客户体验 (CX) 中的 AI

随着客户对企业的期望不断升高，客户体验已成为人工智能驱动的技术的一个重要用例。采用此方式部署的 AI 技术可能包括机器学习、自然语言处理 (NLP)、IBM Robotic Process Automation、预测性分析等等。整合 AI 是每一个现代数字化转型之旅的一个重要组成部分。

通过对大量的客户数据执行分析和分类，AI 可以增强客户交互。数据分析可实现高度个性化的客户体验，以满足所有接触点的客户需求并提高运营效率。

数据容量和深入分析使 AI 客户体验有别于其他的方法。AI 客户体验能够检测模式、审查购买历史记录和监控社交媒体行为，使企业能够定制客户偏好和交互，从一开始就提高客户满意度。

当今的客户非常期待各个公司能够提供端到端的体验。各个公司需要了解如何满足这些客户的需求。企业领导者应当考虑采用一种策略，以使他们在实施新技术和确保消费者满意方面保持领先地位。

借助 AI 工具，各个公司可以获取大量的数据，并分析客户行为和客户互动。此外，AI 解决方案和生成式 AI 工具可以构建人工智能驱动的聊天机器人，以管理客户支持并为客户提供虚拟助理。

AI 技术部署可能存在风险，但如果实施得当，也能带来丰厚的回报。这包括探寻、测试和利用创新。通过实施 AI，企业可以利用客户反馈和用户体验将与客户的交互个性化，并获得客户的信任和依赖。

人工智能驱动的客户体验系统具有几个主要优势：

将 AI 应用于企业的客户体验领域虽令人兴奋，但也带来了一些挑战。

人际交互减少：尽管 AI 是一种高效、突破性的技术，但它或许缺乏客户可能期待的人性化。客户可能仍然期望某种程度的人际互动和共情。过度使用 AI 可能会导致与客户之间产生隔阂。

系统集成变得越发复杂：将人工智能驱动的系统集成到现有的客户服务系统中可能具有挑战性和复杂性。集成需要完美契合，以免对客户体验产生负面影响。

缺乏客户信任：AI 系统固然令人振奋，但建立客户信任仍然是一个症结。一些客户对人工智能驱动的交互和解决方案的准确性表示怀疑。

各大企业已经着手在客户体验中利用 AI 的力量，并开始看到 AI 带来投资回报。下面这些示例展示了客户体验中的 AI 如何改变企业与客户互动的方式，并改变业务模式以便更加一致地满足消费者的需求。

• 温布尔登网球锦标赛采用人工智能驱动的解决方案
  
• 星巴克的预测性分析
  
• Boots UK 的数字化转型
  
• 亚马逊的推荐系统

温布尔登网球锦标赛作为全球最负盛名的网球赛事之一，携手 IBM  Consulting，共同打造 AI 生成的赛事洞察与顶级数字体验。

企业级生成式 AI 解决方案提供赛前综述和赛后分析。此外，利用在 IBM® watsonx.ai 中训练和调整的模型，生成式 AI 应用程序可以提取和汇总相关数据，并使用自然语言生成报导。

星巴克利用 AI “增强人际关系”。¹ 通过其 Deep Brew 计划，星巴克构建了一套 AI 工具来提升咖啡业务和店内客户体验。

此工具利用机器学习和预测性分析对营销消息进行个性化，因此提高了保留率并改进了工作流。此工具在其移动应用程序上根据客户的订单历史记录和位置等因素推荐菜单项。

这家保健和美容零售商兼连锁药店需要升级基础设施，以满足电子商务领域不断变化的需求。Boots 与 IBM 合作，以便将传统程序转移到 IBM® Cloud，并使用 Red Hat® OpenShift® on IBM Cloud 容器平台共同构建、复制和测试数字环境。

使用现代化的基础设施，Boots 能够轻松处理大型销售活动（例如黑色星期五）和重大产品发布活动。此外，这一转型还改进了网站的搜索功能和用来展示产品的个性化功能。

Amazon 的 AI 系统通过向客户提供个性化的产品推荐而彻底改变了电子商务购物体验。数据驱动式系统可分析客户行为、购买历史记录、购物车历史记录等，以了解他们的人口统计数据以及其他客户可能会购买的商品。

Amazon 使用 NLP 提取有关客户评论和产品说明的信息。²此外，该公司还利用机器学习和深度学习算法管理他们的推荐系统。该公司根据历史数据训练模型，并通过一种全渠道方法为消费者提供准确的产品预测。

随着更多的进步问世，AI 有望在客户体验中发挥更大的作用。下面是对今年的剩余时间乃至将来的一些预测。