消费者对人工智能持矛盾态度。大多数消费者在智能家居技术、家庭安全和旅行预订等应用中采用人工智能。大约一半的人接受使用人工智能助手。
消费者对工作场所人工智能的信任度要低得多。只有 22% 的人支持 AI 驱动的自动化流程。只有 11% 的人赞成使用 AI 来推动业务决策，并且在物流领域几乎一致反对这种用例。
这些态度可能反映了对 AI 改善客户体验 (CX) 潜力的不完整理解，既可以通过直接增强与客户服务代理和其他面向客户的员工的互动，也可以通过增强和加速对后端的洞察力来改进定位、个性化和产品。企业当然看到了这里的潜力。
根据Gartner 2019 年的数据，在某些领域使用 AI 的企业数量在前四年增长了 270%，达到所有企业组织的 37%。今天的份额无疑更高。
面向客户的人工智能应用程序正在快速增长。为了充分发挥其潜力，企业领导者需要寻找能够增强客户体验的用例，而不是客户从未见过或感觉不到的内部解决方案。这里的目标是一次证明一个客户，人工智能是一个盟友。
人工智能如何使客户体验受益
让我们探索四个对客户体验具有明显优势的 AI 应用程序。
1. 自然语言处理照亮受众和客户情绪，以改进产品开发和针对性营销。
这些见解不一定深刻，也不会立即出现在迭代开发过程中。它们通常很明显，例如反馈消息上的“沮丧”或“兴奋”标签。但是，人工智能可以比客户支持代理和产品团队更快地处理大量反馈，因为他们的时间有更好的事情要做。
2. 支持 AI 的工作流自动化让座席可以专注于客户，而不是笔记或电子表格。
在这一点上：客户支持代理时间的最高和最佳利用是直接有助于成功解决故障单的任何任务。根据支持环境的不同，这些任务可能包括通过电话或实时聊天引导客户完成故障排除过程、研究 CX 问题以准备回电，或升级他们未受过培训以解决的问题。它们不包括后台流程或合规活动，例如更新客户联系信息、编写通话摘要或实时做笔记。
由基于云的联络中心平台 Five9 委托进行的 Zogby Analytics 调查发现，71% 的客户同意需要采用某种技术，如人工智能或机器学习来改进客户体验。
考虑到这一点，工作流自动化解决方案正在转向智能虚拟座席，以自动执行基本但耗时且费力的任务，让人工座席解放出来，让每位客户全神贯注。细心的座席更有可能在当下提供相关的、有用的客户支持——并减少以后的回电。
3. 人工智能驱动的数据分析减少了分析师的工作量，帮助部门在整个组织内进行协作，并生成人类可能看不到的客户旅程洞察。
允许 AI 驱动的应用程序对大量反馈集进行分类以量化和分类客户情绪的相同功能也支持更广泛的 CX 增强数据分析活动。
我们将这些活动广泛地定义为“客户旅程分析”，并将其最终结果定义为“数据统一”——构建一个包罗万象的单一客户视图，其中包含客户旅程期间共享的整套数据。几乎大多数客户体验领导者同意缺乏单一客户视图（以及相应的客户旅程单一视图）是衡量和改进客户的最大障碍经验。
单一的客户视图使企业能够在客户旅程的每个接触点或步骤中手动或通过支持 AI 的自动化和个性化来增强客户体验。负责收集和分析其组件数据的自动化流程也通过减少分析师的工作量和覆盖（并最终消除）阻碍增长的组织孤岛来增加内部价值。
4. 自动化的、以目的为导向的聊天机器人以最少的人工监督实时支持和指导客户。
客户回避通用聊天机器人，因为它们漫无目的。他们会在客户到达现场时向他们致意，或者在他们准备离开时询问他们是否还有其他事情。他们的工作有助于品牌努力收集潜在客户数据并绘制客户旅程图，但这对客户本身来说并不是一种增值。相反，它令人讨厌和令人沮丧。
为了合法地增加价值并改善客户体验，聊天机器人需要目的。State Farm 移动应用程序在 2020 年因自动化大部分索赔流程而获得了韦比奖。客户实际上使用此功能是因为它对他们来说也更容易、更快捷——因为它改善了关键接触点的客户体验并消除了关系中的摩擦。
客户需要 AI 增强的 CX。他们只是还不知道。即使面向客户的人工智能用例集不断增长，一些客户自己对人工智能的效用充其量仍持矛盾态度。许多人想相信它可以改善客户体验，但还没有看到足够的说服力。
对于已经致力于在客户服务、营销和数字销售渠道中利用人工智能的商业领袖来说，这提出了一个关键挑战：向买家和潜在客户令人信服地证明他们想要人工智能增强的客户体验。