能形成真正全面的視角，從而推動(dòng)全局性的變革。
即便擁有海量?jī)?yōu)質(zhì)的客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)，許多企業(yè)仍難以將洞察轉(zhuǎn)化為行動(dòng)。原因何在？因?yàn)閿?shù)據(jù)分析過(guò)程依然效率低下、依賴(lài)人工且支離破碎。
如今，仍有 42% 的企業(yè)高度依賴(lài)人工方式來(lái)解讀客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)。這種依賴(lài)不僅難以大規(guī)模挖掘洞察，更增加了人為失誤的風(fēng)險(xiǎn)，并形成盲區(qū)——這些盲區(qū)會(huì)削弱企業(yè)對(duì)新興趨勢(shì)和客戶(hù)需求作出迅速而自信反應(yīng)的能力。
企業(yè)深知優(yōu)質(zhì)客戶(hù)體驗(yàn)的力量，也明白服務(wù)不足的后果。組織投入大量資源——有時(shí)高達(dá)數(shù)百萬(wàn)美元——用于技術(shù)和服務(wù)，旨在優(yōu)化服務(wù)支持運(yùn)營(yíng)并提升客戶(hù)體驗(yàn)。但這些投入是否帶來(lái)了實(shí)質(zhì)性改變？
“我希望我們能更多地運(yùn)用技術(shù)手段，例如自動(dòng)化工具或智能分析，不僅能減少人為失誤，還能幫助更快捕捉患者真正關(guān)心的問(wèn)題，并提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。”——美國(guó)醫(yī)療行業(yè)中層管理人員
“引入更多自動(dòng)化工具收集客戶(hù)數(shù)據(jù)，減少人工干預(yù)，不僅提升了效率，還避免人工錄入錯(cuò)誤，提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量。”——美國(guó)金融服務(wù)行業(yè)高管
“將人工智能融入數(shù)據(jù)收集流程，將為數(shù)據(jù)收集帶來(lái)準(zhǔn)確性、效率和及時(shí)性。”——英國(guó)某業(yè)務(wù)流程外包公司初級(jí)管理人員
自動(dòng)化不僅節(jié)省時(shí)間，更能提升準(zhǔn)確性、增強(qiáng)合規(guī)性并挖掘更深層的洞察，從而打造更具響應(yīng)力的客戶(hù)體驗(yàn)項(xiàng)目與舉措。將自動(dòng)化融入客戶(hù)體驗(yàn)反饋循環(huán)，是解鎖更一致、可擴(kuò)展且有意義洞察的關(guān)鍵所在。
英國(guó)是唯一減少完全主動(dòng)收集數(shù)據(jù)采用率的國(guó)家。相比之下，其他市場(chǎng)完全依賴(lài)主動(dòng)收集反饋的企業(yè)數(shù)量有所增加。最顯著的是，德國(guó)對(duì)完全主動(dòng)收集數(shù)據(jù)的依賴(lài)度從 2024 年的 27% 上升至 43%。法國(guó)、美國(guó)和南非也呈現(xiàn)類(lèi)似趨勢(shì)。
自動(dòng)化仍是推動(dòng)各行業(yè)客戶(hù)體驗(yàn)成熟度的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，但普及程度參差不齊。60% 的醫(yī)療保健和科技企業(yè)仍主要依賴(lài)人工方式分析客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)。在這些行業(yè)中，人工分析占比高的企業(yè)更容易反映出客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)分析的困難，這表明自動(dòng)化程度不足可能阻礙了企業(yè)快速、大規(guī)模提取有價(jià)值洞察的能力。
這與金融服務(wù)和業(yè)務(wù)流程外包行業(yè)形成鮮明對(duì)比，該領(lǐng)域多數(shù)企業(yè)主要依賴(lài)自動(dòng)化方法（占比分別為 76% 和 88%）。這些行業(yè)的組織極少報(bào)告分析能力存在缺口，表明自動(dòng)化若實(shí)施得當(dāng)，可增強(qiáng)解讀客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)的信心。
盡管企業(yè)仍在努力把握主動(dòng)收集與被動(dòng)獲取客戶(hù)體驗(yàn)反饋之間的平衡點(diǎn)，但另一項(xiàng)挑戰(zhàn)依然存在——如何將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的洞察，并在整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)這些洞察的運(yùn)營(yíng)化與自動(dòng)化。為此，企業(yè)必須找到有效方法，整合分散的客戶(hù)反饋來(lái)源，識(shí)別有意義的規(guī)律，并確保洞察能指導(dǎo)客戶(hù)體驗(yàn)策略與服務(wù)交付。對(duì)許多企業(yè)而言，這標(biāo)志著邁向更智能、更快速、更個(gè)性化體驗(yàn)的下一階段。
越來(lái)越多的企業(yè)正致力于釋放客戶(hù)體驗(yàn)的價(jià)值。其中超過(guò)半數(shù)（56%）通過(guò)分析數(shù)據(jù)來(lái)制定數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)決策，51% 的企業(yè)則借此發(fā)掘客戶(hù)趨勢(shì)，近六成（58%）正在將數(shù)據(jù)審查流程的某些環(huán)節(jié)自動(dòng)化。這既彰顯了企業(yè)實(shí)現(xiàn)體驗(yàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的決心，也凸顯了存在的差距。許多企業(yè)正面臨多重挑戰(zhàn)：難以有效提取洞察、實(shí)現(xiàn)分析自動(dòng)化、將洞察轉(zhuǎn)化為可操作方案，以及最終將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為切實(shí)成果。
因此，六成（62%）受訪者承認(rèn)他們并未充分利用客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)——這一挑戰(zhàn)多年來(lái)始終存在，2024 年（59%）、2023 年（68%）和 2022 年（66%）的數(shù)據(jù)顯示情況相近。許多已克服數(shù)據(jù)收集難關(guān)的企業(yè)，如今正面臨著如何有效運(yùn)用數(shù)據(jù)的困惑。
組織在有效利用客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí)面臨的一些挑戰(zhàn)包括：
為最大化客戶(hù)體驗(yàn)價(jià)值，企業(yè)需要采取統(tǒng)一策略來(lái)打破部門(mén)壁壘，實(shí)現(xiàn)洞察自動(dòng)交付，并適應(yīng)不同利益相關(guān)方的需求。
有效利用并轉(zhuǎn)化客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)的企業(yè)正獲得切實(shí)收益。四成（40%）企業(yè)運(yùn)用客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)洞察，主動(dòng)降低客戶(hù)流失率并吸引新客戶(hù)。相似比例（38%）的企業(yè)正通過(guò)數(shù)據(jù)優(yōu)化前線客服人員的培訓(xùn)、入職指導(dǎo)及輔導(dǎo)機(jī)制，使其能為客戶(hù)提供更自信、更一致的支持服務(wù)。
運(yùn)營(yíng)效益也正在顯現(xiàn)，約三分之一的組織（34%）正利用客戶(hù)體驗(yàn)洞察來(lái)提升聯(lián)絡(luò)中心的效率。
雖然這些數(shù)據(jù)表明企業(yè)對(duì)客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)和分析具有明確的意圖，但組織在將洞察轉(zhuǎn)化為行動(dòng)方面仍存在大量未開(kāi)發(fā)的潛力。
2025 年，美國(guó)（56%）和英國(guó)（53%）的企業(yè)最不可能認(rèn)同其未能充分利用客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)。這表明這些市場(chǎng)在管理、解讀和應(yīng)用客戶(hù)體驗(yàn)洞察方面正日益成熟。形成鮮明對(duì)比的是，法國(guó)（68%）、德國(guó)（72%）和南非（72%）的企業(yè)更傾向于承認(rèn)數(shù)據(jù)利用不足——其中南非和德國(guó)的企業(yè)對(duì)此擔(dān)憂較去年有所加劇。
各行業(yè)正以不同方式取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。醫(yī)療行業(yè)正利用體驗(yàn)數(shù)據(jù)優(yōu)化一線培訓(xùn)（45%）、提升聯(lián)絡(luò)中心效率（40%）并滿足合規(guī)要求（39%）。與此同時(shí)，科技與零售行業(yè)聚焦客戶(hù)影響，在運(yùn)用數(shù)據(jù)理解客戶(hù)忠誠(chéng)度及降低流失率方面領(lǐng)先（占比分別為 47% 和 45%）。
過(guò)去一年間，人工智能在客戶(hù)體驗(yàn)領(lǐng)域的作用正以驚人速度演進(jìn)。目前 96% 的客戶(hù)體驗(yàn)與聯(lián)絡(luò)中心負(fù)責(zé)人將人工智能（包括生成式 AI 和 AI 智能體）的部署視為關(guān)鍵戰(zhàn)略，較去年的 87% 顯著提升。這一轉(zhuǎn)變?cè)趯?shí)踐層面同樣得到體現(xiàn)。至少部分實(shí)施 AI 的企業(yè)比例已從去年的 62% 躍升至 2025 年的 80%，標(biāo)志著行業(yè)正從戰(zhàn)略規(guī)劃向?qū)嶋H行動(dòng)邁出關(guān)鍵一步。
支持這一轉(zhuǎn)變的是，仍處于采用“早期階段”的企業(yè)數(shù)量顯著減少。越來(lái)越多的企業(yè)正超越試點(diǎn)和概念驗(yàn)證階段，轉(zhuǎn)而選擇將 AI 更深入地融入其客戶(hù)體驗(yàn)生態(tài)系統(tǒng)。這體現(xiàn)了市場(chǎng)的成熟度，并明確表明 AI 的應(yīng)用已不再是實(shí)驗(yàn)性舉措，而是成為企業(yè)戰(zhàn)略的基礎(chǔ)。
當(dāng)然，任何技術(shù)的加速采用都會(huì)帶來(lái)挑戰(zhàn)，AI 也不例外。近四分之一（24%）的企業(yè)表示“無(wú)法證明技術(shù)投資回報(bào)率”是過(guò)去一年客戶(hù)體驗(yàn)方面三大挑戰(zhàn)之一。此外，盡管超過(guò)七成（71%）的企業(yè)聲稱(chēng)設(shè)有專(zhuān)門(mén)的 AI 治理資源，但幾乎相同比例（67%）的企業(yè)承認(rèn)，他們?cè)趯?shí)施 AI 時(shí)缺乏必要的風(fēng)險(xiǎn)管理架構(gòu)。
同樣，對(duì) AI 應(yīng)用的擔(dān)憂似乎再度升溫，這或許反映出組織機(jī)構(gòu)在跟上技術(shù)創(chuàng)新步伐方面面臨的挑戰(zhàn)。超過(guò)半數(shù)（52%）受訪者擔(dān)心 AI 會(huì)向客戶(hù)提供錯(cuò)誤答案和/或傳播虛假信息，這一比例高于去年的 44%；另有 49% 的人擔(dān)心 AI 將使企業(yè)面臨安全和/或合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，較去年的 38% 有所上升。這凸顯出潛在的監(jiān)管缺口——現(xiàn)有框架可能不夠有效或全面，無(wú)法充分應(yīng)對(duì)這些擔(dān)憂并引導(dǎo)負(fù)責(zé)任的使用 AI。
許多企業(yè)在組建內(nèi)部團(tuán)隊(duì)方面仍處于摸索階段。在已建立正式治理團(tuán)隊(duì)的企業(yè)中，僅有 43% 專(zhuān)注于制定 AI 戰(zhàn)略。值得注意的是，近半數(shù)企業(yè)（46%）積極負(fù)責(zé)員工培訓(xùn)與變革管理等領(lǐng)域，另有 43% 專(zhuān)注于監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)影響與風(fēng)險(xiǎn)。這凸顯出關(guān)鍵矛盾：企業(yè)在尚未完全確立戰(zhàn)略方向時(shí)，便已著手推進(jìn)執(zhí)行與落地。這種矛盾既可能反映出企業(yè)面臨的市場(chǎng)快速變化壓力——新成立的 AI 委員會(huì)或監(jiān)督團(tuán)隊(duì)尚在摸索定位；也可能指向更廣泛的問(wèn)題，例如監(jiān)管指導(dǎo)不一致或內(nèi)部?jī)?yōu)先級(jí)設(shè)定不足。
無(wú)論原因如何，僅組建 AI 治理團(tuán)隊(duì)或聘請(qǐng)負(fù)責(zé)人遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。治理機(jī)制必須足夠強(qiáng)大、持續(xù)有效，并完全融入更廣泛的客戶(hù)體驗(yàn)戰(zhàn)略，才能有效管理 AI 的風(fēng)險(xiǎn)，釋放其價(jià)值。
所有國(guó)家在 AI 應(yīng)用方面均展現(xiàn)出強(qiáng)勁勢(shì)頭，自去年以來(lái)，至少部分采用 AI 的國(guó)家比例平均激增 16 個(gè)百分點(diǎn)。所有行業(yè)自去年以來(lái)在全面部署 AI 方面平均增長(zhǎng) 11 個(gè)百分點(diǎn)。具體行業(yè)中，金融服務(wù)（41%）和業(yè)務(wù)流程外包（38%）在全面部署 AI 方面整體領(lǐng)先。
然而隨著應(yīng)用普及，挑戰(zhàn)與風(fēng)險(xiǎn)仍普遍存在，且各行業(yè)應(yīng)對(duì)策略差異顯著。盡管 BPO 行業(yè)在全面部署方面領(lǐng)先，但僅 61% 的企業(yè)建立了正式治理架構(gòu)，低于金融服務(wù)（79%）、零售（77%）、科技（71%）和醫(yī)療（67%）行業(yè)。
企業(yè)仍面臨三大挑戰(zhàn)：應(yīng)對(duì)不耐煩的客戶(hù)（39%）、難以招募和留住客服人才（35%）、以及跟上快速變化的客戶(hù)行為與期望（30%）。AI 被公認(rèn)為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的利器，它能高效處理常規(guī)交互，同時(shí)將復(fù)雜問(wèn)題交由人工客服處理——在這些需要同理心和主動(dòng)傾聽(tīng)的場(chǎng)景中，人性化介入對(duì)客戶(hù)滿意度至關(guān)重要。
超過(guò)九成的受訪者表示：
在將 AI 融入客戶(hù)體驗(yàn)戰(zhàn)略的企業(yè)中，成效已初見(jiàn)端倪。AI 通過(guò)在客戶(hù)互動(dòng)過(guò)程中提供實(shí)時(shí)指導(dǎo)（47%）來(lái)提升一線績(jī)效，并生成客觀公正的互動(dòng)評(píng)分（44%）以支持持續(xù)改進(jìn)——該比例較去年（39%）有所提升。AI 還賦能客戶(hù)自主解決問(wèn)題（40%），使一線員工得以專(zhuān)注于更具戰(zhàn)略意義的高價(jià)值任務(wù)（43%）。
自動(dòng)化與人工支持之間的這種平衡，使企業(yè)能夠根據(jù)客戶(hù)需求提供服務(wù)：在客戶(hù)需要時(shí)提供高效的自助選項(xiàng)，在關(guān)鍵時(shí)刻建立有意義的人際聯(lián)系。讓一線員工專(zhuān)注于有價(jià)值且有影響力的工作，不僅提升了工作效率，也增強(qiáng)了員工的成就感。由此打造出更智能、更具賦能力的員工隊(duì)伍，能夠有效推動(dòng)運(yùn)營(yíng)效率提升，并實(shí)現(xiàn)有意義的客戶(hù)互動(dòng)。
許多企業(yè)還利用 AI 來(lái)深化對(duì)客戶(hù)忠誠(chéng)度驅(qū)動(dòng)因素的理解（43%）、實(shí)現(xiàn)客戶(hù)接觸的個(gè)性化（43%），以及理解和/或預(yù)測(cè)不斷變化的客戶(hù)行為與趨勢(shì)（40%）。
這些應(yīng)用不僅提升運(yùn)營(yíng)效率和員工體驗(yàn)，更能幫助企業(yè)領(lǐng)先于不斷變化的客戶(hù)期望，在問(wèn)題出現(xiàn)前主動(dòng)解決，并提供定制化且有意義的體驗(yàn)。結(jié)合上述優(yōu)勢(shì)，AI 正成為卓越客戶(hù)服務(wù)的關(guān)鍵推動(dòng)力。
在美國(guó)，日益增長(zhǎng)的客戶(hù)不耐煩情緒（41%）以及留住或?qū)ふ铱头瞬诺奶魬?zhàn)（39%），可能正推動(dòng)企業(yè)聚焦于 AI 驅(qū)動(dòng)的客戶(hù)體驗(yàn)。在英國(guó)，經(jīng)濟(jì)壓力正推動(dòng)企業(yè)轉(zhuǎn)向效率優(yōu)化，53% 的企業(yè)強(qiáng)烈認(rèn)同“以更少資源實(shí)現(xiàn)更多價(jià)值”的理念，較去年的 37% 顯著提升。南非市場(chǎng)對(duì) AI 潛力的信心較高，52% 的受訪者強(qiáng)烈認(rèn)同 AI 將釋放員工全部潛能，但實(shí)際應(yīng)用滯后。
各行業(yè)正以不同方式應(yīng)對(duì)客戶(hù)體驗(yàn)與員工體驗(yàn)的壓力。業(yè)務(wù)流程外包企業(yè)最認(rèn)同 AI 是關(guān)鍵戰(zhàn)略（67%），廣泛應(yīng)用于無(wú)偏見(jiàn)評(píng)分（60%）和客戶(hù)趨勢(shì)分析（45%）。醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)正面臨客戶(hù)高度不耐煩（50%）及員工留存與招聘難題（40%），正投資 AI 提供實(shí)時(shí)一線支持（51%）并深入理解客戶(hù)留存與忠誠(chéng)度的驅(qū)動(dòng)因素（51%）。科技企業(yè)同樣遭遇客戶(hù)耐心度下降（44%），正通過(guò) AI 賦能客戶(hù)自主解決問(wèn)題（44%）來(lái)優(yōu)化客戶(hù)體驗(yàn)，并借助員工培訓(xùn)升級(jí)（43%）及一線員工實(shí)時(shí)輔助（42%）提升交互質(zhì)量。
今年的報(bào)告揭示了一種熟悉卻持續(xù)存在的矛盾：盡管認(rèn)可客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值，仍有 62% 的企業(yè)承認(rèn)，未能充分利用所收集的洞察——這一比例在四年間幾乎未見(jiàn)變化。有效利用數(shù)據(jù)的障礙是多方面的：許多企業(yè)仍依賴(lài)人工數(shù)據(jù)分析，缺乏提取有意義洞察的工具或技能，且在打破部門(mén)壁壘共享數(shù)據(jù)方面面臨持續(xù)挑戰(zhàn)。
當(dāng)組織努力在主動(dòng)征集與被動(dòng)反饋之間尋求平衡時(shí)，許多機(jī)構(gòu)似乎正回歸熟悉的模式——這并非缺乏進(jìn)取心，而是對(duì)系統(tǒng)碎片化、團(tuán)隊(duì)協(xié)作失調(diào)等持續(xù)挑戰(zhàn)的應(yīng)對(duì)之策。在主動(dòng)征集反饋方面，企業(yè)正迎來(lái)更多機(jī)遇，可提供更精準(zhǔn)、及時(shí)且相關(guān)的觸點(diǎn)來(lái)提升反饋的背景信息（從而增強(qiáng)其價(jià)值）。對(duì)于非主動(dòng)反饋，組織必須著力建立必要的流程與工具，捕捉日常的意見(jiàn)，轉(zhuǎn)化為行動(dòng)方案。
然而研究結(jié)果也表明，客戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)絕非被低估。領(lǐng)導(dǎo)者雖深刻理解其重要性，但認(rèn)知價(jià)值與實(shí)現(xiàn)價(jià)值截然不同。如果缺乏清晰的實(shí)施策略、更好的跨部門(mén)協(xié)同以及更強(qiáng)大的分析框架，即便是最先進(jìn)的客戶(hù)體驗(yàn)項(xiàng)目也可能難以充分發(fā)揮潛力。
人工智能在此持續(xù)發(fā)揮變革性作用，自動(dòng)化處理常規(guī)任務(wù)，加速客戶(hù)問(wèn)題解決，同時(shí)保留人工支持處理復(fù)雜問(wèn)題。這種平衡使企業(yè)能夠提供高效服務(wù)，建立有意義的聯(lián)系，滿足客戶(hù)需求，提升滿意度。
隨著 AI 在客戶(hù)體驗(yàn)運(yùn)營(yíng)中日益深入，討論焦點(diǎn)正從應(yīng)用轉(zhuǎn)向治理。鑒于 67% 的企業(yè)仍在缺乏必要保障措施的情況下部署 AI，且諸多擔(dān)憂持續(xù)存在，顯然治理機(jī)制必須演進(jìn)為動(dòng)態(tài)能力，確保 AI 的應(yīng)用符合倫理、負(fù)責(zé)任、安全且具有持久價(jià)值。
未來(lái)幾年，引領(lǐng)潮流的并非收集最多數(shù)據(jù)或部署最多工具的組織，而是那些利用 AI 實(shí)現(xiàn)洞察自動(dòng)化、將反饋轉(zhuǎn)化為行動(dòng)的組織，這包括：
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