2026-03-05 鵜鶘全面客戶體驗管理 | 譯者：馬振江
客戶服務正處于崩潰邊緣。人們的滿意度已跌至歷史低點，這對企業而言意味著嚴峻的后果。埃森哲近期對全球 7000 余名消費者開展的調查顯示，絕大多數受訪者（87%）表示，僅一次糟糕的客服體驗就足以讓他們徹底放棄該品牌。與此同時，近三分之二的受訪者在最近至少一次服務互動后感到沮喪或惱火。
企業優先投資于降低成本和提高運營效率的技術，卻很少關注客戶體驗。某些解決方案未能奏效。在我們調查的消費者中，不到五分之一的人表示，技術顯著改善了他們的服務體驗。他們常向我們反映，更多技術反而使體驗惡化。隨著企業精簡流程，客戶感覺必須付出更多努力才能解決問題。
在本報告調查的 2400 名高管中，超過半數表示正在權衡成本削減與客戶滿意度，將其視為不可避免的取舍。但這種妥協已不再必要。投資技術、數據和人工智能——尤其是生成式人工智能（gen AI）——能夠提升效率、降低成本，提高滿意度。現在正是重塑服務模式的良機，這種模式既能造福企業，也能惠及客戶。
在本報告中，我們基于自身研究及客戶服務實踐，提出企業可采取的三項關鍵舉措，將客戶服務轉化為競爭優勢。
對 64% 的客戶而言，服務質量是企業脫穎而出的最重要因素。服務質量稍有不慎，便會導致客戶流失；服務質量到位，則能贏得終身忠誠。
這就是客戶服務的力量。
如今瀏覽社交媒體的話，幾乎肯定會有看到有關糟糕客戶服務的投訴內容。“包裹送達過程中，一直無法準確找到包裹的位置。”2025 年 1 月，一位顧客在社交媒體上發布的評論中這樣寫道。“打電話根本接不到真人客服，聊天功能完全是自動應答。我再也不會用這家公司的服務了……特此提醒大家。避開他們，避免因使用他們而產生的麻煩。”
客戶服務貫穿于每個接觸點，從瀏覽網頁到踏入實體店。它也是人們尋求幫助時的“第一響應者”。正因如此，客戶服務成為眾多企業的關鍵差異化因素。我們近期對全球數千名消費者進行的調查顯示，64% 的受訪者認為服務質量是區分企業優劣的最重要因素。僅有 32% 的顧客認為過去五年間服務質量總體有所提升。人們不得不習慣于漫長的等待時間和繁瑣的流程，且無法保證獲得滿意的解決方案。
消費者對品牌失誤的容忍度正持續下降，對引發負面體驗的企業造成嚴重后果。例如我們的研究發現，絕大多數消費者（61% 的受訪者）表示在過去 12 個月內至少經歷過一次糟糕的客服體驗后感到沮喪和惱火。與此同時，絕大多數近期遭遇過單次負面服務體驗的顧客（占受訪者的 87%）表示，未來很可能會回避這家引發不滿的企業。
在疫情期間及剛結束時，許多客服職能被精簡、降級，被迫以更少資源承擔更多工作。企業默認采取臨時性的“生存模式”提供服務，往往優先解決企業自身問題，而非客戶需求。而近期，企業正加大對客服職能的投入，例如采用 AI 助手等新技術。然而，這些投入似乎并未惠及客戶。
這種現象有兩個主要原因。首先，企業將各種技術融入客戶體驗的過程中，無意中給客戶帶來了前所未有的負擔。例如，我們的焦點小組持續抱怨與交互式語音應答系統、自助服務應用和聊天機器人等自動化工具的交互體驗，稱這些互動令人沮喪且效果不佳。“聊天機器人根本沒用，”一位來自英國的 Z 世代受訪者表示，“AI 無法理解我的需求，而網站加載更是噩夢。”
其次，企業似乎未能充分利用其技術、數據和 AI 創造價值。表面上看，技術解決方案正引發客戶不滿。但我們發現的核心問題在于：技術與數據及 AI 的融合存在明顯不足。客戶清楚企業掌握著他們的數據，并期待企業能為其創造價值——他們正困惑于為何未能實現這一點。
許多焦點小組參與者告訴我們，他們能準確指出企業本應采取卻未付諸行動的舉措。“每次我的電信合約到期時，都得打電話去談判，才能把價格談回我滿意的水平，”一位英國千禧一代表示，“我認為自己應該因忠誠而獲得回報——他們應該自動將合約價格調整到與我之前支付的金額相同或接近。”她接著補充道：“我不想浪費時間聯系客服。為什么不能發送日歷提醒價格變動時間？然后推送通知直接告知‘新價格如下，如同意請點擊確認’，就可以了？”
只有極少數公司能夠持續做到這些事情：在客戶察覺之前就“預測并解決潛在問題”；“主動提供解決方案”；以及“向客戶發送有用信息”。
所有這些不滿和錯失機遇的根本原因是什么？是企業優先事項的錯位。公司往往過度強調運營效率和成本節約，卻犧牲了高質量服務。絕大多數高管（64%）坦言，正在成本效益與客戶滿意度之間進行權衡取舍。其結果是，客戶為獲取所需服務投入的精力遠超預期。
所有服務互動都需要客戶和公司雙方投入資金、時間和情感精力。“客戶價值”是指客戶在互動過程中從公司獲得的感知收益。當收益（如質量、便利性和情感共鳴）大于互動相關的總成本時，便實現了高客戶價值。通過減少投入的精力，客戶購買的成果得以最大化。高客戶價值進而提升客戶對企業的滿意度與忠誠度。
在我們近期調查的數千名專注客戶服務的高管中，46% 表示其首要關切是控制成本。在這方面，許多企業已取得成效：近三分之二的受訪者（62%）表示，過去三年成功削減了各自組織的運營成本。但與此同時，僅有 45% 的高管認為同期客戶留存率有所提升。殘酷的現實是：僅靠削減成本無法實現可持續增長。成本降低應是服務優化的結果，而非驅動因素。
高管們認為影響客戶服務質量的五大障礙：
生成式 AI 變革客戶服務的潛力堪稱史無前例。我們的研究表明，在生成式 AI 的應用場景中，客戶服務位列五大優先職能之列——僅次于 IT 安全領域的高價值應用場景。當生成式 AI 得到有效應用時，它能夠重塑服務經濟模式，為客戶創造顛覆性的價值。
客戶服務專員的工作尤其適合進行革新。此前研究發現，專員平均 65% 的工作時間都耗費在重復的低價值任務上，而這些任務可被生成式 AI 自動化或增強。這種轉變有望釋放大量時間和資源，使專員能夠專注于更復雜、更高價值的互動。
機遇意義重大。隨著職能的重塑與人工操作的減少，客戶服務正從任務執行轉向咨詢工作。客服人員能夠獲取更豐富的背景信息和超個性化建議，從而超越故障排除的范疇，轉而幫助客戶最大化其產品或服務的價值。
此外，員工自身也已做好準備迎接變革，甚至對此表示歡迎。另一項最新研究顯示，絕大多數（87%）服務業員工認為自己至少在某種程度上（即使不是非常充分）做好了應對技術顛覆和變革的準備。
同樣，我們調查的高管預計，未來三年員工任務（即為客戶服務所需的任務）的自動化程度將增長 48%，而適合自動化的“客戶任務”（即涉及自助工具使用的任務）數量將增長 39%。
這些舉措雖能提升效率、降低成本，但遠遠不夠。企業必須為客戶創造價值與滿意度——為他們節省時間和精力，同時提供更優質的體驗。
生成式 AI 仍處于發展初期，大量企業（根據我們的調查超過半數）尚未在客服領域實現生成式 AI 的全面應用，仍停留在試驗性試點階段。但留給企業完善應用的時間已所剩無幾。市場領導者與追隨者在服務質量和客戶滿意度方面的差距將迅速擴大，且難以彌合。
調查中多數高管（61%）認同：當企業將生成式 AI 引入客服領域時，那些運用得當的企業將迅速拉開與其他企業的差距。
大批受訪者表示更傾向于與真人打交道。在我們的調查和訪談中，這種傾向尤為明顯：超過四分之三（78%）的客戶告訴我們，他們更喜歡直接與客服專員互動；更有 33% 的受訪者強調，要有效解決問題，與真人員工溝通至關重要。
然而他們也對人際互動表達了極大不滿。客服人員往往缺乏充分培訓，有時還無權處理非常規問題。正如一位英國千禧一代所言：“即便接通真人客服，也常能聽出對方只是照本宣科……毫無個性可言，更談不上針對具體咨詢提供定制化服務。”
那么，有沒有可能是因為人們覺得通過其他方式都無法滿足自己的需求和愿望，所以他們才傾向于與真人打交道呢？我們的研究結果表明，確實如此。
Gartner 的一項研究發現，客戶通過聊天機器人、虛擬助手及其他自助服務工具進行的交互中，僅有 14% 能獲得滿意的解決方案。
我們的研究發現，近半數（49%）的客戶互動現已通過網站或手機應用的自助服務工具、虛擬助手或聊天機器人完成。相當比例的客戶（35%）還表示擔憂，認為未來幾年 AI 將進一步降低客戶服務質量。
不同世代對自助服務工具的態度確實存在差異。55 歲及以上人群最傾向于選擇人工交互——而年齡越小的人群，越容易接受不同服務渠道。但有趣的是，即使在最年輕的群體（18 至 24歲）中，僅有 29% 的人表示更傾向使用自助服務工具。各年齡段受訪者均向我們透露了繞過復雜 IVR 系統的個人“技巧”，來更快接通人工客服。
客戶的核心訴求是什么？我們的研究反復指向三個關鍵詞：
對客戶服務的不滿情緒或許正在加劇，但這并非是近期才出現的現象。早在公元前 1750 年，銅商 Nanni 就對美索不達米亞商人 Ea-nāsir 說道：“你違背了承諾！”“你以為我是誰？為何如此輕視我？我將行使拒收權！”
這段刻在泥板上的歷史性客戶投訴，其表達的挫敗感對現代消費者而言再熟悉不過。但當今的新變化在于：企業已同時掌握技術能力和成熟策略，終于能徹底改善客戶服務。
企業如何運用技術、數據和人工智能，以最快速度打造高效、富有同理心且賦能的服務？我們的研究及客戶實踐指出三大關鍵舉措。
自助服務工具不僅要完成任務，更應具備直觀性、響應性和真正的實用性，如同一次出色的客戶對話。AI 讓這一切成為可能。
例如，當客戶提出保修索賠時，只需輕松掃描條形碼或向公司門戶網站上傳照片，即可即時獲取購買記錄和條款信息，隨后由友好的 AI 客服引導完成后續步驟。但 AI 驅動的服務不應止步于自助服務。
要打造真正量身定制的客服對話，人工客服需要實時洞察和智能推薦，從而更有效地引導客戶并推薦相關產品或服務。借助合適的工具，客服人員將從單純解決問題，轉向深化客戶關系并創造真實價值。
這種轉變解釋了那些客戶服務質量表現最佳的公司，比落后于它們的競爭對手更有可能利用生成式 AI 來幫助客服人員更快、更有效地解決問題。這些企業還更傾向于運用生成式 AI 實時解決問題——采用率高出 50%，且部署該技術實現數字渠道個性化的可能性高出 87%。
企業領導者能做的是：
百思買（Best Buy）正運用最新技術創新突破傳統客戶問題解決模式。這家美國零售巨頭使用個性化生成式 AI 工具，切實滿足人類需求，從而提升顧客與員工的雙重體驗。
新一代生成式 AI 驅動的虛擬助手現已在百思買所有客戶支持渠道提供自助服務。顧客可快速解決產品問題、調整配送時間并管理訂閱服務。
如果顧客仍希望與真人客服溝通，虛擬助手會將他們轉接至百思買數千名客服專員之一，這些專員配備生成式 AI 工具，能更快解決客戶咨詢。這些工具可實時分析對話內容，識別情緒并提供相關建議，同時利用通話數據，幫助客服人員預測未來可能出現的類似問題。這不僅簡化了解決流程，更提升了客戶參與度。
其他工具能夠自動完成諸如瀏覽知識庫之類的常規任務，使客服人員能夠將精力集中在理解客戶需求以及與客戶建立共鳴上——從而提高工作效率，提升工作滿意度。
借助大規模生成式 AI 技術，百思買正在革新其客戶支持體系，融合便捷性、高效性、靈活性與個性化服務，打造出既具備尖端科技又充滿人文關懷的全新服務模式。
客戶體驗最佳的企業善用數據實現主動預測，將服務轉化為競爭優勢。相較于客戶體驗最差的企業，它們更傾向于投資于生成式 AI，提升預測能力，概率高出 48%。然而盡管潛力巨大，我們調研的高管中僅有 14% 表示其企業會定期運用數據洞察來優化客戶服務。
客戶行為模式構建出更智能、更實時的客戶體驗視圖。在此基礎上，AI 驅動的解決方案將服務提升至超越問題解決的層面——預測潛在問題、實現主動修復，并根據實時使用模式動態調整推薦方案。企業不再被動應對客戶痛點，而是創造出無縫銜接的主動服務體驗。
企業領導者能做的是：
即便在高度互聯的世界里，客戶服務往往仍處于孤島狀態，導致流程碎片化、信息傳遞不一致以及客戶旅程出現斷層。現在是時候重新思考服務模式了——它不應僅被視為支持職能，而應成為客戶洞察樞紐，讓每次互動不僅解決問題，更能產生寶貴的情報。
生成式 AI 憑借快速處理非結構化數據的能力，能發掘規律、深化對客戶行為與需求的理解，助力企業更精準地采取行動。表現優秀的企業已率先行動——其中 57% 的企業更傾向于運用客戶服務洞察來優化企業流程，涵蓋從市場進入策略到產品開發等各個環節。而客戶服務體系最完善的企業中，有 87% 更明確指出：服務在影響其營銷策略方面發揮著關鍵作用。
企業領導者能做的是：
憑借當今的技術，這一切終于觸手可及。現在正是將服務打造為企業價值引擎的時機。
在電信行業，消費類產品與服務往往大同小異。那么企業如何脫穎而出？答案在于提供卓越的服務與體驗。維珍媒體 O2（VMO2）正是這么做的——通過數字技術賦能客戶服務，將客戶需求置于核心位置。
該公司以客戶體驗為核心，對數字化核心系統進行了現代化改造。借助數據與 AI 技術，VMO2 深入洞察客戶需求，并重塑業務流程，消除曾引發客戶困擾的低效環節。成效如何？在某些業務領域，VMO2 的客戶凈推薦值（NPS）最高躍升了 35 分。
VMO2 實施了基于云的數字核心系統，能夠跨多渠道訪問客戶數據。該系統驅動了基于洞察的互動，使客服人員能基于歷史對話和相似案例，預測客戶需求并解決問題。數字核心同時支持 AI 驅動的聯絡中心，可無縫處理語音、聊天和移動端客戶交互。一個統一的系統簡化了客戶流程——加快服務速度、提高滿意度并增強忠誠度。
VMO2 通過技術驅動的轉型實現了新的增長，降低了成本。通過在客戶互動中識別銷售機會，服務增值收入實現大幅增長。同時，由于更多的問題能在第一次通話中得到解決，客戶服務運營成本有所下降。僅在三個月內，當日投訴解決率就從 65% 提高到了 89%。
一次客戶服務的互動可能會決定客戶關系的成敗。要超越客戶的期望，為他們帶來更高的價值感，并贏得他們的終身忠誠。但如果服務執行不當，讓他們感到受了委屈、不被重視，就有可能永遠失去他們。
一位英國的 Z 世代受訪者向我們講述了最近與銀行的一次交流經歷：“雖然通話長達兩小時，但他們最終解決了所有問題。我現在知道，我可以隨時打電話求助，都能有人接聽并處理問題……我永遠不會更換銀行，因為他們對我一直很好。”
歸根結底，客戶服務不僅在于解決問題，更在于守護并培育企業最寶貴的資產——客戶群體。企業當下所做的抉擇——投資方向、體驗設計與信任構建——將決定其未來數年的市場競爭力與增長。這才是服務的真正力量。
原文地址：
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