顾客体验 ：从炒作走向实效

作者：杰夫·特罗佩亚诺

我每周都会与顾客体验 交流，他们感觉自己就像是拿着一个只会原地打转的指南针在登山。他们已经购置了工具，开展了试点项目，观看的演示多到足以让人受够一辈子。但当他们查看损益表或客户满意度评分时，数据却毫无起色。

这项技术运作良好。只是我们还没准备好接受它。

供应商们总爱展示那些炫酷的演示，展示AI如何在顾客体验 预判每位客户的喜好。但当你试图将同一套AI系统应用于实际的数据架构和支离破碎的客户旅程时，问题便随之而来。 

我之前曾谈及过规划与执行之间的差距，同样的道理也适用于此。当你试图将高性能技术强行嫁接到一个结构笨拙的流程上时，实际并不会加快进度，反而会把整个运作搞得支离破碎。

本系列旨在解决这一对齐问题，并转向实际运营。 

人工智能顾客体验 为何失败：试点坟场

在 COPC 公司，我们开始称之为“试点坟场”。这里是好点子消亡的地方，因为它们原本是为沙盒环境设计的，而非为了大规模应用。根据麻省理工学院（MIT）的《第一代 AI 鸿沟》报告，95% 的企业 AI 项目未能产生可衡量的影响。不过，这份报告中也有一个积极的方面：成功率最高的行业是软件开发和客户服务。

阻碍因素通常大同小异。许多公司都陷入了“拟人化”的陷阱，将全部精力都花在让聊天机器人听起来更像真人上，而非解决客户的问题。更糟糕的是，如果基础顾客体验 就不可能构建顾客体验 。如果数据杂乱无章、安全措施松懈，人工智能只会更快地暴露这些缺陷。

也许最重要的是，我们仍在使用错误的衡量标准。我们以“分流”来衡量成功，这实际上只是将客户引离我们，而非真正解决问题。要想取得成功，您的 AI顾客体验 必须转向重视客户的时间并消除摩擦。

先规划后实施：重新定义人工智能在顾客体验中的顾客体验

残酷的现实是：人工智能无法修复糟糕的用户旅程，反而会加剧这种糟糕体验。

如果您的客户旅程存在死胡同，人工智能只会让客户更快地走到那个死胡同。目前真正取得成功的企业并不是在追逐最新的功能，而是正在毫不留情地规划其服务架构。

为了将炒作转化为实际成果，我们采用“六大支柱框架”来支撑每一项基于人工智能的顾客体验：

1. 愿景：以品牌成效为基准。如果你的品牌风格是温暖且富有同理心的，那么一个冷冰冰、只重效率的聊天机器人就违背了品牌精神。
2. 致各位：不要围绕团队进行设计，而要与他们共同设计。最终收拾AI烂摊子的将是你们的客服人员，所以请尽早让他们参与进来。
3. 风险：这不仅仅是幻觉的问题。一套完善的人工智能顾客体验 必须考虑到偏见、个人身份信息泄露以及供应商锁定的长期风险。
4. 用例：自动化处理对客户重要的事情，而不仅仅是那些让企业头疼的事。
5. 指标：在购买前预测其影响。如果无法用具体数据来定义实施后的状态，就不要开始。
6. 技术：构建能够支持规模扩展的基础架构，而不仅仅是追求速度。

AI顾客体验 ：下一步是什么

在接下来的几篇文章中，我们将详细探讨实现这一目标所需的纪律性。我们不仅要讨论更智能的机器人，还要探讨能够学习的系统。

在接下来的几周里，我将分享我们的AI成熟度模型，该模型能帮助企业从基础分类阶段过渡到“天才代理”模式——即由人类负责情感共鸣，AI负责数据处理。我们还将深入探讨五大关键影响领域，包括人才、实时互动、客户赋能、数据洞察 和运营，助 您构建一份AI赋能的顾客体验 案例， 让您的首席财务官（CFO）真正愿意批准。

转变

人工智能在顾客体验 下一波浪潮顾客体验 在于打造更优秀的聊天机器人，而在于主动设计客户旅程，识别潜在的摩擦点，并在客户察觉之前将其消除。

人工智能是战略的助推器。如果你从预期成果出发，以学习为导向进行设计，并着眼于规模化发展，就能彻底改变你的运营模式。否则，你所做的不过是画出一些耗资巨大却无果而终的线路。 

试点时代已经结束。现在是时候制定一套持久的AI顾客体验 了。