人工智能客户体验：洞察、预测与建议

客户体验中的个性化变革

消费者渴望与品牌建立日益个性化的互动，且仅因一次负面体验就可能终止与品牌的合作。那些能顺应这种客户价值观转变的企业，正借助人工智能等新技术解决方案来提升客户体验质量。

本文将带您了解如何通过人工智能驱动的客户体验技术——从人工智能客户关系管理到基于机器学习的分析——帮助您的组织提供更优质、更统一的服务。

为什么人工智能在客户体验中如此重要？

全球消费者渴望获得更个性化的体验。根据波士顿咨询公司2024年的调查，他们期待的个性化服务能够：

• 让品牌互动的过程更令人愉悦。
• 加快速度。
• 让它更简单。
• 帮助了解品牌提供的相关产品与服务。
• 最重要的是，找到一个合适的价格点。

Five9的2025年研究发现表明，79%的消费者希望品牌能够预测其需求，并采取更主动的方式解决问题。同一研究显示，72%的消费者渴望使用人工智能驱动的解决方案和智能客服服务，只要这能更快解决他们的问题。

• 人工智能分析能够预测客户行为与需求，从而在与消费者最相关的环节提升个性化服务水平。
• 若配置得当，人工智能聊天机器人可缩短客户获得服务的速度。

人工智能在客户体验中的优势与挑战

利用人工智能提升用户体验能带来显著优势，但也存在一些弊端。让我们看看这枚硬币的两面。

在客户体验中运用人工智能的优势

在用户体验中实施人工智能的主要优势如下：

• 降低运营成本。运行人工智能聊天机器人虽非廉价之选，但远不及配备完整客服团队的开销。借助自助服务选项，企业无需维持庞大的客服部门，最终实现运营成本的节约。
• 更深入的客户洞察。人工智能驱动的研究工具能够提升您对客户的理解程度。不仅通过对海量数据进行定量分析，还能解读客户对话记录等定性数据。
• 无缝的多渠道互动。基于人工智能的客户关系管理软件能够将聊天机器人整合到多个平台，并提供同等水平的服务，这得益于其与同一数据库的连接。对跨渠道客户互动的分析使客户互动更加个性化且具有相关性。
• 更快捷的自助服务。由于人工智能聊天机器人无需等待人工接入对话，客户将更快获得自助服务选项。

人工智能在客户体验中的应用挑战

人工智能技术在提升用户体验方面也面临着若干常见挑战：

• 实施成本。使用大型语言模型进行研究可以免费。但若需要在自有服务器上部署大型语言模型并基于自有数据库进行训练，成本可能相当高昂。基于机器学习的商业智能工具同样如此。
• 存在错误和错误答案的可能性。训练大型语言模型不当可能导致其向客户提供错误答案，这对品牌形象不利。
• 人际联系的缺失。尽管超过半数的现代消费者认可人工智能自助服务的有效性，但并非所有人都青睐它。如果您的受众更倾向于与真人对话——即便这并非最高效的服务方式——引入聊天机器人可能会引发他们的不满。

为避免后一种情况，建议先对受众进行调研，确保他们能接受基于人工智能的客服选项。同时，可考虑设置专属按钮，让用户能随时添加客服代表参与对话——毕竟部分用户可能更倾向于仅与真人沟通。

企业在人工智能客户体验中必须优先考虑品牌可见性

随着越来越多的人开始接受生成式人工智能作为获取在线信息的方式，品牌方应当积极适应并提升在ChatGPT、Claude或Perplexity等平台上的AI可见度。以下是实现这一目标的若干策略。

• 品牌在第三方平台的统一性。许多 人工智能平台会通过其他网站寻找适合用户提问的品牌提及。让高权威网站提及您的品牌，您在人工智能平台的曝光度将显著提升。
• 结构化数据。人工智能 利用结构化数据来理解页面的上下文。添加Schema标记可帮助人工智能更好地爬取您的页面。
• 人工智能提及监测。使用 SE Ranking的人工智能品牌可见性工具，可帮助您了解品牌在人工智能搜索中的出现频率及相关语境。

在人工智能平台上保持可见度有助于潜在客户开发，并确保消费者被引导至您的品牌而非竞争对手。

人工智能提升客户体验的8种方式

以下是一些关于如何利用人工智能技术提升贵公司客户体验的建议。

提供另一种自助服务选项

如今，相当一部分消费者对自助服务选项表现出浓厚兴趣，更倾向于自行解决问题而非联系客服代表。这类自助服务通常包括创建知识库、客户门户、聊天机器人以及社区论坛。

人工智能能为客户解决问题提供另一种途径。传统聊天机器人采用预设的对话路径，用户需通过点击按钮进行交互。人工智能则能将这种受限的体验转化为类人对话，通常还支持语音输入选项。

这并不意味着人工智能聊天机器人将成为你与客户之间的主要沟通方式，但拥有另一种沟通渠道有助于吸引更多客户。

即时服务

客户在接受服务时格外重视响应速度。当前平均工单响应时间动辄数小时，除非配备全员客服团队和实时在线聊天功能，否则难以满足大多数客户的期望。

在聊天支持解决方案中有效部署人工智能，可将等待时间缩短至零。对于接受过专业训练的人工智能模型提供的支持，客户将获得instantly响应。这将显著提升客户群体的满意度。

全天候可用

人工智能全天候提供客户支持，还能帮助您减少需要值夜班的客服代表数量，甚至完全无需设置夜班岗位。即使没有真人员工提供支持，您的公司也能借助人工智能在非工作时间为客户提供帮助。

您需要添加一条简短的免责声明，说明在特定时间之后无法与人工客服接通，以便管理客户预期。

简化常规任务

除了承担大部分客户互动工作外，人工智能还能帮助客服代表摆脱重复性任务。例如，它可用于分析客户服务工单并进行分类，无需人工筛选。

它还能根据客户互动自动更新客户关系管理系统（CRM），无论这些互动是由人工智能还是人工完成的。这大大减少了数据录入的时间，让员工能专注于更高效的工作。

👉🏼folk 尝试folk 集中管理客户数据，并通过AI自动记录邮件、笔记和工单，让客服人员减少手动更新的时间。

实时个性化推荐

人工智能能够分析客户行为及其购买模式，根据其过往行为形成个性化的产品与服务推荐。该分析框架既可集成至用于下单的聊天机器人，也可融入产品推荐系统。

许多提供个性化功能的工具都能实时运行。这可能提升用户参与度并提高转化率。

👉🏼folk 尝试folk 统一管理联系人及互动记录，实现跨渠道的AI驱动实时产品推荐。

预测性分析

采用人工智能的工具不仅能在客户支持聊天中协助客户，还能完成大量高级分析任务，推动业务发展。

其中一项是预测性分析。基于历史销售模式，预测性分析能够勾勒出未来销售的可能图景。这对规划季节性库存或预测不同客户群体的终身价值具有极高价值。

当然，与其他分析方法一样，它仅限于根据历史数据进行判断，无法考虑行业的新发展。

情感分析

由于人工智能能够很好地理解人类生成的文本，它成为定性分析（如情感分析）的独特实用工具。它能够分析与客户的对话，从而发现客户对品牌的整体情感倾向。

这有助于您了解用户对产品的挫败感程度，并规划对产品、服务或品牌信息传递的必要调整。

通话记录

人工智能技术的一大优势在于它能相当准确地将音频转录为文本。在客户支持领域，该功能可将客户通话转化为文本文档，从而为员工节省数小时的工作时间。

这些转录内容可进一步分析，为客户关系管理（CRM）系统补充更多数据，并深化您对电话客户互动质量的理解。对于管理20至50名客户体验专员的团队folk 完美融合了folk 转录功能与简易操作界面，成为需要强大功能却无需企业级复杂系统的组织的理想之选。

人工智能在客户体验中的应用场景

通过具体案例，我们能更深入地理解人工智能驱动的客户体验实践应用。下面我们来看看四个案例，它们突显了人工智能在客户体验领域中的最佳应用场景。

亚马逊

在利用人工智能大规模推动产品推荐以创造收益方面，在线零售巨头亚马逊可谓无人能及。它运用人工智能分析每位购物者的消费模式，从而生成如下这般个性化的推荐方案。

• 像您这样的顾客购买了此商品。通过 根据顾客行为将其划分为不同群体，亚马逊能够向每个群体推荐符合其特征的商品。
• 因为您浏览过此商品。得益于 预测性分析技术，亚马逊能够根据顾客的浏览历史判断其购买某商品的可能性。
• 您可能很快需要这个。根据 顾客的购买习惯，亚马逊可以提醒他们定期购买心仪商品。

网飞

另一个产品推荐效果显著的案例是视频流媒体平台Netflix。该平台通过运用机器学习技术分析数百万用户的观看行为模式，能够根据不同用户群体的互动数据推荐内容，而非依赖专业影评人的评价。

它还利用对用户偏好的洞察来展示不同的缩略图。通过这种简单的营销技巧，Netflix能从不同角度呈现同一节目，向用户展示他们更可能点击的缩略图。

美国银行

美国银行早在2018年就推出了其虚拟助手——名为艾丽卡的人工智能聊天机器人。自上线以来，该系统已处理超过20亿次查询，预计每天为客户提供200万次服务。

该助理协助银行客户分析其财务习惯、了解银行项目，并处理日常事务，例如查找特定交易记录或办理资金转账。对于更复杂的问题，公司员工始终在线，可通过聊天功能随时联系。

这是企业值得效仿的客户服务中运用人工智能的典范案例，尤其在引入智能客服功能方面表现突出。

爱迪生操作系统

人工智能在计算机科学领域的成功应用案例并非都来自大型机构。这个案例就来自一家规模较小的教育科技公司——EdisonOS。

他们在知识库中部署了人工智能系统，以简化简单问题的解答流程。用户无需再逐页查阅文档，人工智能能从不同文档中提炼出简明摘要。

该解决方案提升了自助服务的质量，并降低了对技术水平较低用户的准入门槛。

人工智能驱动的客户体验未来

人工智能是一项正在积极发展的技术，既体现在其能力的提升上，也体现在为现有技术寻找新应用上。虽然难以预见五年后人工智能领域会呈现何种面貌，但以下三种趋势很可能在未来几年显现出来。

• 提升客户体验标准。 当前客户 期望值已然很高，但人工智能客户服务解决方案的广泛应用将进一步提高标准。尤其值得注意的是，消费者对服务响应速度和个性化建议水平的标准可能会不断提高。
• 智能代理式人工智能。目前， 大多数企业允许用户通过网站或移动应用下单。随着人工智能与客户服务深度融合，使用人工智能代理下单很可能成为主流方式。
• 立法管控的可能性。尽管 人工智能技术远未达到发展巅峰，许多国家已开始考虑通过立法加以限制。与知识产权相关的潜在限制不太可能触及分析型和计算机安全人工智能领域，因其依赖专有数据。但可能出台关于劳动者权益的立法，以限制因人工智能应用导致的失业问题。

密切关注行业动态，抢先捕捉尚未普及的新趋势，从而把握先机。

结论

人工智能技术能够通过机器学习增强分析能力，并借助新一代人工智能提供快速服务，从而提升品牌为客户提供的体验。不过，要妥善实施这些技术并非易事。

若想在贵公司尝试运用人工智能提升客户体验，建议从现成的解决方案入手，这些方案能将人工智能与您的客户关系管理（CRM）或客服软件无缝集成。此举可让您在无需投入开发专有解决方案的情况下，充分获取人工智能技术的最大效益。

常见问题解答

人工智能如何提升客户体验？

通过个性化推荐、提供全天候即时支持、预测需求、优化路由，以及为客服人员提供摘要和最佳后续行动建议。最终实现更快的解决速度、一致的服务质量和更高的客户满意度。

如何运用人工智能提升客户体验？

审计客户体验缺口，将清洁数据集中存储于CRM系统，部署聊天机器人与知识库，设定关键绩效指标，在单一渠道试点，设置防护机制与人工接手流程，持续监测后逐步扩展。使用 folk 统一联系人及工作流程。

哪些指标能反映人工智能对客户体验的影响？

追踪客户满意度（CSAT）、净推荐值（NPS）、首次联系解决率、响应与解决时间、AI问题控制与分流率、客户流失与留存率、客户终身价值、转化率与增售率，以及每次联系成本。

在客户服务中使用人工智能存在哪些风险？

高昂的设置成本、错误或有偏见的答案、隐私与合规风险，以及人性化服务的缺失。通过优质数据、测试、明确的人工干预机制、防护措施和持续监控来缓解这些问题。