2026-01-15 鹈鹕全面客户体验管理 | 译者：马振江
我们正迎来客户体验发展的关键时刻。人工智能（AI）已不再是遥不可及的承诺，它正重塑品牌与消费者日常互动的模式。消费者如今期待即时、智能且个性化的服务体验，他们会将品牌服务与日常接触的 AI 体验进行对比。当客户体验未能达标时，差距将变得显而易见且不容忽视。弥合这一差距已成为领导层的首要任务。
要在新时代自信引领变革，渐进式调整远远不够。需要构建统一的 AI 平台——一个以智能为核心的基石，驱动每个工作流程、每次交互与每项决策。这样的平台能持续创造价值，将数据转化为智能，再将智能转化为企业级成果。
回报显而易见：员工通过增强智能发挥优势；客户享受更快捷、更个性化且更稳定的服务；企业则实现更高效率、更强盈利能力与更深厚用户喜爱。
在这个时代脱颖而出的领导者，是那些将智能置于客户体验战略核心的人。智能并非附加功能，而是驱动员工工作方式、客户服务模式及决策流程的引擎。若能正确运用，其价值将呈指数级增长：效率显著提升，增长速度加快，客户忠诚度持久不衰。
在本报告中，你将发现重塑企业体验交付方式的核心趋势，包括哪些策略正在崛起、哪些理念逐渐式微，以及如何投资才能获得持久影响。
当今客户期望他们的需求能即刻满足，且服务方式需体现个性化、相关性，甚至超越预期。正如日常搜索如今始于 AI 生成的答案，每段服务旅程也必须以 AI 为起点。Gartner 预测，到 2029 年，AI 智能体将自主解决 80% 的常见客户服务问题，无需人工干预，从而使运营成本降低 30%。
对客户体验负责人而言，这意味着服务将迈入全新维度：更智能、更具对话感，并由能采取实际行动的 AI 智能体驱动。要同时管理同步与异步渠道的主动互动、自动化流程及人工专业知识，仅靠孤立系统已难以支撑。
关键在于：AI 优先，并非 AI 独大。这是 AI 与人类协同作战的模式——AI 处理复杂任务，人类则专注于构建持久忠诚的关键时刻。
采取行动：以主动对话式 AI 作为第一响应者
设计以 AI 为起点，而非菜单或等待的客户旅程。运用对话式和 AI 智能体实现主动互动、大规模个性化服务和实时适应。确保 AI 与人类协同工作：AI 承担复杂任务，人工客服则专注于高价值时刻。这种“AI 优先而非唯一”的平衡策略，能提供流畅、可扩展且永不间断的服务体验。
“AI 在无需人工客服介入的情况下解决了 41.1% 的互动，这凸显了 AI 在自主处理大量客户咨询方面的有效性。”
——Metrigy Research 报告《2025-26 人工智能助力商业成功》
以人为本的 AI 能够放大优秀客服人员提供的最佳客户体验，并将这些经验复制到未来。员工在最高效时段提供的服务，如今可全天候提供，使每个接触点都能实现一致、个性化且可靠的体验标准。对于客户体验负责人而言，这一机遇在于延伸团队优势，而非取代团队。
真正的力量在于良性循环：AI 通过场景学习不断进化，在每次交互中持续优化，日益精于简化流程、预判需求并提升成效。当 AI 持续改善体验——不仅惠及消费者，更造福员工——信任便由此而生。
我们的研究表明，当人们信任 AI 时，他们不仅对服务更满意，整体幸福感也会提升。但人际联结依然至关重要。要实现真正的客户服务幸福感，品牌必须将自动化与人性化服务无缝融合。
采取行动：用持续进化的 AI 增强团队实力
将 AI 战略转向增强而非单纯自动化。汲取员工专业知识的精华，实现全天候扩展，并在每次交互中不断优化。构建一个 AI 框架：让 AI 从上下文中学习，随时间积累记忆，预判需求，自动化任务，从而减轻员工和消费者的负担。
“采用 AI 的企业，员工敬业度同比增长达 5.5 倍。”
——Aberdeen Research 报告《运用人工智能创造更真实的客户体验》
我们正迈入自动化的新纪元，AI 不仅辅助客服人员，更直接化身为客服。依托语言行动模型（LAMs）驱动，AI 智能体突破聊天局限，实现跨系统任务规划、决策与执行，同时消除交接环节与延迟。
这场变革正颠覆传统客服工作台模式。目标驱动型 AI 取代了冗长的菜单选择、反复点击和跨应用切换，直接交付成果。更新支付方式、处理退款或生成通话记录等操作，如今都能即时完成。对客户体验负责人而言，其影响不仅在于提升效率，更重塑了企业级工作模式。
采取行动：用直接交付成果的 AI 取代静态桌面
重新构想客服代表的桌面系统，将其打造为动态 AI 层，能够以自然语言响应请求，端到端执行任务。摒弃菜单和点击操作，赋能 AI 智能体在跨系统环境中即时规划、决策并完成工作。对于客户体验负责人而言，这意味着简化流程、降低工作强度，让员工专注于需要人类判断力创造最大价值的关键时刻。
“AI 智能体有望为组织创造巨大价值，尤其能进一步推动自动化进程。在传统自动化方法（包括工作流自动化和 RPA）无法触及的领域，AI 智能体打开了大门——这种自动化更具弹性与场景感知能力，而非僵化统一。如今，越来越多的复杂流程和人工任务可由 AI 实现（半）自主执行。”
——Gartner 报告《何时使用或不使用 AI 智能体》，2025年6月
卓越的服务并非局限于单一渠道，而是贯穿所有渠道，无缝衔接、同步推进且目标明确。协同运作可以实时整合人员、流程、人工智能与系统，将零散的交互转化为流畅的端到端体验。
随着客户体验日益复杂，协同运作成为统一力量，精准引导意图、分配行动任务，并在问题升级前予以解决，告别孤立工具与被动支持。
这关乎精准而富有目标的体验设计。对企业领导者而言，协同是实现个性化规模化、降低服务摩擦、提供即时响应式服务的关键。协同并非额外层级，而是客户体验的新型连接组织。
采取行动：设计主动策略，实时调整结果
精准定位客户陷入困境的地方，重构工作流程，实现自动响应、灵活适应与持续推进。端到端协同机制从首个信号开始，围绕客户意图整合 AI、人工客服与系统资源。它能预判需求、调动精准资源，在摩擦产生前化解问题——零延迟，零脱节。最终实现：更快的响应速度、更少的操作成本，使服务像你的客户一样流畅移动和变化。
“归根结底，真正的价值在于整体的协调运作。当 AI 智能体与人工客服在共享的背景、数据和洞察力驱动下协同工作时，奇迹便会发生。”
——Opus Research 报告《AI 在客户体验领域的未来》
手动操作正逐渐成为例外，而非常态。到 2026 年，工作将不再依赖应用程序——它将通过智能自动化工作流，在不同渠道和系统间无缝流转，无需人工干预。
这些并非静态表单或预设步骤，而是为即时端到端运行而设计的动态流程。工作流如今实现了应用程序曾经的承诺：提供速度、精准度和规模化能力。
AI 驱动的工具可实现流程标准化，减少客服人员操作差异，提升各接触点的服务一致性。这种统一的人工智能平台不仅能优化客户体验、建立信任、满足不断变化的期望，还能最大限度减少错误，并提升整体满意度。
对客户体验负责人而言，自动化成果释放出全新效率。无需在工具间反复切换，无需依赖人力扩张。只需智能流畅的自动化系统，工作便能持续推进。
采取行动：在速度与精准度至关重要的环节优先实现工作流自动化
识别仍依赖人工操作或低效工具的流程。用智能工作流取代它们，实现跨团队、跨系统、跨渠道的无缝协作。不要简单复制旧流程——而是重新设计，实现自动化。最终将获得更快的成果、更少的错误，并建立一个能与客户需求同步快速适应的基础架构。
“工作流就是新一代应用程序。别再满足于简单的自动化了。我们正迈入 AI 原生自动化时代，AI 将处理需要判断力的复杂工作流。这种 AI 不仅能倾听客户来电，更能理解意图，更新后台系统，并自主安排后续跟进。”
——Dave Michels，TalkingPointz 创始人
客户体验不再止步于联络中心，如今你的 AI 智能体同样如此。今天的智能体覆盖整个企业，无需交接或延迟即可解决问题、更新记录，触发履约流程。结果如何？从意图到结果的路径更短，每次体验都更智能、更互联。
AI 不再仅限于辅助一线团队，而是实现了跨领域协同运作。这种端到端智能体系中，企业每个环节都为加速优化客户体验贡献力量。无论前台或后台，当洞察力无缝贯穿整个企业时，部门边界将彻底消融。对管理者而言，这意味着更高效的解决速度、更少的盲区，以及全新服务维度——整个企业共同参与打造卓越体验。根据 MarketsandMarkets 关于客户体验中 AI 智能体的报告，AI 智能体市场规模预计将从 2025 年的 70.6 亿美元增长至 2032 年的 932 亿美元。
采取行动：扩展 AI 智能体，解决跨系统和部门的问题
审核哪些客户请求仍需要后台交接、延迟或手动跟进，这些正是 AI 智能体介入的契机——无论是解决案例、更新记录还是自动触发履约流程。AI 智能体的自主处理能力越强，你的服务就越流畅无缝。拓展其覆盖范围，让它们完成整个工作流程。
“AI 智能体……通过目标导向行为与自适应决策，为提升所有团队成员的生产力开辟了新途径——从前台到后台，乃至知识工作者皆可受益。”
——福布斯商业发展委员会《AI 智能体为银行带来下一个创新前沿》
碎片化的 AI 工具会制造更多孤岛，而非解决方案，导致重复劳动、错失机遇、成效递减。客户体验领导者正意识到：更多的 AI 并不等于更高智能。真正的变革源于互联智能：每一次交互、每项工作流程、每项 AI 能力都汇聚于统一平台。
当智能在企业中实现复利效应，价值便呈倍增态势。数十亿交互产生的洞察不再困守孤岛——它们在客服人员、系统与流程间层层传递。这正是 AI 实现指数级增长的奥秘：一个洞察启迪另一个洞察，一个模型让所有模型更智能，客户体验由此获得速度、规模与精度的三重飞跃。
采取行动：整合智能，让每次互动创造倍增价值
别再将 AI 视为孤立功能。构建互联基础架构，确保每个信号都让下一个更智能。当数据、行动与决策在平台间共享时，智能将呈指数级增长——影响力随之加速。客户体验领导者由此获得更快的解决方案、更深度的个性化服务，以及一个持续优化的飞轮效应。
“49% 的组织表示，由于数据分散导致服务效率低下，这表明缺乏统一的客户洞察力，无法在所有接触点实现互联智能。”
——Omdia《2024 数字体验现状：调研分析报告》
记录系统存储结构化数据：交易记录、用户档案和案例笔记，这些数据记录了事件发生的过程。交互系统则捕捉非结构化数据，包括对话内容、情感倾向、意图分析和背景场景，这些数据解释了事件发生的缘由与方式。结构化数据追踪交易轨迹，而非结构化数据讲述事件全貌。
对 AI 而言，事件全貌至关重要。交互系统为实时智能提供动力。它们挖掘隐藏在语音和文本中的“暗数据”信号，使大型语言模型能够预测意图、个性化体验并实时指导决策。这些非结构化数据成为大型语言模型和大型分析模型预判需求、定制旅程、即时决策的燃料。
这种转变使客户体验超越了记录保存。系统不仅追踪既往事件，更塑造着未来走向。
采取行动：将非结构化互动转化为 AI 创新的动力
突破静态字段和案例记录的局限。最丰富的客户体验智能蕴藏于对话、语境与细微差别之中。系统能捕捉跨渠道客户互动的实质内容。借助 AI 技术，这些非结构化数据将转化为动态资源，实时驱动预测分析、个性化服务与战略制定。不要仅仅存储历史数据，让互动数据引领未来发展。
卓越服务始于记忆。持久的体验记忆跨越渠道、会话与时间，不仅记录事实，更捕捉偏好、情感与意图。无论是人类还是 AI 客服，都能借助这种情境感知，实现更连贯的互动，建立更个性化的联结，并自信地作出响应。随着时间推移，每次交互都为不断增长的智能体系注入养分，使体验更睿智、决策更精准、结果更稳定。
对企业而言，这正是服务从交易型向变革型转型的关键路径。当记忆融入系统，忠诚度便呈复合增长，摩擦逐渐消弭，体验愈发人性化——因为它本就源于人性。有记忆的智能，才是赢得信任的智能。
采取行动：构建跨越时间、团队和渠道的上下文记忆
孤立的工具无法记住重要信息。要打造真正的体验记忆，需要贯穿交互、系统和团队的统一平台。单点解决方案会丢失上下文、割裂旅程、遗忘过往。但当记忆嵌入单一架构时，AI 将更智能，客服人员更清晰，客户每次都能感觉到被持续理解。
持久忠诚源于记忆的深度，而非回应的频率。
“下一代 AI 系统将在学习、适应和记忆能力上更具人性化，其能力将超越模式识别范畴。记忆是关键环节……攻克这一难题将重塑 AI 的未来。”
——福布斯科技委员会《内存架构如何重塑人工智能》
随着 AI 从实验阶段迈向企业级应用，可视性已成为不可妥协的必要条件。领导者需要的不仅是成果，更需要保障。AI 可观测技术将技术层、运营层和体验层的分散数据点相互连接，使企业能够大规模追踪趋势、发现根本原因，提供扩展 AI 所需的透明度，让企业充满信心地推进部署。缺乏可观测性，AI 将永远是黑箱；拥有可观测性，AI 便能成为战略资产。
对高管层而言，这已经成为必选项。它保障业务连续性、降低风险并实现大规模治理。在自动化主导的世界里，看不见就无法领导，不理解就无法信任。
采取行动：追踪 AI 的运作过程，才能信赖其输出结果
将可观测性视为核心基础设施，而不是附加功能。从开发之初就构建监控机制，追踪准确性、偏差、延迟及模型漂移。高管层的信任不仅需要成果支撑，更需清晰透明。当 AI 决策具备可视性、可辩护性与可衡量性时，才能在保持控制力的前提下实现规模化创新。
“数据可观测性已不仅是技术升级——对于立志在 AI 驱动的世界中蓬勃发展的企业而言，这是关乎业务存亡的核心能力……它是数据信任的基础，而数据信任是 AI 的必备条件。企业领导者必须立即行动，确保数据能够驱动决策、创新与增长。”
——福布斯科技委员会《为何数据可观测性是战略要务》
原文地址：
https://www.nice.com/resources/cx-2026-trends-top-strategic-insights
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