2025-12-04 鹈鹕全面客户体验管理 | 译者：马振江
本报告基于 2025 年上半年对高管及专家的深度访谈，旨在探究企业如何通过人工智能提升客户服务能力，从而提高客户满意度并增强运营效率。
随着品牌争夺日益注重价格的消费者，客户体验（CX）已成为决定性的差异化因素。然而许多企业难以有效实施，受限于陈旧系统、数据碎片化和组织壁垒，这些因素同时制约了敏捷性与一致性。
当前的人工智能（AI）浪潮，特别是能够在工作流程中进行推理和行动的 AI 智能体，为重塑服务交付提供了强大机遇。企业如今能够大规模提供快速个性化支持，同时提升员工生产力与满意度。但要实现这一潜力，仅靠孤立工具远远不够，需要构建统一平台，贯通服务全生命周期中的人员、数据与决策。本报告深入剖析领先企业如何驾驭这场变革，并揭示将人工智能潜力转化为客户体验价值的核心要素。
以下是主要发现：
在高通胀和成本上升的背景下，经济压力持续困扰着消费者，企业的客户体验质量将成为决定商业成败的关键因素。NiCE 产品营销副总裁 Andy Traba 指出：“在激烈的商品化竞争中，品牌所提供的产品或服务差异化程度有限。客户服务作为差异化竞争的重要手段，能够有效提升品牌价值，从而扭转这种局面。”
自新冠疫情后经济复苏以来，通胀率持续居高不下。2024 年消费者信心指数显示，消费者倾向于增加储蓄、减少消费。2024 年商业信心指数同样反映出这种谨慎情绪。在英国，62% 的成年人表示因生活成本压力，2024 年减少了非必需品支出。
企业在客户体验方面投入了大量资金，以应对日益激烈的市场竞争，但仍有很大的改进空间。研究咨询公司 Metrigy 首席执行官兼首席分析师 Robin Gareiss 解释道：“企业自认表现优异，与消费者实际感受之间存在巨大鸿沟。”Metrigy 研究发现，尽管 78% 的企业认为过去一年客户服务有所提升，但仅有 31% 的消费者认同这一评价。
消费者与品牌互动的方式不断演进。亚马逊以客户为中心的商业模式——通过技术手段实现个性化推荐、语音购物及需求预测——在成本、速度和个性化服务方面树立了消费者期望的新标杆。创始人杰夫·贝佐斯曾以在团队会议中保留空位来代表“客户”的举动闻名。更广泛而言，移动支付使便捷的非接触式交易成为常态。而新冠疫情促使消费者转向可信赖的品牌，这可能源于不确定性与可支配收入下降，同时人们更关注电子商务，对虚拟客服能力的要求也随之提升。
客户服务经历了三次基础性技术变革。“第一次变革体现在对数字化的重视，此前市场主要依赖语音交互，”Traba 说。“第二次变革源于新冠疫情，它凸显了云计算的重要性并减少了实体接触。而最大的变革是 AI。现在第三次浪潮植根于云端，强调便捷与速度。”
这波浪潮的意义远不止于在过时基础设施上叠加 AI。其核心在于将智能嵌入客户旅程的每个环节——从初次接触到最终交付，构建统一平台以取代碎片化的技术栈，打造互联互通、协同运作的系统体系。
然而，许多企业正努力调整技术、人员和流程，以实现这种更先进的客户服务模式。“在技术层面，众多客户服务品牌远未达到前沿水平，它们往往是最后行动者，”Traba 指出。系统与数据的碎片化构成主要障碍。“乐观估计，仅有约三分之一的企业告诉我他们拥有统一的数据核心。”“多数企业面临数据源分散的问题，这确实是个难题，”Gareiss 说。
组织架构与流程同样混乱不堪。“提供不同类型客户服务的团队往往各自为政。这种内部孤岛现象会转化为客户需要应对的外部问题，”NiCE 产品营销总监 Tamsin Dollin 指出。其结果可能引发延误与低效的连锁反应，最终损害客户满意度。正如 Traba 所言，这还会导致高层决策效率低下。“高管们花费大量时间进行指导和要求。他们陷入了一个耗时的循环：提出假设、要求他人进行研究分析，然后八周后才能得到可操作的结果。”
相反，当今的原生 AI 平台旨在突破传统交互处理的局限。它们能够实现工作流的全面协调，整合前台与后台职能，同时将实时智能贯穿于客户服务的全过程——从交互到问题解决。
客户服务是当今生成式 AI 软件的主要应用场景之一。以个性化服务为例，早在 2021 年，就有七成消费者期待企业提供个性化互动体验。这对品牌而言压力巨大——既要拓展客户群体，又要精准掌握每位用户的档案与偏好。AI 能够以规模化、高效率的方式，在语气、图像和体验层面创建并扩展相关信息。它能对客户互动进行实时情感分析，通过评估情绪实现个性化响应并解决客户问题，同时为企业提供改进方向的洞察。“约 55% 的企业表示，使用客服助手或协同技术等 AI 工具获取个性化所需背景信息，”Gareiss指出，“AI 能帮助解读客户意图与情绪，助力企业主动出击。”
全天候在线的 AI 聊天机器人客服更擅长处理常规问题，从而让人类客服得以专注解决更复杂的客户需求。这种分工提升了效率与服务质量。“AI 正为世界带来便利。如今只需点击几下就能解决问题，而 AI 能基于数据预测需求的能力，实现企业与客户之间这种无缝互动的个性化服务，”Dollin 如是说。
最先进的方法将 AI 深度融入完整的运营架构，涵盖工作流、知识库和智能客服支持，确保系统每个环节都为提供更智能、更快捷的服务贡献力量。
一位高等教育领域的行业专家报告了显著的量化成果。“处理潜在客户或学习者的速度直接影响招生率，”该专家表示，“主动文本沟通方面实施 AI 后，我们的互动率和成功率从约 14% 跃升至 65%。如今我们不仅能接触更多客户，更能推动他们更深入地推进入学进程。”
该机构如今对客户群体有了更清晰的认知，从而优化了目标定位策略。“借助 AI 技术，我们实现了客户旅程的个性化定制。数据显示学员平均年龄约为 36 岁，且女性学员比例高于男性。基于这些人口特征，通过 AI 及其收集的数据分析，我们发现短信是互动效果最佳的沟通方式。”他们解释道。
这种节省时间的潜力有望解决行业面临的挑战之一：员工倦怠和低工作满意度。Metrigy 关于客户体验主管角色转变的 2025 年研究指出：“77% 的客服代表全部或大部分时间都在处理复杂问题，这导致他们精疲力竭。” 企业正运用 AI 判断客服人员何时需要支援。AI 能捕捉语调、情绪、措辞、音量及问题解决速度等指标，据此判定何时需要安排休息，并通过弹窗提示执行。这种对客服人员健康的关注，直接关联着更低的离职率。
随着技术进步，消费者对 AI 客服的接受度日益提高。从 2022 年末到 2024 年末，消费者对使用 AI 客服的态度基本持平：根据 Metrigy 的研究，略高于 13% 的用户更倾向于使用 AI 聊天机器人，47% 的用户在特定情况下使用 AI 客服，而 39% 的用户则主动回避。“当 AI 能节省时间并解决问题时，消费者会使用它；当它无法理解用户需求或陷入循环对话时，消费者就会回避它。”
在所有使用或不使用 AI 的理由中，节省时间是最重要的因素。Metrigy 最新的研究显示观点已发生变化：目前19%的人倾向于使用 AI 客服，38% 的人回避使用，43% 的人会在特定情况下使用。随着性能的提升，消费者也开始对 AI 产生好感。“生成式 AI 问世后，众多产品与服务迅速将其整合，客户服务问题的响应速度和准确性都得到了提升，”Gareiss 解释道。研究数据印证了这种消费者态度的转变。
毕马威与墨尔本大学 2025 年联合报告显示，尽管 58% 的民众仍对信任 AI 持谨慎态度，但 72% 的受访者表现出一定程度的接受度——这表明公众既希望享受 AI 带来的承诺，又追求安全保障并避免被操控。
企业如何最大化人工智能在客户体验中的价值
跨行业案例研究证明了 AI 如何为客户创造价值：
尽管 AI 具备诸多优势，客户体验领域仍受制于陈旧的技术与系统，难以充分发挥其自主潜力。“当前品牌所拥有的资源恰恰与 AI 蓬勃发展的需求背道而驰。他们的数据分散无序，系统彼此隔绝，且仍在使用老旧架构，”Traba 解释道。“我们创造了‘弗兰肯堆栈（Frankenstack，源自 Frankenstein，即弗兰肯斯坦，著名科幻小说中的科学怪人）’这一术语，以此比喻这种技术架构如同你竭力维系的怪物。”
当前这尤其成问题，因为 AI 智能体系统需要在工作流和系统间自由穿梭。Traba 指出：“弗兰肯堆栈缺乏 AI 智能体实现跨业务成果所需的连续性。传统系统（包括基础形式的 AI）采用复杂的规则驱动方法，而 AI 智能体正转向基于目标的系统，能够实时协调数据、流程和人员。”
然而，企业能够突破传统束缚，1935 年成立的 Maps 信用合作社（Maps Credit Union）便是明证。该机构意识到老化的电话基础设施正阻碍客户体验，遂积极拥抱现代化转型：在呼叫中心推行自动化，并转向混合办公模式。此次转型使该机构通过交互式语音应答（IVR）和自助服务模式处理了逾 4000 通来电。成效显著：90% 的余额查询电话现由核心集成 IVR 系统处理，话后工作量减少 90% 至 94%，从而打造出更清晰、更高效的客户体验。
传统系统的全面改造不仅具有自身价值，更能成为组织应对长期制约发展的系统性挑战的催化剂。“此前我们使用四套不同的记录系统，在转向 AI 的过程中，必须确定一套能够整合到客户旅程引擎中、同时在过渡期支持这些系统的整体解决方案，”高等教育专家解释道，“这个过程本身就极具激励作用，帮助我们制定了清晰的成功路线图。”
他们补充道，部门壁垒不仅存在于技术层面，更延伸至团队与组织架构。“传统上，我们以高度割裂的方式运作。但整合客户旅程引擎后，我们得以追踪营销等不同团队间的共享关键绩效指标（KPI），从而促进沟通协作，甚至能为其他团队揭示潜在障碍。”
清理历史遗留问题有助于优化组织架构。酒店巨头万豪通过转型进程，精简了供应商数量，降低了运营复杂度，并提升了公司运营与领导管理的透明度。
统一的 IT 平台对 AI 的实际应用至关重要。“要加速客户体验，关键在于拥有开放灵活的平台。这绝非封闭的花园。统一平台能与现有供应商协同运作，实现高效灵活的运营，”Traba 解释道。Gareiss 指出：“AI 的成功需要统一数据基础架构及类似平台，这是根本所在。企业普遍将此视为目标乃至理想境界。虽然全面集成始终是企业的追求，但现实中却鲜有实现。”
然而，这并不意味着简单地抛弃现有系统。仅仅淘汰企业资源规划或 CRM 系统是行不通的。人员协作也需要统筹安排。必须整合所有系统的数据，而统一平台能够以系统化的方式实现这一点，从而提升客户体验。
拥有 30 万名员工和数千家门店的零售商劳氏公司（Lowe’s），完美诠释了系统集成的优势。通过引入员工自助服务、加强数据整合及优化工作流程，该公司在项目实施的前八个月就实现了超过 100 万美元的运营成本节约。此次转型同时提升了员工与管理者的体验：22% 的客服人员现已实现每日自助服务，排班准确率显著提升，基本消除了加班和人员冗余现象。这些成果彰显了统一 AI 平台通过协调前后台协作，加速问题解决、降低复杂性，并在传统客户体验职能之外释放全新价值。
统一的 AI 平台还支持分析功能，助力高管做出更明智的决策。基于 AI 洞察的交互式工具能帮助高管层做出更优决策，并全面掌握整个组织的动态。用互联互通的 AI 基础架构取代零散割裂的工具组合，正逐渐成为释放自动化、洞察力与个性化全部价值的必要前提。
在生成式 AI 的早期阶段，某些组织天真地认为这些新工具将迅速取代人类员工。部分企业实施大规模裁员，或在外部建议出现前就迫使管理者评估 AI 能否胜任新岗位。如今这种观念已让位于对人力价值的更细致认知，尤其在客户体验领域。
“在发送文件清单、回答限定问题或安排预约方面，AI 比人工客服更省时高效。这让员工有更多时间与客户进行更具意义、更注重情感沟通的对话。确立这种分工差异，正是我们成功的关键所在，”那位高等教育专家表示。这种转变不仅关乎效率，更预示着工作流程正朝着全面协同化演进——AI 不仅提供任务支持，更驱动端到端服务实现，同时由人工客服引导客户获得最需要的高接触支持环节。
AI 能够通过提升员工福祉来促进企业效益。研究表明，净推荐分数（NPS，衡量客户推荐企业、产品或服务的意愿）与员工流失率降低之间存在正相关关系。反过来，员工忠诚度也能积极影响企业成功。例如，研究发现服务业和制造业中的员工忠诚度，对客户满意度和企业盈利能力均具有积极影响。
自动化处理琐碎任务能提升员工体验。AI 可通过整合数据并将其转化为数据库中的可检索对象，为未来客户体验预测提供支持。高等教育专家进一步阐释道：“在大学招生场景中，将行政事务和初始联络工作交由 AI 处理，能让员工专注于与客户开展有意义的对话。这种模式能激发更内在的工作动力——既使员工聚焦于岗位中最富成就感的环节，又能切实助力他人实现成长。”
这同样提升了企业利润。“54% 的企业为客服代表设置了销售指标，许多客服人员离职正是因为他们并非销售岗位。但随后企业引入了智能助手作为辅助，这些助手运用高阶智能、数据洞察和逻辑推理，既为人工客服带来了佣金收入，也为企业创造了更高收益，”Gareiss 表示。
组织应谨慎平衡人与机器的关系，解决人们对工作被取代、人际联系丧失及数据安全的担忧。与其将工作割裂为机器人与人类各自承担，不如让二者形成互动协作。协作与反馈循环是流程的核心。AI 客服负责自动化相关环节，而人类则在需要人性化关怀的环节发挥专业优势，与消费者建立联系。
员工对工作保障的担忧是常见障碍。“我被问得最多的问题就是‘我会不会失业？’”这位高等教育专家回忆道。“我们强调主动沟通，鼓励员工将 AI 视为协作型数字助手——它能减轻工作负担而非取代岗位。AI 的培训同样有效，因为员工能亲眼看到它无法完成需要同理心和情感交流的对话，这增强了他们的职业安全感。”
担忧并非毫无根据，世界经济论坛《2025 年全球就业未来报告》数据显示，随着 AI 等新技术的应用扩展，41% 的企业计划裁减员工。然而现实往往比预测更复杂。例如，消费者对 AI 建立个人联系的反应呈现出复杂局面。“当听到 AI 客服说‘很抱歉您遇到这个问题，我理解这有多令人沮丧’时，消费者有何感受？42% 的人认可这种努力，但其余受访者表示毫无区别。事实上，20% 的人认为这更令人沮丧——因为机器无法真正关怀，人类客服的回应才更有意义。”Gareiss 说。
研究表明，81% 的消费者愿意接受 AI 在营销场景中应用，以获取产品与服务的个性化推荐。不过这种接受度可能取决于消费者对 AI 的熟悉程度——48% 未接触过 AI 的受访者表示其接受程度“取决于企业”。这种有条件的接受态度凸显了品牌信任的重要性。Kantar 的研究表明，品牌信任度与商业价值呈正相关。卓越的客户服务和透明度是建立信任与稳定性的关键途径。最佳方案在于协作而非替代。
研究表明，64% 的客户认为在 AI 流程中加入人工互动或提供人工支持，将提升客户体验，这表明成功的关键不在于在 AI 与人类之间二选一，而在于实现二者的高效协同。《哈佛商业评论》的研究指出，需要平衡人际联结与技术应用，以避免“人为制造的虚假感”。在 AI 驱动的客户体验领域领先的企业，正是那些拒绝割裂人与技术、而是融合双方优势以创造更直观、高效且富有同理心交互体验的组织。
归根结底，服务的未来在于打造和谐共生的体验。AI 处理复杂事务，人类建立情感联结，服务自然流畅运转。有领导者称之为“服务预判、适应、解决”的世界——简言之，就是让所有人受益的世界。实现这一愿景的关键，在于建立并维系支撑每次互动的信任基石。
隐私与安全问题值得进一步关注。埃森哲研究显示，过去一年中，52% 的消费者遭遇过虚假文章，33% 经历过针对个人信息的黑客攻击或诈骗，39% 在网上看到过虚假产品评论。这些经历已严重损害了消费者信任。
监管因素同样可能影响部署进程。Gareiss 指出：“约 40% 的企业表示合规要求限制了 AI 的部署，其中欧洲地区受客户数据保护法规影响尤为显著。”不过她补充道，企业正迅速寻求解决方案，“正如我们对待技术问题时一贯的做法，各组织正在探索应对之道。”
在企业争夺客户的竞争中，AI 已成为实现个性化服务、提升便利性与效率的得力助手。当今的 AI 客服系统远胜于旧式聊天机器人，既优化了客户体验，又提高了客户体验团队的工作效率。
然而，要充分释放 AI 的潜力，仅部署独立解决方案远远不够。企业需要清理分散的旧有基础设施，构建统一平台，使 AI 能够在系统和数据资源间自由流动。领导者需精心协调 AI 与人类客服之间的平衡，充分发挥双方独特优势。最成功的组织并非将 AI 视为人工客服的替代品，而是将其作为协作工具——让员工专注于高价值、敏感的互动，同时自动化处理常规任务。在人际联结与 AI 效率之间找到恰当平衡，将定义下一代卓越客户服务的标准。这正是最大化 AI 在客户体验中价值的必由之路。
Dollin 强调：“企业领导者必须将其视为一场全方位的变革，并真正全身心投入其中。要探索它、拥抱它，坦诚讨论任何顾虑。最终，确保始终如一地追求最佳学习者或客户体验，这应成为你行动的核心。”
原文地址：
https://www.nice.com/resources/mit-report-the-connected-customer
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