数据分析和人工智能如何革新客户体验。.

在客户体验 (CX) 中应用人工智能和数据分析，不仅是为了提高效率，更是为了建立更深层次、更有意义的联系。这是因为这些技术能够帮助企业解决消费者的实际问题，预测他们的期望，并提供超越预期的产品和服务。

让我们来看看它们为客户体验带来的最显著好处。

实时个性化

实时个性化是人工智能带来的最伟大变革之一。它使品牌能够根据实际情况调整互动方式，即时分析客户数据。换句话说，能够在恰当的时机提供

更贴合消费者期望的体验麦肯锡的报告， 76%的消费者在品牌未能提供个性化体验时会感到失望，这凸显了了解每位客户个体需求的重要性。也就是说，这种个性化体验不再是奢侈品，而是基本要求。

个性化客户体验可以提高转化率，并在客户和品牌之间建立情感联系。根据客户画像量身定制的体验能够建立信任和长期忠诚度。

• 举例来说：顾客浏览网站时，会收到基于其近期搜索记录和热门当季商品的个性化推荐。这些推荐不仅能吸引顾客的注意力，还能提高他们将商品加入购物车并完成购买的几率。此外，网站还会推送专属优惠信息，进一步促进购买，打造独特的购物体验。

更高效、更自动化的服务

时间是消费者最看重的因素之一，而人工智能为客户服务提供了快速便捷的解决方案。聊天机器人和虚拟助手便是自动化如何优化流程、消除等待时间并快速解决问题。IBM

商业价值研究院的一项研究表明， 99%采用人工智能虚拟助手的企业表示客户满意度有所提升， 94%的企业达到或超过了预期的投资回报率。这些数据进一步印证了自动化系统如何降低运营成本，并使人工团队能够专注于更复杂的需求。

这种方法通过确保高效处理客户的请求，同时又不影响支持质量。

• 实际例子： 假设一位顾客需要了解订单状态聊天机器人可以立即提供此信息，甚至可以建议通过电子邮件和/或短信发送自动更新。

预判需求和偏好

人工智能最有价值的功能之一是能够基于预测分析预测用户行为和需求。这不仅能让品牌满足客户需求，还能给他们带来惊喜，创造难忘的体验。

普华永道的数据显示，使用预测技术的公司客户留存率提高了25% ，原因就在于他们提供主动解决方案，展现出对客户的关注和关怀。这种方法不仅能加强与客户的关系，还能表明品牌始终领先一步，以独特的方式理解客户需求。

• 流媒体订阅服务会识别客户何时正在消费特定类型的内容，并发送主题建议或创建个性化操作以进一步吸引他们。

这些优势表明，人工智能和数据分析正在改变品牌与消费者之间的关系，使其更加人性化、主动化和个性化。但这在不同行业中如何应用呢？接下来，我们将继续探讨这些技术如何在零售、金融等众多领域改变格局的真实案例。

客户体验革命中的挑战与责任

利用人工智能和数据分析革新客户体验，不仅带来 机遇，也重大挑战。其中之一便是如何在创新与伦理之间取得平衡，确保所提供的体验安全、透明且人性化。

有两个关键领域值得重点关注：隐私和监管，以及自动化与人性化之间的平衡。我们是否应该更深入地探讨这两个领域？

隐私和法规

在客户体验 (CX) 策略中使用数据，意味着企业需要处理大量的个人信息。客户隐私至关重要，但也始终是一个挑战。例如，巴西的《通用数据保护法》(LGPD) 等法规，对企业如何以合乎道德且安全的方式收集、存储和使用数据做出了明确规定。

德勤的调查显示， 84% 的消费者担心个人数据被滥用。缺乏透明度的企业会失去客户的信任。除了遵守法规之外，品牌还需要教育受众，向他们展示如何利用数据来改善客户体验，同时又不损害他们的隐私。

• 电子商务平台必须确保每次使用都需获得明确的同意，并提供关于如何使用这些信息的报告。

自动化与人性化之间的平衡。

自动化固然是人工智能的一大优势，但完全自动化的体验可能会疏远那些在关键时刻寻求同理心和人性化支持的客户。真正的差异化在于将技术效率与人性化关怀相结合，并根据客户需求调整客户体验流程。

普华永道的数据显示， 82%的消费者希望未来能获得更多的人际互动，尤其是在需要复杂或情感支持的情况下。这表明，即使借助人工智能，人的作用对于建立真诚的联系仍然不可或缺。因此，企业应优先考虑混合体验，即自动化系统负责处理基本任务，并在必要时为人工干预留出空间。

• 实际例子：一家银行使用聊天机器人回答简单问题，可以自动将更复杂的案例转交给人工客服，从而确保提供富有同理心和个性化的服务。

在应对这些挑战的同时找到切实可行且符合伦理的解决方案至关重要。但这些技术将如何发展并塑造客户体验的未来？下文我们将探讨有望进一步改变这一格局的趋势。

人工智能和数据分析在客户体验方面的未来发展趋势。

企业与客户的互动方式将持续发生深刻变革：人工智能和数据分析的不断发展将为个性化、敏捷性和整合带来新的可能性。这些技术不仅对于满足消费者期望至关重要，而且对于塑造消费者行为和建立长期关系也同样重要。更多详情请见下文：

生成式人工智能和高级个性化

生成式人工智能是一种利用深度神经网络创建原创内容（例如文本、图像甚至视频）的技术。在客户体验 (CX) 领域，它能够实现高度个性化，让每位客户实时获得量身定制的互动、信息和优惠。

借助这项技术，品牌不仅可以基于历史记录推荐产品，还能创造独特的体验，例如专属内容，甚至是完全个性化的产品推荐。

据Gartner到2025 年，营销团队将由生成式人工智能生成。这将有助于企业大规模满足个性化需求。

这一预测进一步印证了大规模个性化不再是竞争优势，而是基本需求。生成式人工智能使品牌能够为每位消费者提供独特且高度相关的互动体验，无论受众规模大小。. 

• 实际例子：时尚电商网站根据潮流趋势和个人购物浏览偏好提供的服装搭配

更智能的全渠道体验

无论通过何种渠道，与品牌的互动都能保持一致、流畅且符合情境。这种理念被称为全渠道——它指的是整合品牌与客户之间的所有接触点，无论是实体渠道（门店、活动）还是数字渠道（网站、应用程序、社交媒体）。通过连接实体渠道和数字渠道，人工智能和数据分析能够打造流畅且一体化的客户体验之旅。

所有渠道 中保持与客户互动的背景信息，并利用实时数据来调整客户旅程，并在适当的时候提供建议和支持。

Salesforce 的 研究表明， 87% 的消费者认为品牌应该在所有渠道提供一致的体验。体验流程的割裂（例如在不同的接触点需要重复提供信息）是导致客户不满的关键因素。整合渠道不仅方便，而且对于满足现代消费者的期望至关重要。

• 实际例子：在零售业，顾客可以在实体店试用产品，将商品保存到移动应用程序中，收到个性化折扣通知，然后回家完成购买并享受当日送达服务。.

通过这种方式，客户体验将更加流畅和令人满意，从而加强客户关系并建立客户忠诚度。

Skyone：您在客户体验创新方面的战略合作伙伴。

在Skyone ，我们深知，提升客户体验需要智能化和个性化的解决方案。因此，我们提供将人工智能和数据分析与日常运营相结合的技术，使客户体验更加敏捷高效。

我们的主要解决方案包括：

• 云平台：我们将来自不同渠道的数据统一到一个安全集中的环境中；
• 流程自动化：我们减少人工操作，提高运营效率；
• 预测分析：我们根据行为模式预测客户需求。.

隐私和安全是我们的首要任务。因此，我们遵守诸如《通用数据保护法》(LGPD) 等法规，确保：

• 加密：全面保护敏感信息；
• 访问管理：严格控制谁可以访问数据。.

在Skyone ，我们不仅解决技术难题；我们还通过与您的客户建立真诚持久的联系，实现具体目标。

想了解更多？请联系我们的专家，了解我们如何共同提升贵公司的客户体验！

结论

我们正经历着品牌与消费者关系的深刻变革。人工智能和数据分析不仅仅是技术工具，更是实现消费者真正渴望的途径：以独特且相关的方式被理解和服务。

本文阐述了真正的变革不仅在于新技术的应用，更在于如何整合这些技术，从而创造令人难忘、人性化且值得信赖的。大规模个性化、需求预测以及渠道间的流畅衔接固然是重大进步，但它们也要求企业致力于恪守道德、保持透明并推动可持续创新。

每一次互动——无论是自动化的还是人工的——客户创造价值的契机的企业来定义。这意味着在问题发生之前就将其解决，并加强与每一位消费者的联系。

这并非易事，但只要做出正确的选择，就能将挑战转化为竞争优势。毕竟，只有当技术能够高效地连接人与解决方案，并尊重每个企业和客户的独特性。

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作者： Skyone