2026-01-15 鵜鶘全面客戶體驗管理 | 譯者：馬振江
我們正迎來客戶體驗發展的關鍵時刻。人工智能（AI）已不再是遙不可及的承諾，它正重塑品牌與消費者日常互動的模式。消費者如今期待即時、智能且個性化的服務體驗，他們會將品牌服務與日常接觸的 AI 體驗進行對比。當客戶體驗未能達標時，差距將變得顯而易見且不容忽視。彌合這一差距已成為領導層的首要任務。
要在新時代自信引領變革，漸進式調整遠遠不夠。需要構建統一的 AI 平臺——一個以智能為核心的基石，驅動每個工作流程、每次交互與每項決策。這樣的平臺能持續創造價值，將數據轉化為智能，再將智能轉化為企業級成果。
回報顯而易見：員工通過增強智能發揮優勢；客戶享受更快捷、更個性化且更穩定的服務；企業則實現更高效率、更強盈利能力與更深厚用戶喜愛。
在這個時代脫穎而出的領導者，是那些將智能置于客戶體驗戰略核心的人。智能并非附加功能，而是驅動員工工作方式、客戶服務模式及決策流程的引擎。若能正確運用，其價值將呈指數級增長：效率顯著提升，增長速度加快，客戶忠誠度持久不衰。
在本報告中，你將發現重塑企業體驗交付方式的核心趨勢，包括哪些策略正在崛起、哪些理念逐漸式微，以及如何投資才能獲得持久影響。
當今客戶期望他們的需求能即刻滿足，且服務方式需體現個性化、相關性，甚至超越預期。正如日常搜索如今始于 AI 生成的答案，每段服務旅程也必須以 AI 為起點。Gartner 預測，到 2029 年，AI 智能體將自主解決 80% 的常見客戶服務問題，無需人工干預，從而使運營成本降低 30%。
對客戶體驗負責人而言，這意味著服務將邁入全新維度：更智能、更具對話感，并由能采取實際行動的 AI 智能體驅動。要同時管理同步與異步渠道的主動互動、自動化流程及人工專業知識，僅靠孤立系統已難以支撐。
關鍵在于：AI 優先，并非 AI 獨大。這是 AI 與人類協同作戰的模式——AI 處理復雜任務，人類則專注于構建持久忠誠的關鍵時刻。
采取行動：以主動對話式 AI 作為第一響應者
設計以 AI 為起點，而非菜單或等待的客戶旅程。運用對話式和 AI 智能體實現主動互動、大規模個性化服務和實時適應。確保 AI 與人類協同工作：AI 承擔復雜任務，人工客服則專注于高價值時刻。這種“AI 優先而非唯一”的平衡策略，能提供流暢、可擴展且永不間斷的服務體驗。
“AI 在無需人工客服介入的情況下解決了 41.1% 的互動，這凸顯了 AI 在自主處理大量客戶咨詢方面的有效性。”
——Metrigy Research 報告《2025-26 人工智能助力商業成功》
以人為本的 AI 能夠放大優秀客服人員提供的最佳客戶體驗，并將這些經驗復制到未來。員工在最高效時段提供的服務，如今可全天候提供，使每個接觸點都能實現一致、個性化且可靠的體驗標準。對于客戶體驗負責人而言，這一機遇在于延伸團隊優勢，而非取代團隊。
真正的力量在于良性循環：AI 通過場景學習不斷進化，在每次交互中持續優化，日益精于簡化流程、預判需求并提升成效。當 AI 持續改善體驗——不僅惠及消費者，更造福員工——信任便由此而生。
我們的研究表明，當人們信任 AI 時，他們不僅對服務更滿意，整體幸福感也會提升。但人際聯結依然至關重要。要實現真正的客戶服務幸福感，品牌必須將自動化與人性化服務無縫融合。
采取行動：用持續進化的 AI 增強團隊實力
將 AI 戰略轉向增強而非單純自動化。汲取員工專業知識的精華，實現全天候擴展，并在每次交互中不斷優化。構建一個 AI 框架：讓 AI 從上下文中學習，隨時間積累記憶，預判需求，自動化任務，從而減輕員工和消費者的負擔。
“采用 AI 的企業，員工敬業度同比增長達 5.5 倍。”
——Aberdeen Research 報告《運用人工智能創造更真實的客戶體驗》
我們正邁入自動化的新紀元，AI 不僅輔助客服人員，更直接化身為客服。依托語言行動模型（LAMs）驅動，AI 智能體突破聊天局限，實現跨系統任務規劃、決策與執行，同時消除交接環節與延遲。
這場變革正顛覆傳統客服工作臺模式。目標驅動型 AI 取代了冗長的菜單選擇、反復點擊和跨應用切換，直接交付成果。更新支付方式、處理退款或生成通話記錄等操作，如今都能即時完成。對客戶體驗負責人而言，其影響不僅在于提升效率，更重塑了企業級工作模式。
采取行動：用直接交付成果的 AI 取代靜態桌面
重新構想客服代表的桌面系統，將其打造為動態 AI 層，能夠以自然語言響應請求，端到端執行任務。摒棄菜單和點擊操作，賦能 AI 智能體在跨系統環境中即時規劃、決策并完成工作。對于客戶體驗負責人而言，這意味著簡化流程、降低工作強度，讓員工專注于需要人類判斷力創造最大價值的關鍵時刻。
“AI 智能體有望為組織創造巨大價值，尤其能進一步推動自動化進程。在傳統自動化方法（包括工作流自動化和 RPA）無法觸及的領域，AI 智能體打開了大門——這種自動化更具彈性與場景感知能力，而非僵化統一。如今，越來越多的復雜流程和人工任務可由 AI 實現（半）自主執行。”
——Gartner 報告《何時使用或不使用 AI 智能體》，2025年6月
卓越的服務并非局限于單一渠道，而是貫穿所有渠道，無縫銜接、同步推進且目標明確。協同運作可以實時整合人員、流程、人工智能與系統，將零散的交互轉化為流暢的端到端體驗。
隨著客戶體驗日益復雜，協同運作成為統一力量，精準引導意圖、分配行動任務，并在問題升級前予以解決，告別孤立工具與被動支持。
這關乎精準而富有目標的體驗設計。對企業領導者而言，協同是實現個性化規模化、降低服務摩擦、提供即時響應式服務的關鍵。協同并非額外層級，而是客戶體驗的新型連接組織。
采取行動：設計主動策略，實時調整結果
精準定位客戶陷入困境的地方，重構工作流程，實現自動響應、靈活適應與持續推進。端到端協同機制從首個信號開始，圍繞客戶意圖整合 AI、人工客服與系統資源。它能預判需求、調動精準資源，在摩擦產生前化解問題——零延遲，零脫節。最終實現：更快的響應速度、更少的操作成本，使服務像你的客戶一樣流暢移動和變化。
“歸根結底，真正的價值在于整體的協調運作。當 AI 智能體與人工客服在共享的背景、數據和洞察力驅動下協同工作時，奇跡便會發生。”
——Opus Research 報告《AI 在客戶體驗領域的未來》
手動操作正逐漸成為例外，而非常態。到 2026 年，工作將不再依賴應用程序——它將通過智能自動化工作流，在不同渠道和系統間無縫流轉，無需人工干預。
這些并非靜態表單或預設步驟，而是為即時端到端運行而設計的動態流程。工作流如今實現了應用程序曾經的承諾：提供速度、精準度和規模化能力。
AI 驅動的工具可實現流程標準化，減少客服人員操作差異，提升各接觸點的服務一致性。這種統一的人工智能平臺不僅能優化客戶體驗、建立信任、滿足不斷變化的期望，還能最大限度減少錯誤，并提升整體滿意度。
對客戶體驗負責人而言，自動化成果釋放出全新效率。無需在工具間反復切換，無需依賴人力擴張。只需智能流暢的自動化系統，工作便能持續推進。
采取行動：在速度與精準度至關重要的環節優先實現工作流自動化
識別仍依賴人工操作或低效工具的流程。用智能工作流取代它們，實現跨團隊、跨系統、跨渠道的無縫協作。不要簡單復制舊流程——而是重新設計，實現自動化。最終將獲得更快的成果、更少的錯誤，并建立一個能與客戶需求同步快速適應的基礎架構。
“工作流就是新一代應用程序。別再滿足于簡單的自動化了。我們正邁入 AI 原生自動化時代，AI 將處理需要判斷力的復雜工作流。這種 AI 不僅能傾聽客戶來電，更能理解意圖，更新后臺系統，并自主安排后續跟進。”
——Dave Michels，TalkingPointz 創始人
客戶體驗不再止步于聯絡中心，如今你的 AI 智能體同樣如此。今天的智能體覆蓋整個企業，無需交接或延遲即可解決問題、更新記錄，觸發履約流程。結果如何？從意圖到結果的路徑更短，每次體驗都更智能、更互聯。
AI 不再僅限于輔助一線團隊，而是實現了跨領域協同運作。這種端到端智能體系中，企業每個環節都為加速優化客戶體驗貢獻力量。無論前臺或后臺，當洞察力無縫貫穿整個企業時，部門邊界將徹底消融。對管理者而言，這意味著更高效的解決速度、更少的盲區，以及全新服務維度——整個企業共同參與打造卓越體驗。根據 MarketsandMarkets 關于客戶體驗中 AI 智能體的報告，AI 智能體市場規模預計將從 2025 年的 70.6 億美元增長至 2032 年的 932 億美元。
采取行動：擴展 AI 智能體，解決跨系統和部門的問題
審核哪些客戶請求仍需要后臺交接、延遲或手動跟進，這些正是 AI 智能體介入的契機——無論是解決案例、更新記錄還是自動觸發履約流程。AI 智能體的自主處理能力越強，你的服務就越流暢無縫。拓展其覆蓋范圍，讓它們完成整個工作流程。
“AI 智能體……通過目標導向行為與自適應決策，為提升所有團隊成員的生產力開辟了新途徑——從前臺到后臺，乃至知識工作者皆可受益。”
——福布斯商業發展委員會《AI 智能體為銀行帶來下一個創新前沿》
碎片化的 AI 工具會制造更多孤島，而非解決方案，導致重復勞動、錯失機遇、成效遞減。客戶體驗領導者正意識到：更多的 AI 并不等于更高智能。真正的變革源于互聯智能：每一次交互、每項工作流程、每項 AI 能力都匯聚于統一平臺。
當智能在企業中實現復利效應，價值便呈倍增態勢。數十億交互產生的洞察不再困守孤島——它們在客服人員、系統與流程間層層傳遞。這正是 AI 實現指數級增長的奧秘：一個洞察啟迪另一個洞察，一個模型讓所有模型更智能，客戶體驗由此獲得速度、規模與精度的三重飛躍。
采取行動：整合智能，讓每次互動創造倍增價值
別再將 AI 視為孤立功能。構建互聯基礎架構，確保每個信號都讓下一個更智能。當數據、行動與決策在平臺間共享時，智能將呈指數級增長——影響力隨之加速。客戶體驗領導者由此獲得更快的解決方案、更深度的個性化服務，以及一個持續優化的飛輪效應。
“49% 的組織表示，由于數據分散導致服務效率低下，這表明缺乏統一的客戶洞察力，無法在所有接觸點實現互聯智能。”
——Omdia《2024 數字體驗現狀：調研分析報告》
記錄系統存儲結構化數據：交易記錄、用戶檔案和案例筆記，這些數據記錄了事件發生的過程。交互系統則捕捉非結構化數據，包括對話內容、情感傾向、意圖分析和背景場景，這些數據解釋了事件發生的緣由與方式。結構化數據追蹤交易軌跡，而非結構化數據講述事件全貌。
對 AI 而言，事件全貌至關重要。交互系統為實時智能提供動力。它們挖掘隱藏在語音和文本中的“暗數據”信號，使大型語言模型能夠預測意圖、個性化體驗并實時指導決策。這些非結構化數據成為大型語言模型和大型分析模型預判需求、定制旅程、即時決策的燃料。
這種轉變使客戶體驗超越了記錄保存。系統不僅追蹤既往事件，更塑造著未來走向。
采取行動：將非結構化互動轉化為 AI 創新的動力
突破靜態字段和案例記錄的局限。最豐富的客戶體驗智能蘊藏于對話、語境與細微差別之中。系統能捕捉跨渠道客戶互動的實質內容。借助 AI 技術，這些非結構化數據將轉化為動態資源，實時驅動預測分析、個性化服務與戰略制定。不要僅僅存儲歷史數據，讓互動數據引領未來發展。
卓越服務始于記憶。持久的體驗記憶跨越渠道、會話與時間，不僅記錄事實，更捕捉偏好、情感與意圖。無論是人類還是 AI 客服，都能借助這種情境感知，實現更連貫的互動，建立更個性化的聯結，并自信地作出響應。隨著時間推移，每次交互都為不斷增長的智能體系注入養分，使體驗更睿智、決策更精準、結果更穩定。
對企業而言，這正是服務從交易型向變革型轉型的關鍵路徑。當記憶融入系統，忠誠度便呈復合增長，摩擦逐漸消弭，體驗愈發人性化——因為它本就源于人性。有記憶的智能，才是贏得信任的智能。
采取行動：構建跨越時間、團隊和渠道的上下文記憶
孤立的工具無法記住重要信息。要打造真正的體驗記憶，需要貫穿交互、系統和團隊的統一平臺。單點解決方案會丟失上下文、割裂旅程、遺忘過往。但當記憶嵌入單一架構時，AI 將更智能，客服人員更清晰，客戶每次都能感覺到被持續理解。
持久忠誠源于記憶的深度，而非回應的頻率。
“下一代 AI 系統將在學習、適應和記憶能力上更具人性化，其能力將超越模式識別范疇。記憶是關鍵環節……攻克這一難題將重塑 AI 的未來。”
——福布斯科技委員會《內存架構如何重塑人工智能》
隨著 AI 從實驗階段邁向企業級應用，可視性已成為不可妥協的必要條件。領導者需要的不僅是成果，更需要保障。AI 可觀測技術將技術層、運營層和體驗層的分散數據點相互連接，使企業能夠大規模追蹤趨勢、發現根本原因，提供擴展 AI 所需的透明度，讓企業充滿信心地推進部署。缺乏可觀測性，AI 將永遠是黑箱；擁有可觀測性，AI 便能成為戰略資產。
對高管層而言，這已經成為必選項。它保障業務連續性、降低風險并實現大規模治理。在自動化主導的世界里，看不見就無法領導，不理解就無法信任。
采取行動：追蹤 AI 的運作過程，才能信賴其輸出結果
將可觀測性視為核心基礎設施，而不是附加功能。從開發之初就構建監控機制，追蹤準確性、偏差、延遲及模型漂移。高管層的信任不僅需要成果支撐，更需清晰透明。當 AI 決策具備可視性、可辯護性與可衡量性時，才能在保持控制力的前提下實現規模化創新。
“數據可觀測性已不僅是技術升級——對于立志在 AI 驅動的世界中蓬勃發展的企業而言，這是關乎業務存亡的核心能力……它是數據信任的基礎，而數據信任是 AI 的必備條件。企業領導者必須立即行動，確保數據能夠驅動決策、創新與增長。”
——福布斯科技委員會《為何數據可觀測性是戰略要務》
原文地址：
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