2024年数字趋势

Adobe 2024 数字趋势目录 执行摘要 3 Section 1个性化和客户旅程期望。4为什么我们还在谈论个性化 ？4 52024 年的个性化意味着什么 ？ Section 2统一的数据和见解是个性化的基础。8 连接您的数据以实现无缝、个性化的旅程。8从合规到竞争优势。10市场领导者体现了负责任的数据实践。11 Section 3 生成 AI 的明确起点和未来目标。 12 生成 AI 的第一个用例是内容。13 16采用生成 AI 的内部策略。从飞行员到强者。16 Recommendations通过个性化 ， 生成 AI 和统一数据实现卓越的数字 CX 。18 Methodology19执行调查. 消费者调查. 执行摘要 Adobe Digital Trends 在过去的 14 年中，一直通过报道高管们对其组织在面对变革时表现的看法来为读者带来最新的信息。首次加入了广泛的消费者调查，以揭示客户对数字体验创新的真实看法。 在本报告中，我们将定义2024年个人化的新含义，并阐述统一数据如何为组织不仅有效实现个性化，还能充分利用生成式AI的潜力奠定基础。最后，我们将探讨生成式AI当前对客户体验（CX）的实际影响，以及组织如何兑现这一承诺。 关键学习: ■消费者体验仍未达到预期。消费者认为公司有潜力更密切地满足他们的需求，但许多数字化体验尚未达到预期。消费者指出，企业手中持有足够的数据可以提供更好的产品和服务，但却没有充分利用这些数据。 ■个性化通常基于假设 ， 而不是证据。组织通常专注于个性化个人联系点 ， 而不是创建客户想要的东西—跨不同渠道和整个客户旅程实现一致且无缝的交互。这些假设基于过时的信息和习惯。 ■公司仍然没有连接数据点。统一数据只是提供卓越数字客户体验拼图中的一小部分，但组织仍然难以做到这一点。一旦properly实施，统一数据将成为组织构建下一代体验（包括基于AI的体验）的基础。 ■生成 AI 策略需要更多关注。生成式AI将迅速扩大新高效业务的市场 Perception 认为生成式AI将迅速扩展新高效的业务。实际上，尽管成功指日可待，企业必须改进基础数据以充分利用AI。 ■市场领先的组织已经完成了数据、目标和战略方面的工作。市场领导者能够加快利用生成式AI的能力，因为它们更有可能拥有复杂的数据策略。早期采用者——那些已经部署了生成式AI解决方案的企业——比没有生成式AI解决方案的企业高出六倍的可能性拥有卓越的数字客户体验。 ■AI 的潜力尚未实现 ， 但可以实现。随着企业将生成式AI整合到业务工作流程中，其对业务的深远影响变得越来越清晰。然而，许多企业尚未确立业务目标或KPI，这表明缺乏重点，意味着生成式AI的潜力仍未得到充分挖掘。 Section 1 个性化和客户旅程期望。 为什么我们还在谈论个性化 ？ 个性化继续是企业的首要业务优先事项——但组织仍然难以做好这一点。根据今年的消费者调查，仅有26%的消费者认为他们与现有品牌之间的数字体验“优秀”。 大约一半的受访消费者认为，“品牌了解我越多，他们能提供的服务就越好”。同时，近三分之二的消费者对“那些虽然了解很多我的信息但却不考虑我的偏好”的品牌表示不满（如图1所示）。 组织继续要求提供更多数据，但消费者对此持谨慎态度，部分原因是他们在过去分享数据后只获得了有限的个性化服务，同时还存在普遍的隐私担忧。这表明消费者更愿意在网站、电子邮件、应用程序和社交媒体等核心交互方面确保品牌表现到位，然后再扩展到自动聊天或虚拟试穿等互动方式。 2024 年的个性化意味着什么 ？ 在2024年，世界级的数字体验需要在整个渠道中提供个性化的一体化客户旅程，并且要无缝且一致地交付。这不仅仅是一系列定制化的接触点。据消费者调研显示，四分之三（80%）的消费者认为跨不同在线渠道的一致体验“重要”或“关键”，以满足其客户体验（CX）期望；同时，70%的消费者对“个性化产品推荐”给予类似的评价（如图2所示）。 然而，最重要的是，消费者希望他们的数据被负责任地使用，91%的受访者认为这是“重要”（28%）或“至关重要”（63%）。 respondents更倾向于认为这一点对于满足他们的客户体验期望至关重要，远远超过其他任何选项。 当被问及消费者在与品牌互动时更看重什么时，结果显示大多数人更倾向于按自己的时间接收沟通信息。近三分之二（60%）的受访者表示，他们更愿意收到关于顶级优惠的电子邮件，而不是个性化的短信（40%）。同样，消费者更偏好通过网站和应用内获取推荐（62%），而非定制化的电子邮件和短信（38%）。在应用程序与网站、聊天与表单等方面的跨比较显示，大多数偏好几乎平分秋色，表明没有一条适合所有客户的唯一正确路径（如图3所示）。 实时个性化是我们每次每项互动中客户都期望的功能。我们必须做到这一点，并且确保不会让你显得令人毛骨悚然或试图推销客户不需要的产品。你应该展现出一个真正关心客户并希望他们得到最好的合作伙伴的形象。 Parthiv ShethAT&T 营销副总裁 深入分析数据后，我们发现不同年龄段消费者的偏好存在一些有趣的代际差异。例如，大多数年龄在45岁以下的消费者更倾向于使用在线聊天，而较少选择打电话或填写表格（如图4所示）。品牌需要意识到，随着某些消费群体逐渐老化，当前年轻消费者的偏好将成为主导预期。 只有基于详细洞察进行的消费者细分才能使企业更接近满足预期。例如，消费者将及时且相关的信息个性化列为其前三项优先事项之一（见图5）。同时，仅有20%的消费者重视被使用姓名进行称呼。当他们寻求支持或客户服务时，其信息和偏好得到认可更为重要（23%），而在不同设备登录时同样得到认可也同样重要（25%）。 有证据表明品牌需要更加关注消费者传达的信息。虽然40%的从业者在优先考虑推荐方面与消费者保持一致，但他们也更重视通过姓名称呼客户（40%，图6），而我们之前看到，这在消费者那里并不是一个优先事项（20%，图5）。 积极地，从业者常规性地通过数据和分析来预测不同细分市场消费者的需求（占47%），这表明他们能够采取不同的方法来应对沟通偏好。通过对购买行为和浏览习惯进行解读，从业者可以专注于其目标受众的真实需求和偏好，旨在优化客户旅程而非追逐每一个数据点。 确实，我们的研究证明了强大的数据实践与常规个性化努力之间的联系。如图7所示，评价其客户数据系统（CDS）为“非常有效”的实践者更有可能在各个渠道上进行常规个性化——实时推荐并使用生成式AI创作的内容，而评价其CDS为“中等/无效”的实践者则不太可能这样做。 汉高股份有限公司（Henkel AG & Co.），这家德国的跨国化学和消费品公司，通过新的数字化平台“RAQN”增强了其运营能力，该平台由Adobe Experience Platform提供支持。这项技术正在改变公司管理其30多个品牌的方式，使其能够在各个渠道上提供个性化体验。借助基于云的内容、客户数据和资产工具，汉高简化了300个网站域名，促进了对B2B、B2C和B2B2C交互的个性化参与。了解更多 > Section 2 统一的数据和见解是个性化的基础。 连接您的数据以实现无缝、个性化的旅程。 数据 sophistication 对有效的个性化至关重要。如果没有数据能力来做出智能的产品推荐或引导客户走最有效的客户服务流程，数字化触点将无法兑现其承诺。 例如以聊天机器人的体验为例。聊天机器人依赖于智能数据，主要被用于服务或帮助客户自助完成购买旅程。然而，它们也是最有可能令人失望的。据调查，约一半的消费者（49%）对聊天机器人的体验评价为“非常差”、“较差”或“仅仅勉强合格”。 当被问及品牌可以采取哪些改进措施以提供更好的数字体验时，消费者将提高客户服务转接（52%）或使自助服务支持更加便捷（44%）列为前两大优先事项。为了实现这一目标，各部门和系统之间顺畅的数据流动至关重要。 一个组织在数据相关的能力与其市场表现也存在关联。如图8所示，在所有五个功能衡量标准上，市场领导者（他们在2023年的表现超过了行业同行）更有可能将其数据相关能力评价为“最佳级别”或“优于平均水平”，而市场追随者（他们在2023年仅能与行业持平或表现不佳）则不太可能有这样的评价。 许多组织认识到其数据策略仍然处于“发展中”的阶段。这种观点也得到了实践者的共鸣，他们评价其客户数据系统仅能提供“平均”到“无效”的一致性数据（52%），以及难以实现全面的客户视图（57%）。 超过一半的高管（55%）将“客户数据管理”视为他们在2024年优先投资的技术领域。他们优先考虑的工具旨在将数据整合为单一的真实来源，并在适当权限下访问该数据，用于包括数据安全与合规、客户服务、营销和产品开发在内的多种目的。 案例研究 理解客户是消费品公司（CPGs）面临的挑战，因为它们通常不会直接向客户销售产品。因此，它们必须充分利用可以获取的数据。可口可乐通过将区域CDP（Customer Data Platform）整合在一起，创建了一个单一视图，提供了对全球客户的实时洞察。仅在部署Adobe Real-Time Customer Data Platform和Adobe Journey Optimizer的第一阶段，可口可乐就汇集了来自超过100个国家的9800万客户资料，并计划在未来拥有数亿个客户资料，从而使得公司能够根据饮品类别、生活方式、地理位置等因素来定位消费者。了解更多 > 越来越多的分析师认为 ， 统一数据的最流行格式是客户数据平台或CDP 。 数据平台统一、细分并激活所有必要系统和利益相关方所需的数据，为企业提供客户数据的单一真相来源，从而帮助创建无缝且个性化的客户旅程。 从合规到竞争优势。 数据合规的信心支撑了组织探索新技术解决方案和数字战略以持续创新的意愿。技术终将促进这种探索性的思考，而数据则会驱动这些技术的发展。为了充分利用数据和技术的关系，组织必须确信他们既保护了自己的数据也保护了客户的数据。 或许令人意外的是，尽管消费者对数据隐私存在担忧，他们普遍愿意品牌使用AI技术，尤其是如果这有助于品牌提供更好的推荐并改善沟通（图9）。 然而，消费者仍然有一些担忧。大约三分之一的消费者对给予客户服务员工访问其数据的权限感到不安（34%），这可能会影响组织改进自动化自助服务的努力，而改善自动化自助服务是品牌和消费者都重视的一项优先事项。 向前看，品牌将在数据政策方面需要更加透明，这意味着提供明确的同意选项，并解释数据如何以及在哪里被使用，尤其是在涉及人工智能时。 组织认识到这一点并非易事。超过一半（57%）的从业者表示，确保AI生成内容的质量和客户信任将是2024年的主要挑战之一，而已有生成式AI解决方案的38%的企业也同意“通过嵌入负责任的数据和AI实践来建立信任”将对他们的业务产生重大影响。 市场领导者体现了负责任的数据实践。 当涉及到利用客户数据来推动生成式AI等新技术时，市场领导者在拥有有效客户数据系统以确保数据方面已经领先于市场追随者。 隐私 ， 负责任地开发内容 ， 并满足安全标准和品牌要求。 实际上，领导者在确保数据隐私和安全标准方面取得进展的可能性是追随者的两倍（37% 对 17%）。相反，41% 的追随者表示他们要么尚未开始、没有计划开始，要么仍处于规划阶段，而领导者中这一比例仅为19%（如图10所示）。 6%15%当使用生成式AI进行内容创作和分发时，市场领导者在确保品牌安全和法律合规方面领先于市场跟随者（78%比63%）。在拥有数据方面，市场领导者与跟随者之间的差距更大。MarketMarket领导者追随者 样本量 ： 1, 196 需要负责任地开发人工智能内容 (75% 对 50%) (图 11) 。 通过首先整理其数据体系，市场领导者正在为以安全和负责任的方式利用生成性AI能力进行内容创作、客户服务等奠定关键基础。 Qualcomm，这家拥有电信和半导体领域