客户体验（CX）对不同的公司可能意味着不同的东西，但对客户来说只有一件事：他们是否喜欢某家公司在特定环境或环境下提供的服务。以及他们是否会再次提供这种服务，是的，他们是否会抓住公司想要出售的其他东西。也许他们也会在所使用的产品或服务上传播好消息。唉，在大多数情况下，这是一个坏词，经常被肆意地、不受公司控制地扔进了无情的社交媒体领域。在过去的几年里，大多数企业的应对措施是放弃越来越多的技术来修复其CX工作。根据调研公司Gartner的数据，2018年全球在客户体验和关系管理（CRM）软件上的支出达到482亿美元，比上一年增长15.6%但是，尽管在科技方面的支出不断增加，企业也有着良好的意愿，但要想抓住客户，并以卓越的支持和服务取悦他们的努力仍在继续。那么，这到底是怎么回事？在全面了解客户并更好地为客户提供服务方面，公司面临哪些挑战？聊天机器人（chatbots）和人工智能（AI）等新兴技术在为组织提供取悦顾客的资金（并以较低的成本这样做）的承诺上发生了什么变化？我们与一些行业分析师和专家进行了深入探讨，看看是什么原因造成的。他们说，最根本的问题之一是，能否使用正确的数据全面了解客户。"这么多年过去了，360度的客户视角仍然是公司的议程。这里的一个问题是，你能从360度的视角理解什么？是电子名片吗？它是关于客户的扩展数据集吗？不同的供应商工具现在正在越来越多地交换这些数据？还是别的什么？"高德纳（Gartner）高级主管分析师布莱恩•马努萨马（Brian Manusama）表示。就他而言，他给出了一个简单而实用的定义。"如果你问我，这是正确的数据，以便更好地为你的客户服务。它可能只有两到三个组成部分，甚至几百个组成部分，包括不同的指标，如客户情绪或行为，"他表示。这一挑战还有其他方面。Constellation Research首席分析师、创始人兼董事长雷王（Ray Wang）表示，"一方面，大多数公司无法访问所有内部数据。它生活在孤立的部门系统中，很少相互交谈。另一方面，大多数公司现在依赖于更多的外部数据，这些数据通常被视为不安全、不安全，并且数据格式不同。最后一个问题是，数据通常不会与业务流程或旅程联系在一起，这意味着很难确定建议或下一个最佳行动。" "推荐或下一个最佳行动"通常指的是人工智能引擎提供的提示性响应，该引擎越来越多地嵌入聊天机器人、CRM和其他商业软件中。此类建议基于知识库，该知识库包含与常见问题、以前的客户互动等对应的标准答案。现在业界普遍认为，要获得更好的建议，必须拥有丰富的数据存储库和经过微调的机器学习模型。王指出，大多数企业传统上处理客户体验的方式存在一个基本缺陷。"大多数[客户]旅行都是为内部效率而设计的，而不是外部效率。客户不在乎你在哪个部门，这意味着设计点必须围绕客户。为了纠正这种异常，许多组织现在正在"重组"以从内部流程和技术的角度来支持这一点。另一个让公司头疼的问题是让他们的不同的CX系统相互通信并作为一个集成的解决方案工作。如今，缺乏能够管理从收购到保留再到终身价值（LTV）管理的整个客户生命周期的整体解决方案。"不同的解决方案提供商提供了不同的零碎产品。例如，有很多销售分析公司帮助销售团队优化他们的流程；同样，也有很多营销归属和自动化软件具有人工智能功能，帮助营销人员更合理地使用预算等等。同样，在客户成功方面，也有用于客户流失预测和其他领域的工具，但总体客户旅程组合已被打破，"Freshworks数据科学总监Swaminathan Padmanabhan说。据他说，"如果我们能将所有这些能力结合在一起"，这将对客户具有根本价值多体验世界客户现在通过复杂的界面和接触点（物理和数字）与品牌互动。"你知道有多少种方法可以从多米诺订购披萨吗？二十四个！"马努萨马举例说。这样的订购便利性包括使用电话、短信、社交媒体和语音助手，除了出现在实体店和在柜台上下订单之外。他说："我们正朝着一个多体验世界迈进，在多个数字接触点（手势、文本和语音）提供三种不同的客户体验模式。"。在Gartner，分析师们现在呼吁技术领袖们做好准备，为"一切事物的客户"服务，他们同时需要相互矛盾的东西：像其他人一样被对待，但要以自己独特的方式提供服务，既要相互联系，又有时要独善其身在客户体验方面，公司不得不从被动的工作方式转向更主动的方式。虽然这种复杂性通常对客户有利，因为它给了他们更多的选择，让他们能够更好地控制自己想要的服务方式，但这会让公司处于不断变化的状态。人工智能日益增长的作用王说，分析和人工智能在改善客户体验方面发挥着比以往任何时候都更重要的作用。"我们正在从直觉驱动转向数据驱动决策，这需要大量的分析来量化和预测客户的需求和需求，"他说。人工智能能力的不断提高给组织带来了希望。"随着时间的推移，机器学习将支持精确决策，这意味着更好的个性化、欺诈检测和客户体验，"王说。他毫不犹豫地称人工智能为CX中"最大的转变"。Padmanabhan指的是人工智能的六层成熟度模型，为客户参与规划未来的道路。按照复杂度和能力的增加顺序，这些层是数据表示层、知识层、排名和关联层、预测层、推荐层和自动驾驶层。在他看来，现在大多数公司和系统都是在排名和相关性层面上运作的。"例如，当出现客户查询时，bot会对不同的解决方案人工制品进行排序，并建议最佳解决方案人工制品。同样，当你有一堆销售线索时，销售线索评分系统会根据他们转化的概率对他们进行排名，"他解释道。随着人工智能系统的成熟，人们可以期待基于人工智能的建议，例如"将广告预算增加15%到20%，以增加10%的客户数量"或"使用此工作流优化客户体验"和其他类似的可操作见解。Padmanabhan认为，人工智能能力的顶峰将在自动驾驶层实现。顾名思义，在这个层次上，AI可以代替服务代理或其他团队成员执行的一些常见功能。人工智能可以执行它，而不是推荐要做的事情。这并不是说人工智能可能完全取代人类，也不是公司或专家推荐的方向。"今天，我们并不是说我们要完全取代人力劳动，而是说在支持工作流、销售工作流或客户成功工作流中，有许多重复的任务是可以自动化的。因此，特工的时间可以通过使用人工智能更好地利用，"Padmanabhan说。Manusama说，在使用人工智能的同时保持客户参与的人性因素"实际上是一个服务设计的问题"。客户需要的是服务方式的四个方面：轻松、快速、方便和无缝地跨越不同渠道。"许多公司发现他们可以通过自助服务来做到这一点。然而，对于更复杂的情况，与人接触往往更相关或更合适。基本上，公司需要回答这样一个问题：我的客户的业务价值从何而来？"他补充道。他认为，将云整合到客户服务中是另一种趋势。"以前存在的筒仓正在被打破，"他说。王的赌注是建立在"环境体验"之上的未来。他说，我们必须扪心自问的是：我们什么时候实现自动化，什么时候我们要与人交往，什么时候是纯粹的人与人之间的互动。在这种情况下，参与云或客户参与平台的作用显得更为重要。"我们需要通用的数据模型、良好的集成和非常好的旅程编排。你可以在平台上做，也可以用非常好的工具来做。"我打赌平台将完成80%的工作，而工具将承担另外20%的工作，"王说。无论组织以何种方式倾斜，人工智能都可能在多点触控、多体验的世界中发挥更大的作用。现在，取决于他们如何能够微笑着通过自动化伸出援助之手，或者通过令人讨厌或"不聪明"，客户会选择向他们竖起大拇指或竖起大拇指。相关岗位弗雷迪自助服务如何帮助企业渡过大流行期间的客户需求高峰