2025-12-25 鵜鶘全面客戶體驗管理 | 譯者：馬振江
對客戶體驗的期望正以驚人的速度發展。那些關于人工智能（AI）變革性效益的早期熱潮——從超個性化到無縫交互，許多先行者難以將技術潛力轉化為真正令人滿意的體驗。消費者已然察覺，并因承諾與現實間的落差而感到沮喪。隨著 AI 為速度與個性化樹立新標桿，人們期待體驗中內置智能元素。但我們的研究表明，多數消費者對當前客戶體驗現狀并不滿意。
不難看出原因。當 AI 首次出現在客戶體驗領域時，它僅限于自動化簡單的任務，而且往往達不到過高的期望。但形勢正在發生變化。具備自主推理和決策能力、無需人工干預的 AI 智能體正在重塑游戲規則。87% 的客戶體驗負責人認為，此類 AI 如今能顯著提升每次客戶互動的質量。
時機再好不過了。企業正面臨嚴峻的經濟形勢，亟需提升運營效率：85% 的客戶體驗負責人表示，其所在企業正調整客戶服務策略，以應對這些挑戰。
與此同時，風險正不斷攀升。如今一個未解決的問題就可能讓品牌永久失去一位客戶。客戶體驗負責人必須持續迎難而上，大規模地與客戶建立更深層次、更具情感智慧的關系。
要在 AI 時代真正引領潮流，企業必須超越基礎應用，采用統一跨職能知識構建的下一代智能體——場景智能。這種方法融合結構化數據、歷史背景、動態信號以及指導客戶互動的政策，助力品牌在規模化運營中與客戶建立更深層的情感關系。
連通性是關鍵。基于整合的知識體系，AI 能夠洞悉全局：不僅處理事實，更能理解語氣、時機和意圖。這使得每次互動都更具相關性，更可能達成解決方案。通過在整個企業范圍內及時獲取互聯互通的洞察，組織能夠更好地應對日益增長的客戶咨詢、不斷攀升的運營成本、縮減的人員編制以及對更高成本效益的需求。
我們對 22 個國家的 6000 多名消費者及 5000 名客戶服務與體驗負責人及客服代表展開調研，旨在洞察組織在 AI 時代面臨的挑戰與機遇。我們識別出五大新興趨勢，為客戶體驗領導者和企業指明了清晰路徑：借助 AI 解決方案提升客戶體驗，在 2026 年及未來創造深遠影響。
想象這個場景：一對新婚夫婦前往阿馬爾菲海岸途中，在轉機時滯留當地。當天剩余所有跨大西洋航班均已取消。新郎當天早些時候剛與酒店禮賓部聯系過，此刻他向酒店發送了航班延誤的通知。當地時間已至午夜，AI 客服接手處理。它洞察到客戶的焦慮情緒，并調取了酒店對話的完整記錄——發現新婚夫婦當天早晨剛升級至蜜月套房。客服承諾套房將保留，并告知他們可以延長住宿。
如此精準的個性化服務如何實現？擁有豐富記憶的 AI。
場景記憶正在重塑個性化體驗：將客戶體驗從一次性互動轉變為持續、知情的對話。這些體驗契合了 AI 時代客戶的價值取向與期望——超過三分之二（67%）的消費者認為，既然 AI 能分析他們的互動數據，品牌就應提供更個性化的服務。
但這不僅限于關鍵時刻。人們期望在每次服務互動中都能獲得個性化與連續性體驗。無論是與 AI 客服確認行程，還是向人工客服咨詢折扣，不管渠道或時間間隔如何變化，消費者都希望能無縫銜接上次對話。重復陳述問題已困擾消費者數十年：74% 的人對此深感沮喪，認為這是品牌不重視其時間與忠誠度的表現。
許多客戶體驗負責人終于開始采取行動，設計出具有記憶能力的體驗，降低客戶努力成本、提升忠誠度并深化個性化服務。客服人員也深諳其價值：73% 的人表示，在統一界面查看歷史客戶互動記錄，有助于他們更高效地完成工作。他們無需再從多個系統拼湊零散信息，而是能獲取所需背景資料，從而更快解決問題、避免重復詢問，并提供更個性化的服務體驗。
至于那對蜜月旅行的夫婦？當他們計劃下次度假時，一定會銘記酒店如何讓他們感受到被關注，并倍感尊貴。
根據我們的研究，高成熟度企業已率先實現此級別的個性化服務。它們不僅部署基礎 AI 系統，更構建了跨渠道、跨時間的上下文關聯體系，確保每次交互都能延續用戶記憶。高成熟度企業具備以下特征：
回報顯而易見：投資于記憶型 AI 的團隊在核心指標（如 CSAT）上取得了顯著提升。與此同時，未采用記憶型 AI 驅動的體驗將日益顯得冷漠疏離——且與用戶需求脫節。這對企業而言是絕對不能犯的錯誤：74% 的行業領袖坦言，若不加速 AI 應用，其組織可能難以在當前經濟環境中保持競爭力。
建議：首先從減少重復對話開始——運用能記住并復用客戶分享細節的 AI，避免客戶重復陳述。接著將這種記憶貫穿后續互動，例如客戶切換渠道或數日后回訪時。隨著時間推移，逐步構建更廣闊的關聯知識體系，讓每次互動都充滿連續性與個性化體驗。
客戶的期望并非孤立存在。當人們在某個領域體驗到更快捷、更順暢的服務時，他們會將這種期望帶入與其他品牌的互動中。隨著期望值持續攀升，品牌絕不能落后于時代。
無論是客戶體驗負責人還是客服人員，都感受到提供更快速服務的壓力，他們表示，服務速度在過去一年變得愈發重要。曾經被視為 VIP 服務的體驗（例如即時回復或全天候支持）如今已成為基本標準。事實上，近四分之三（74%）的消費者表示，由于 AI 的發展，他們現在期望客戶服務能夠 7×24 小時提供支持。
但人們想要的不僅是即時回應，更期待問題能得到準確有效的解決。當問題拖延或被推諉時，客戶會失去耐心——品牌則面臨失去忠誠度的風險。
體驗負責人對此風險有著清醒認識：85% 的人表示，無論通過何種渠道，若品牌無法在首次接觸時解決問題，客戶就會放棄該品牌。當前經濟形勢更使這種高期待值雪上加霜：93% 的體驗負責人表示注意到經濟環境導致的客戶行為變化，其中排名前三的變化是：
幾乎所有領導者（87%）都認同，AI 正在顯著提升首次響應和完全解決的速度。例如，智能 AI 客服正全天候介入協助客戶——無需人工干預即可自主決策并提供即時解決方案（如退款或退貨）。
這對身處服務一線、了解客戶需求的客服人員而言是個好消息，他們一直呼吁引入 AI 工具來滿足客戶要求。過去一年間客服人員發現，對客戶而言，與真人客服對話的重要性相比，快速解決問題的重要性已達到 1.3 倍。
由互聯知識和上下文驅動的 AI 正在提升行業標準。但要實現真正影響，必須全面采用工具并融入日常工作流程。那些投資培訓與變革管理、支持 AI 的應用（尤其是客服人員使用）的企業正領先于未采取行動的企業：96% 的高成熟度企業表示 AI 顯著加快了首次回復和完全解決的速度。相比之下，只有 60% 的低成熟度企業持相同觀點。
建議：全天候支持已成為基本要求。通過部署由互聯知識驅動的 AI 智能體客服，搶先滿足客戶期望——無論是處理簡單的常見問題，還是應對更復雜的多步驟問題，這些智能體都能快速檢索并應用正確的信息。
全渠道在滿足客戶方面取得了突破，通過各種渠道（如短信、電子郵件和電話）為客戶提供一致（但分散）的支持服務。
但到了 2026 年，客戶期待更多。他們希望在最有效的方式和最適合場景的媒介中溝通，且無需丟失上下文或重新開始對話。這意味著在同一交互中完成展示損壞產品、描述復雜問題、分享相關截圖等操作。
答案在于多模態支持。多模態支持使客戶能夠通過語音、圖像、視頻和文本在單一、流暢的交互中進行溝通，從而獲得正確的解決方案。與要求客戶選擇單一渠道的全渠道支持不同，多模態支持提供了無縫融合多種渠道的機會。
大多數人早已習慣以這種方式交流。試想：視頻通話時向朋友發送鏈接，或工作聊天時共享屏幕。因此用同樣方式與品牌互動也合乎情理：79% 的消費者表示，共享媒體內容能讓獲取支持更輕松。76% 的消費者表示，在與某企業溝通時，如果能在同一對話線程中直接添加文本、圖片和視頻，而不必重新開始對話，他們會選擇該企業。
雖然文字和圖像仍是數字服務交互的主流形式，但視頻支持正日益普及。多數消費者愿意開啟攝像頭以獲取退貨驗證（70%）、技術故障（67%）和產品組裝（64%）方面的幫助。相應地，AI 客服可通過生成操作視頻或實時故障排除提供支持。
語音技術同樣深度融入多模態交互體系。面對復雜、高風險或情緒化問題時，客戶仍然會尋求語音方式，因為語氣、細微差別和快速交流很重要。隨著 AI 現在能夠實時處理和處理語音輸入，甚至將其與視覺或上下文配對，語音重新成為高價值、高速的解決方案。
為此，體驗負責人正轉向能夠無縫切換聆聽、閱讀和觀看模式的 AI，確保客戶無論通過何種溝通渠道或格式，都能獲得最快捷、最精準的響應。
這種變革的熱潮已然顯現。行業領袖們正積極預測多模態支持將帶來的投資回報率，并預期支持交互模式將發生重大轉變——純文本渠道將逐漸被更豐富的多媒體輸入方式取代。
建議：將多模態技術融入當今工作流程，保持領先地位。從客戶已使用的渠道入手，如文本、圖像和語音，縮短問題解決時間，提高溝通清晰度，同時隨著業務發展，為組織拓展至視頻和屏幕共享等更豐富的媒介奠定基礎。
在衡量 AI 表現方面，我們的數據清晰表明：87% 的領導者認為 AI 已顯著提升數據分析能力。在成熟度較高的企業中，這一比例高達 97%。
在此勢頭基礎上，先行者正聚焦下一階段目標：將質量保證（QA）數據與自然語言提示相結合，開創分析新模式。這種名為“可提示分析（promptable analytics）”的新方法，不僅將實現數據民主化，更將重新定義卓越績效的標準。
與此同時，SeatGeek 等機構正在擴展其評分體系——在客戶滿意度（CSAT）和首次聯系解決率（FCR）等傳統指標基礎上，疊加自動化控制、機器人滿意度和每次聯系成本等分層指標。
這些由 AI 驅動的新型績效指標捕捉到了傳統 KPI 指標無法衡量的維度：78% 的領導者表示 AI 迫使他們重新思考成功標準。然而仍有 84% 的人堅稱客戶滿意度仍是核心指標，這印證了新型指標實為傳統成功衡量標準的補充，而非替代。
不久的將來，可提示分析技術將使任何人都能用自然語言查詢業務運營狀況，并在數秒內獲得答案。客戶體驗負責人已洞察其價值：81% 的人認為，賦予每位員工提問權限，將徹底改變決策模式。
管理人員將從這些洞察中獲益最多，他們可發起各類查詢——從國家層面的采購數據到供應商的具體運營細節，乃至更多維度的業務信息。隨著應用加速普及，可提示式分析正邁向主流，重塑著組織定義成功、衡量成效并采取行動的方式。
目前，44% 的企業已建立活躍的實時分析中心。但未來一年內，這一比例將近乎翻倍至 86%。盡管當前僅有不到半數（47%）的企業追蹤 AI 相關 KPI，但未來 12 至 24 個月內，這一比例將達到 86%。
高成熟度組織已領先一步。在未來一年中，這些先行者預計其組織中 97% 將能夠使用可提示分析功能，而低成熟度組織中這一比例僅為 55%。在 AI 指標追蹤方面，高成熟度企業同樣遙遙領先，其實施速度是低成熟度企業的兩倍。
若這種差距持續擴大，落后者將在這個崇尚智能、透明與敏捷的市場中面臨進一步被甩開的風險。
建議：超越速度與數量指標，開始追蹤解決率作為真正的衡量標準：問題是否首次就徹底解決？基于解決率的 KPI 能減少重復聯系、降低成本，并提升客戶忠誠度。
消費者日益接受 AI 在客戶體驗中的應用。我們的研究顯示，79% 的消費者認為 AI 已成為現代客戶服務的重要組成部分。近三分之二（64%）的受訪者表示，他們與 AI 的互動頻率較一年前有所增加。
但互動量的增長也抬高了期望值。隨著企業將 AI 更深入地融入服務支持運營，可視性變得至關重要。僅僅知道 AI 做出了決策是不夠的：幾乎所有消費者（95%）都希望了解 AI 做出某些決策的原因——并且他們期望解釋清晰易懂。對更高透明度的要求較去年增長了 63%。
透明度與可解釋性相輔相成。體驗負責人必須確保 AI 系統與企業價值觀、政策及監管義務保持一致。與此同時，面向客戶的團隊正承受著日益增大的壓力，需對 AI 驅動的決策提供解釋——超過三分之一的客服人員表示，這是他們去年面臨的最大挑戰之一。若缺乏合適的工具，他們將無法持續提供解釋。
盡管體驗負責人原則上支持透明化，但我們的數據顯示，他們在實踐中進展緩慢。為何存在這種差距？部分企業仍將客戶服務視為成本中心。而在 AI 應用方面，體驗負責人的首要任務是提升效率，因此確保透明度并未被列為優先事項。
這是對體驗領導者的行動號召：86% 的高成熟度企業已實施或計劃實施 AI 推理控制機制。
成功實現 AI 透明度，需要跨系統整合知識體系、清晰理解政策與規范，并明確界定可向客戶共享的信息邏輯。奠定這些基礎后，企業方能滿足日益增長的客戶期望，強化信任關系，并將透明度轉化為競爭優勢。
建議：在關鍵環節優先保障 AI 透明度：退款、定價和安全保障。用客戶能理解的通俗語言解釋，取代模糊的系統決策。清晰的說明能建立信任，即使結果對客戶不利時亦是如此。
高成熟度企業正在每個領域超越同行——通過場景智能，強化其卓越體驗，贏得吸引并留住客戶、提升利潤的競爭優勢。
要保持領先地位，組織必須與該領域的領軍者保持同步，他們：
原文地址：https://cxtrends.zendesk.com/
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