2025-08-14 鹈鹕全面客户体验管理 | 译者：马振江
OpenAI 的人工智能（AI）聊天机器人 ChatGPT 于 2022 年 11 月底正式发布，这一事件不仅改变了美国各地会议室和咖啡馆中的对话方式。“整个世界开始发生变化，”伦敦咨询公司 GDR Creative Intelligence Ltd.的首席执行官 Kate Ancketill 回忆道。该公司专门研究客户体验的未来。“人们意识到，你可以与计算机进行直接交流，而它能够以一种接近人类对话的方式回应你。”
自那时以来，各组织一直致力于追寻 AI 及其在整个客户旅程中模拟人类与消费者互动的能力，但成效不一。通信平台如短信、电子邮件、即时通讯 APP、社交媒体消息和聊天机器人持续增多，成为与客户进行对话式互动的强大数字渠道。例如，电子商务网站嵌入实时聊天功能，客户可以询问产品价格或库存情况。通过短信，品牌可以为客户提供实时包裹跟踪信息。而即时通讯 APP 能够基于客户的过往购买记录，通过促销优惠重新吸引现有客户。这种对话式体验不仅跨越多个渠道，更能在客户旅程的各个关键触点精准触达客户。
事实上，根据《哈佛商业评论》分析服务部对 167 名熟悉其组织使用沟通平台与客户互动的读者进行的调查，93% 的受访者认为，为客户提供积极的对话体验，对他们的组织极为重要或非常重要。
对话式体验（Conversational experiences）指的是组织通过沟通平台在客户旅程的不同阶段与客户进行的互动。根据受访者的反馈，这些互动已经带来了积极的商业成果，包括提升客户满意度（53%）、增强品牌声誉（51%）、提升客户数据洞察力（44%）以及增加客户信任（42%）。尽管存在这些竞争优势，但在与客户创建自然、人性化的对话方面仍存在大量改进空间。不到五分之一的受访者表示，其组织通过使用沟通平台实现了更大的市场份额（17%）或成本节约（17%）。
为了更好地与客户进行对话式互动，组织必须允许客户通过喜欢的数字渠道，以自己的方式进行对话，认识到互动时的客户意图和上下文场景的重要性，利用 AI 的力量，同时支持人类干预。这是一个艰巨的任务，但它可以带来丰厚的回报。
“端到端无缝的对话体验，通常由 AI 支持，可以提升与品牌的互动体验，”咨询公司 Clarkston Consulting Inc. 的副合伙人 David Patterson 表示。该公司总部位于北卡罗来纳州达勒姆市，为生命科学、消费品和零售行业提供咨询服务。“真正的商业价值在于，如果做得正确，这些对话体验可以提升客户忠诚度，而大多数零售商都非常重视这一点。”
不难理解组织为何专注于打造对话式体验。当今消费者依赖日益多元化的数字渠道完成日常任务、获取实时信息并做出决策。无论是通过邮件预约医生、接收外卖服务的短信提醒，还是在社交媒体上向关注者征集餐厅评价，大多数消费者已习惯便捷且实时互动的体验，并期待从购买的任何品牌中获得同样的体验。因此，组织面临着越来越大的压力，需要在消费者所在的地方提供他们所需的信息。与此同时，创新型消息传递渠道，如富媒体通信服务（Rich Communication Services），正在出现，这些渠道具备提升客户体验的能力，例如高质量的媒体共享。
62% 的受访者表示，客户期望的变化是促使其组织对使用通信平台产生兴趣的主要因素，其次是跟上不断变化的数字环境的压力（40%）和竞争加剧（38%）。
“消费者期望始终在提升，”总部位于伦敦的数据分析公司欧睿国际（Euromonitor International Ltd.）零售与数字购物洞察全球负责人 Michelle Evans 表示，“因此，若某公司推出可用于沟通的新功能，几乎可以预期，其他公司也会跟进推出类似功能，即便它们并非同一行业。”
在快速变化和充满挑战的商业环境下，为了更好地与客户互动，企业对通信平台产生了更大的兴趣，但他们对平台使用效率的看法却各不相同。三分之一的受访者表示，他们的组织比竞争对手先进得多或略先进，另外三分之一的受访者认为他们与竞争对手相同，而近三分之一（31%）表示其使用水平比竞争对手稍逊或逊色得多。
在客户旅程的任何特定阶段，通信平台的使用都未达到显著成效。营销团队通常依赖社交媒体渠道，通过个性化活动吸引客户。即时通讯 APP 是向客户提供定制化推荐、推动电子商务销售的理想工具。而直观的聊天机器人则能有效支持售后服务。
然而，当被问及组织在客户旅程中使用通信平台的有效性时，约三分之一的受访者表示，在任何特定领域（售后支持/客户服务、营销和电子商务）中，这些平台“非常有效”或“极具成效”——具体比例分别为34%、33% 和 30%。
显然，组织正在朝着创建更多对话式互动的方向迈进。例如，他们积极利用通信平台在客户旅程的不同阶段引导消费者，包括营销（90%）、售后支持（87%）和电子商务（74%）。
然而，尽管利用通信平台可以实现企业与客户之间的实时对话，但这些举措往往难以实现类似人类的互动。模拟人类对话，需要机器学习和自然语言处理——这些技术是 AI 驱动的聊天机器人（也称为对话式 AI）的核心。通过分析对话和聊天中的非结构化数据，识别客户意图并理解互动的深层场景，智能聊天机器人能够以自然且相关的方式回应客户查询。
例如，一位客户向聊天机器人发送消息称：“我想取消我的流媒体订阅。我对这些烦人的服务中断感到非常沮丧。”通过情感分析识别“沮丧”和“烦人”等关键词，聊天机器人能够轻松识别出负面情绪互动。与此同时，聊天机器人的机器学习模型识别出，尽管沟通的主要目的是取消订阅，但技术问题也影响了这一决策。作为回应，聊天机器人向客户保证，公司流媒体服务中的技术问题都已解决，并提供三个月的免费延长服务。
Evans 表示，渴望利用这些能力的公司越来越多地押注于 AI，希望能在拥挤的市场中脱颖而出，实现差异化。
然而，许多组织在实施对话式 AI 应用场景时仍面临挑战，尤其是在解决客户问题方面。
只有 11% 的受访者表示，他们的组织与使用 AI 的客户建立类似人性化、有意义的互动方面非常或极其有效，尽管 87% 的受访者强烈或部分同意这一说法：“对我的组织来说，个性化、有意义和人性化的对话体验非常重要。”
调查还揭示了在不依赖人工干预的情况下，使用对话式 AI 完成特定任务（如提供个性化推荐和解决客户问题）所面临的困难。事实上，当被问及组织在使用对话式 AI 完成各种任务时的有效性时，无论任务类型如何，最常见的评分都是“完全无效”或“不太有效”（占比在 42% 至 56% 之间）。
一个重大障碍在于语言本身具有复杂性和模糊性。词汇和短语往往根据上下文场景不同而具有多种含义，这使得聊天机器人难以准确理解客户的意图。“对于 AI 驱动的聊天机器人而言，理解不同语言、不同方言以及讽刺语气是关键挑战之一，”Evans 表示。“仍有很大的发展空间；要让聊天机器人识别出客户的挫败感，我们还有很长的路要走。”
事实上，56% 的受访者表示，他们的组织在不依赖人工干预的情况下，使用对话式 AI 解决客户问题时，效果并不理想或效果不佳。
组织要更好地利用通信平台，还必须克服诸如可见性差和集成问题等技术障碍。例如，组织在使用通信平台时遇到的首要技术问题是“缺乏对所有平台活动的一体化视图”，48% 的受访者提到了这一点，紧随其后的是“在客户旅程的各个阶段难以捕获客户数据”（46%）。
“数据往往分散在不同的系统中，”波士顿咨询集团（BCG）北美市场营销、销售与定价业务负责人 Mark Abraham 说道。他也是《个性化：人工智能时代客户战略》一书的合著者。“这些数据不够规范，缺乏关联性，且更新频率不匹配。”
构建跨渠道和触点的 360 度客户视图，需要从线上和线下渠道收集洞察。应用程序、呼叫中心、客户关系管理系统、忠诚度计划、支付系统——这些渠道都包含宝贵的数据片段，这些片段共同构成了一个全面的客户画像。然而，当数据碎片化且可见性受限时，理解客户偏好并让他们参与相关对话体验可能会变得困难。
对于组织而言，将 AI 功能整合到其通信平台中是一项重大技术挑战。事实上，44% 的受访者指出，将 AI 功能整合到这些平台中是其组织面临的技术挑战，紧随其后的是整合其他软件的困难（42%）。
“挑战在于理解技术能做什么和不能做什么，理解如何实施 AI 应用，然后确保整个 IT 基础设施的无缝集成，使所有系统能够协同工作，”西北大学凯洛格商学院市场营销学高级讲师、《技术谬误》的合著者 Jonathan Copulsky 表示。“企业不仅需要掌握如何使用和部署 AI 技术，更要学会将其融入整个客户体验体系。”
在阻碍组织使用通信平台的因素中，48% 的受访者指出，未将投资于先进对话技术列为优先事项。然而，随着企业开始从 AI 相关投资中获得更多价值，优先级可能会发生变化。同样，47% 的受访者指出，需要具备通信平台专业知识的人才——这在任何技术领域以及寻找合格的 IT 专业人员时都是一个常见的问题。
然而，比投资不足和缺乏高素质人才更令人惊讶的是，受访者在使用数字渠道时报告的最大组织挑战：近半数（49%）表示，他们的组织尚未建立使用通信平台的最佳实践。
BCG 的 Abraham 指出，问题在于“太多公司专注于构建一个包含所有可能客户数据的庞大数据湖，而非自问‘为了能更好地帮助客户，我们希望通过客户数据解答的三个至五个关键问题是什么？’” 例如，他指出，企业在利用通信平台进行互动前，必须先了解客户感兴趣购买的产品、其独特的购买模式以及价格敏感度。
幸运的是，通过采用必要的最佳实践，组织可以朝着正确的方向前进，开始与客户建立自然的、人性化的对话。一个可靠的战略基于这样的认识：时间和相关性是与客户进行对话式互动的关键要素。因此，Patterson 建议品牌“确定对话触点最合适的位置。在购买旅程中，如果没有在合适的时机进行互动，你就会错失良机。你应该弄清楚个性化在哪里最有意义。”
Patterson 以一家跨国个人护理公司为例，该公司开发了一款 AI 聊天机器人，在热门即时通讯平台上为用户提供给亲友的礼物建议，与客户互动。Patterson 表示，通过为对话体验找到一个具体且独特的应用场景，零售商可以在客户购买旅程中的关键时刻抓住商机，同时收集客户数据。
塑造积极对话体验的另一条途径是设定目标。根据西北大学的 Copulsky 的研究，组织必须自问的问题是：“我是否希望提供一种令人难忘的客户体验，还是提供一种无摩擦的客户体验？”根据回答，组织必须部署适当的技术。例如，即时通讯 APP 发送的自动化消息非常适合邀请客户为品牌客服满意度打分。而 AI 聊天机器人更能精准识别用户意图，这对于详细解答产品独特功能特性非常重要。
尽管企业努力与客户之间建立像人类一样的互动，Patterson 指出，仍有“某些场景下人类客服无法被完全替代”。“目前仍有许多需要决策支持的交易场景，而聊天机器人尚无法完美处理或应对这些情况。”
例如，假设一位客户正在尝试续订某项服务，同时希望对最近账单中的一项收费提出异议。聊天机器人可以处理续订事宜，但需要人工客服来解释账单收费。在这种情况下，为了保持对话体验的积极性，必须实现从聊天机器人到知识丰富的人工客服的无缝切换。
根据客户在购买旅程中所处的阶段，确定对话体验的意图，并将人类客服代表纳入对话式 AI 战略，是帮助组织从创建对话体验中获得更大价值的最佳实践。
已有大量努力，提升整个客户旅程中的客户互动体验。事实上，在被问及未来 12 个月内组织提升对话体验优先考虑的措施时，仅有 3% 的受访者回答“没有”。更具体地说，半数组织表示优先考虑使流程更加自动化。自动化应用场景通常涵盖从自动化回答/常见问题到自动生成客户与品牌互动报告等多个方面。
许多企业还计划重点提升技术应用以优化对话体验。具体举措包括：提升对话中 AI 的应用（41%）、整合通信平台（39%）以及更新工具/软件（39%）。
这无疑是个好消息，因为越来越多的证据表明，人们对自然、人性化的对话需求日益增长。企业已经在自动化和快速响应解决方案方面取得了显著进展。许多企业也从过去的失误中汲取了重要教训，例如更深入地了解客户在不同通信平台上的活动、吸引具备必要专业知识的人才，以及认识到在日益数字化的互动中，人类客服人员的作用。
但最重要的是，当今的客户希望从能够洞察其独特需求、提供个性化信息并模拟人类互动的品牌购买产品。AI 在满足这些需求方面将发挥关键作用，这在很大程度上得益于它不仅能识别单个词汇，还能以人类迄今为止能做到的方式理解客户查询的深层语境。
“这就是为什么我对客户体验的未来如此热情和兴奋，”Abraham 说，“组织可以利用 AI 来推动增长，显著提升客户体验。”
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