2025-09-11 鹈鹕全面客户体验管理 | 译者：马振江
品牌在客户互动中运用人工智能（AI）已有近十年历史，智能聊天机器人便是典型代表。但生成式 AI 的迅猛崛起，让管理层意识到这项技术在提升客户体验（CX）方面蕴藏的巨大潜力。超个性化服务、自动记录与呼叫处理、实时响应客户咨询提示等，都是该技术助力客户体验团队的具体方式。但这些应用是否真正发挥了效用？
通过对企业高管和消费者的调研，我们探究了 AI 对客户体验的实际影响。调研发现，品牌方正积极开发 AI 在客户体验领域的应用场景，并在个性化服务、客户支持及整体客户忠诚度等维度收获回报。
但也不全是好消息。大多数消费者并没有看到 AI 在个性化体验方面带来的任何改善。他们认为品牌在自动化交互中未能提供足够的人工介入渠道。
我们的调查覆盖了七个国家和地区（美国/英国/法国/德国/荷兰/澳大利亚/日本）的 5000 名消费者和 500 名高管。我们询问消费者对品牌提供的 AI 交互体验的满意度，并向高管们了解他们在客户体验中应用 AI 所面临的挑战及应对策略。以下是核心发现：
品牌必须加大力度，将 AI 带来的内部客户体验优势传递给消费者。多数高管表示，过去两年间，其客户体验和客户忠诚度指标均有所提升。超过半数受访者（客户体验提升占比 52%，忠诚度提升占比 60%）认为 AI 是改善的主要原因。尽管消费者对自动化交互普遍满意，但他们仍会感到沮丧——尤其因无法联系到人工客服而产生的挫败感最为突出（47% 受访者提及此问题）。
企业需突破数据限制，提升个性化服务水平。个性化是人工智能在客户体验领域的主要应用场景，44% 的高管表示 AI 在此领域已产生效益。但消费者尚未充分感受到这些益处：过去两年间，认为个性化服务削弱整体客户体验的消费者比例（30%）高于认为其有所改善的比例（26%）。多数受访者表示个性化服务未见改善。约三分之二高管指出数据隐私限制了 AI 在个性化领域的应用，46% 认为数据质量是客户体验的主要痛点。相较现有聊天机器人，语音 AI 技术的应用能显著提升自动化交互的个性化体验。
消费者尚未准备好放弃人际接触。当品牌互动涉及真人时，消费者满意度远高于 AI 互动（88% 比 60%）。正如我们所知，消费者希望在需要时能轻松获得真人协助。尽管部分企业期待未来客户体验完全由 AI 驱动，但现阶段他们仍在同步投资 AI 与人工服务，双轨并进。
衡量 AI 影响的新方法正在探索中。AI 对客户体验的真实影响难以量化——或许因为企业正以多种方式运用它。超过半数受访企业（53%）正调整现有体验指标，以评估 AI 的影响，但三分之一企业计划开发全新的指标体系。随着 AI 投入持续增长，管理层将更迫切要求获取投资回报率（ROI）的实证依据。
自生成式 AI 作为企业技术出现以来，各公司一直在探索如何利用它来提升客户体验运营。我们调查的大多数高管表示，他们的公司正从客户体验领域的 AI 应用中获益。过去两年间：
能够量化 AI 影响的企业寥寥无几，这表明上述积极评价更多源于高管的直觉，而非量化指标。但部分企业已通过数据验证了效益——例如员工生产力的提升。保险与退休保障服务商保德信金融集团（Prudential Financial）客户体验主管 Abhii Parakh 指出，在营销内容初稿生成环节，AI 为公司营销团队节省了高达 75% 的时间。当公司整合客户调研结果时，该团队同样实现了时间节约。Parakh 说：“过去手动处理 50 位客户的研究耗时三周，现在借助 AI 仅需三分钟。”
各大品牌正将 AI 应用于各类客户体验运营场景。客户支持是最常见的应用场景，75%的高管提及此类应用。
美国能源公用事业公司 Exelon 业务覆盖多个州，主要通过 AI 提升客服代表的工作效率。“我们正试点生成式 AI，帮助客服人员更高效处理来电，”该公司客户体验高级副总裁 Morlon Bell-Izzard 表示，“这包括在通话过程中适时向客服推送精准数据，从而提供更流畅、更个性化的服务体验。AI 还能自动生成通话摘要，减轻客服的工作负担。”
个性化是 71% 受访企业采用 AI 的另一主要场景，69% 的企业正运用该技术优化客户数据收集与分析。高管们表示，在这些领域以及客户支持方面，AI 迄今带来了最显著的客户体验效益。
但我们的研究表明，诸多效益尚未惠及消费者——尤其体现在 AI 驱动的个性化服务方面。
人工智能如何保障电力供应
随着新冠疫情封锁措施在美国造成冲击，许多中等收入家庭首次陷入支付能源账单的困境。“与部分低收入家庭不同，这些客户向来按时缴费，从未寻求过援助，”公用事业供应商 Exelon 公司的 Morlon Bell-Izzard 表示，“突然间，他们陷入了前所未有的困境，不知该向谁求助。”这场危机为 Exelon 提供了首次运用 AI 造福客户的重大机遇。
该公司运用 AI 和预测分析技术，识别出未来数月可能面临缴费困难的客户群体。基于分析结果，公司针对这些客户启动了专项服务计划，提供个性化建议，包括最相关的援助项目及其申请途径。“多位客户主动联系我们表达感谢，”Bell-Izzard 说，“有人对我们的主动关怀感到意外，可以说这是我们运用 AI 提升客户体验的首个重大成功。”疫情后通胀加速之际，公司延续了这项 AI 驱动的关怀计划。
Bell-Izzard 认为 AI 也能为公司的低收入客户提供帮助。“我们在多个运营州设有能源援助资金，但客户难以申请，因为流程过于复杂，”她表示。“在我们管辖的某个地区，只要申请过联邦补充营养援助计划（SNAP），就能自动获得州能源援助资格。我们希望借助 AI 简化申请流程。”
我们在七个国家调查的 5000 名消费者对 AI 影响客户体验的态度比品牌高管更消极。他们对仅通过 AI 与品牌互动的态度总体较为宽松，但舒适度因互动类型而异。近三分之二的受访者对 AI 处理购买交易和产品咨询感到舒适，但当 AI 处理投诉时，感到舒适的受访者比例则有所下降。
消费者最常进行的自动化交互涉及银行业务及其他金融服务、零售购物以及获取健康产品或服务。60% 的受访者表示，过去两年间，他们对这种自动化交互总体满意。但他们更青睐人性化服务：88% 的受访者表示，对于主要或完全由人工客服处理的交互体验感到满意。
消费者最沮丧的根源是什么？当他们需要人工服务时，却无法获得帮助——这在消费者烦恼清单中遥遥领先。47% 的消费者表示，无法联系到人工客服是他们对自动化交互最不满的原因。品牌方也深知这种沮丧：相当比例的企业表示，客户对 AI 交互的主要投诉正是无法联系到人工客服。
Bell-Izzard 指出：“在公用事业领域，当客户面临停供风险无法缴费，或遇到复杂账单问题时，与富有同理心的人工客服沟通，远比与缺乏同理心的聊天机器人交流更令人安心。即便我们成功让 AI 具备同理心，也无法满足客户的所有需求。”
“自动化交互中的人工参与度仍然太低，”客户体验专家、咨询公司 Doing CX Right 创始人 Stacy Sherman 指出。但即便有人工客服介入，响应仍可能支离破碎且笨拙：“客户致电客服时，先被聊天机器人收集信息。等到接通人工客服后，却常常被重复询问相同问题。负责 AI 响应的团队与人工响应团队之间缺乏协调一致性，这导致客户体验摩擦。”
除了人类因素外，反应迟钝或表达生硬的聊天机器人本身也会给消费者带来巨大挫败感。我们调查中的消费者和品牌方对此观点一致，许多受访者表示，迟缓的响应和生硬的语言是引发不满的根源。曾任职于 JCPenney 等零售企业的资深首席营销官 John Aylward 说：“当品牌成功打造 AI 聊天机器人时，消费者会渴望获得更多此类体验，但真正做好的寥寥无几。”
语音人工智能有望提升此类自动化交互的质量。作为聊天机器人的升级版，语音 AI 系统运用自然语言处理、机器学习和语音识别技术，为客户咨询和请求提供语音响应。除其他优势外，这类系统还能借助实时数据分析等 AI 关联能力，增强交互的个性化程度。
消费者对品牌当前运用 AI 实现个性化的效果并不满意。更多人认为这损害了整体客户体验，而非提升体验（30% 比 26%）。最大比例（44%）的受访者表示这对他们的体验毫无影响。这对品牌而言是个问题，因为个性化是 AI 在客户体验领域最常见的两大应用场景之一。尽管众多高管声称其个性化应用已产生效益，但多数消费者并未感受到这些改善。
其中一个因素在于企业使用客户数据的限制：65% 的高管表示，数据隐私法规限制了他们利用 AI 提升客户体验运营个性化的空间。Bell-Izzard 指出：“在个性化与数据隐私之间取得恰当平衡，颇具挑战。有时你拥有宏伟愿景，但必须认清并评估隐私风险。我们的风险管理团队始终参与决策过程。”
未能实现这种平衡的企业将面临消费者信任流失的风险。超过半数（54%）的消费者表示，过去两年间，他们对企业妥善使用个人数据的信任度有所下降。另有 41% 的消费者称，他们持续遭遇企业侵犯数据隐私的行为。“随着企业不断探索利用 AI 创造新服务和收入来源，未来让客户确信其数据安全性的难度将持续增加，”Aylward 说。
对 Sherman 而言，透明度是建立信任的关键：“在这个时代，个性化服务至关重要，但关于个性化的沟通同样不可或缺。当你向客户明确说明你的做法及其原因时，他们会更容易接受。践行这一理念的品牌将建立更持久的客户关系。”
对希望在客户体验运营中运用 AI 的品牌来说，数据问题给带来了严峻挑战。高管们列举的三大痛点中，数据质量不足和隐私规则不完善位列其中。
对于保德信金融这类设有专门数据部门且数据治理体系完善的机构，数据质量问题更多集中于内部数据的安全性。“我们计划近期从供应商处引进一些客户体验专用工具，”Abhii Parakh 表示，“同时必须确保数据能完全整合，并在正确节点实现关联，才能有效利用数据。”
企业在开发基于 AI 的新体验应用场景时，必须解决数据可用性与质量问题。一个典型应用场景是，运用预测模型预判客户对电话等待时间过长的投诉。“我们计划扩展此类模型，但首先要获得所有必要数据，保证预测准确性，”Parakh 强调，“同时必须确保数据格式符合模型运行要求。”
AI 领域的技能缺口是企业长期面临的难题，而生成式 AI 的兴起更凸显了填补这一缺口的紧迫性。这或许解释了为何企业在提升客户体验 AI 运营的首要任务是招聘技术专家——41% 的高管提及此项。近三分之一（30%）的企业则优先为现有员工提供 AI 培训。
Bell-Izzard 指出，生成式 AI 虽能为客服人员提供强大的工具和内容支持，但操作复杂度较高。“培养员工处理复杂任务的能力是我们的首要任务，”她强调。
客户服务团队提升 AI 影响力的首要任务是优化客户反馈渠道，收集用户对 AI 交互的意见。此举有助于缩小客户与品牌对 AI 作用的认知差距，尤其在个性化服务领域。
近三分之一的高管表示，开发和衡量 AI 对客户体验影响的新方法，是未来两年的优先事项。目前，企业仍难以建立专门针对 AI 的新指标体系。超过半数受访者（53%）表示正调整现有体验指标来应对这一需求。但仅靠现有指标可能无法全面捕捉 AI 的影响。三分之一受访者正致力于开发全新指标体系。
普信金融的 Abhii Parakh 表示：“目前我们尚未获得 AI 影响和推动客户忠诚度和客户体验等关键绩效指标的具体证据，但正在努力开发相关数据。”与此同时，该公司正探索采用呼叫处理时长等成熟指标作为替代。Parakh 解释道：“如果在后台部署 AI 工具辅助客服人员，该指标便具有参考价值。因为客服人员需要处理数百种产品的多种场景信息来源，若无 AI 支持将耗费大量时间。”
Exelon 公司正采取类似策略。“生成式 AI 的迅猛发展，促使我们反思现有客户体验指标的适用性，”Bell-Izzard 说，“虽然生成式 AI 在客户体验领域的应用尚处早期阶段，但我们计划制定新指标来衡量其影响。”衡量 AI 投资回报率的方法可能需要更长时间探索。“我们清楚应用场景和商业案例设定的目标，正着力完善后端评估体系，验证效益实现情况。但将这些转化为投资回报率仍具挑战性。”
高管们对企业客户体验运营能否完全由 AI 承担尚存疑虑。约四分之一（26%）受访者表示将始终保留人工元素，其余则态度暧昧或倾向于后者。
但在客户体验的投资规划上，他们的意向更为明确。当被问及投资将如何分配 AI 驱动与人力驱动的改进时，占比最高的群体（44%）表示两者将获得大致均等的投入。零售业是个例外：该领域 52% 的高管表示，大部分资金将用于 AI 驱动的改进。
Bell-Izzard 说：“公用事业公司始终需要依靠人工客服的同理心与理解力，才能与客户建立真正的联系，满足其独特需求。某些挑战不仅需要解决方案，更需要唯有真人才能提供的共情与关怀。”
这种混合模式意味着面向客户的员工必须提升技能才能与 AI 高效协作。高管们指出培训有三大重点领域：
企业可将 AI 本身作为工具来提升培训效果。Stacy Sherman 曼指出：“AI 是强大的模拟工具，已被众多企业用于培训客户服务人员。客服代表和销售人员能在不同模拟场景中练习与客户互动。员工犯错时无需担心被上司察觉，这种培训既能增强他们的信心，又能帮助他们更熟悉 AI 技术。”
这种 AI 的应用方式有助于员工克服对该技术的普遍恐惧。“有些公司把 AI 强加给员工，只盼着它能奏效，”Sherman 说，“他们完全忽视了人们对 AI 的恐惧，包括担心它会取代自己的工作。企业必须直面客服人员使用 AI 时面临的情感和心理障碍。”“对待员工如同对待客户，透明是最佳策略。管理者需坦诚说明在客户互动中运用 AI 的计划，同时展示该技术如何拓展员工技能体系。”
在保德信集团，既有对 AI 工具充满热情的早期采用者，自然也存在持怀疑态度者。“但当他们开始接触这些工具后，便逐渐对此产生了热情，”Parakh 表示，“部分员工在亲眼见证 AI 带来的实际效益后，态度已从最初的抗拒转变为完全接纳。”
我们的研究表明，品牌在实现 AI 驱动的客户体验突破方面还有很长的路要走。生成式 AI 或许显著拓展了企业正在实施的客户体验应用场景，许多企业也将近期关键绩效指标的提升归功于 AI 的应用。客户对自动化交互的普遍接受度无疑令人鼓舞，但他们持续反馈的挫败感提醒着我们：品牌在破解 AI 应用于客户体验的密码方面仍有大量工作要做。品牌接下来该怎么做？
原文地址：
https://www.verizon.com/business/resources/reports/cx-annual-insights/
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