为代理时代重新规划客户体验

增长、市场与销售实践重塑能动时代客户体验 随着AI代理机构承担即时决策，领先企业正从预定义的旅程重新设计客户体验，转向动态的跨渠道协调。 亚历克斯·罗德里格斯、尼古拉斯·迈彻勒与埃玛·卡拉维奇、哈立德·奎德瓦伊合著 客户体验（CX）一直是企业最清晰的持久竞争优势来源之一。在客户体验方面领先的企业，通过深入理解客户需求、重新设计端到端旅程、赋能一线团队以及严格管理绩效（见附表1），在增长和股东总回报方面往往超越同行，差距可达两倍之多。 如今，曾经区分客户体验（CX）领导者的那些能力，正成为成功的最低要求。以经验（或体验）驱动的增长已不再新颖；它已是基础配置。人工智能为组织提供了驱动持久竞争优势的工具。但迄今为止，许多组织仅取得了有限的成功。那是因为他们将人工智能叠加在碎片化的客户旅程之上，优化的是步骤而非决策，并允许交接过程打断上下文。大多数客户体验（CX）项目仍然将客户旅程视为设计的单元。但客户是通过正在进行的决策来体验业务的：展示什么产品或服务、应用什么政策、触发什么帮助，以及何时有人工介入。如果不重新设计底层的业务流程和决策权，人工智能就只是在放大现有的一切，包括其中的不一致性。 即使在人工智能时代，客户体验（CX）依然建立在同样的基础之上：清晰的用户承诺、以人为中心的设计（该设计基于真实的客户和一线洞察）、以及与业务成果挂钩的严格衡量。信任是承诺的一部分，因为只有当用户同时感到受到保护且得到公平对待时，相关性和便捷性才能创造忠诚度。人工智能并不能改变这些基础，它提高了组织在设计和运营客户旅程时必须有的审慎程度，目的是让技术放大有效的方面，而不是暴露出有问题的环节。这些基础在旅程中的无数次小决策中成功或失败。 智能体AI为客户体验（CX）带来了结构性转变，从设计客户旅程转变为实时系统对动态决策进行治理。客户旅程是公司期望客户如何行动的静态体现；动态决策则是决定客户实际体验的实时选择。组织不再依赖围绕假设意图构建的预定义路径，而是可以部署以目标驱动的智能体，这些智能体持续解读上下文、消除歧义，并在跨渠道和运营系统中决定何时以及何时不应采取行动。人类判断并未消失；它向上游移动，定义目标、护栏和升级点，而智能体则大规模管理每时每刻的执行。这是一种从静态优化到动态协调的转变。 客户体验实际上正成为规模化代理式AI的试验场。虽然许多企业AI计划难以超越试点阶段，但客户体验（CX）却独树一帜：麦肯锡研究表明，在面向客户的职能领域（包括个性化、服务运营优化和客服中心自动化）中部署的AI，有41%已完全规模化，这使得它们比其他业务领域中的部署更有可能实现规模化（图2所示）。在实践中，CX代理能够更快地投入生产，产生可衡量的影响，并持续获得采用。 此乃结构所致。在过去十年中，以客户体验（CX）为导向的组织已大力投资于数字化基础设施、旅程重塑和绩效管理。在此过程中， 图1 他们已构建了自主型AI系统所需的基础：可观察的工作流程、明确决策权、结构化数据以及已建立的人机协同模型。因此，客户体验（CX）在自主化转型中扮演着双重角色。对于AI之旅尚处早期的组织而言，它提供了一个实用的启动平台，用以展示价值并建立势头。对于更先进的企业，它则提供了一个高影响力的领域，用以推动从孤立用例转向协调的、工作流程层面的自主。 附件2 以能动式AI为中心 重塑客户体验旅程 实现自主型客户体验（Agentic CX）的实践路径是一个决策授权的逐步推进过程：首先改进单个工作流内的决策，然后协调跨领域的决策，最终优化跨更广泛生态系统的决策。企业正通过三个由协调范围和决策授权界定的时间范围来采纳自主型客户体验——也就是说，代理从单个工作流到整个生态系统可以做出、协调和优化决策的范围有多广。在此语境中，工作流是一个可重复的过程，引导用户从初始需求到完成结果，例如开设账户或解决账单问题。 在第一象限（工作流重塑）中，代理在严格的护栏和升级规则下，自主地执行单个、定义明确的工作流；这些能力已经存在，并被各行各业中的组织所采用和扩展。定义接下来两个象限的能力仍在发展中，但有望成为智能驱动客户体验的一部分。在第二象限（领域编排）中，代理开始协调一个客户体验领域内的多个工作流，优化跨工作流的决策，而非孤立的任务。而在第三象限（生态系统体验引擎）中，代理将帮助跨职能、渠道和合作伙伴编排决策，以围绕共同目标优化完整端到端体验。 CX领域中的大多数自主生产部署都位于第一象限，在此处价值案例最为明确，且规模扩展路径最短。这些自主解决方案旨在运行一个定义明确的 端到端的工作流程，并在明确的框架约束下运行；它们往往在可重复、高容量的场景（如支持、服务和销售辅助）中表现最佳。在这个时间范围内提供客户体验（CX）需要从第一天起就具备清晰的流程设计、结构化的数据输入、明确的企业规则和框架约束、定义清晰的升级路径，以及紧密的人机协同控制。当这些基础建立起来后，组织可以迅速从试点阶段过渡到生产阶段，并产生可衡量的客户体验（CX）和生产效率影响。 然而，流程重构仅仅是起点。如果企业在不明确其下决策层级——即代理可以做什么决定、必须使用什么背景信息、何时应升级问题、以及决策如何与相邻流程关联——的情况下自动化单个流程，他们便有将固化的碎片化风险引入更快速系统的可能。Horizon 1的价值不仅在于更高效地执行流程，更在于证明决策可以在明确边界内始终如一、透明且安全地做出。 以下示例说明了企业如何重塑工作流程，以实现可衡量的客户体验和生产率提升。 — 超个性化支持：通过将客户知识直接嵌入互动中，自主型AI能够实现超个性化支持，使AI代理能够自主采取最恰当的行动来解决问题。英国一家大型能源零售商（拥有约3,500名客服中心员工，服务约600万客户，年处理约700万通电话）部署了自然语音代理来处理初始联系和解决高量低复杂度问题。不到五个月，该系统能够理解约75%的客户需求，并实现了85%的意图分类准确率。这导致客户满意度评分（CSAT）提升了6%，并带来了超过1000万美元的年化运营影响，得益于更高的自动化程度、更短的处理时间和更广泛覆盖的客户需求。 — 代理增强型解决方案：代理式人工智能还可以充当一线副驾驶，通过实时指导、情境洞察和快速信息检索来增强人类代理，以应对复杂案例。例如，一家总部位于美国的豪华汽车一级制造商就采取了这种做法来提高客户满意度和效率。该公司年收入达7亿美元，每年管理超过5万个客户案例，部署了一个能够整合结构化和非结构化数据的AI代理，以提供个性化的问题解决方案。集成化的绩效报告和反馈循环使人工智能和人类工作流程都能持续改进，从而将首次联系解决率提高了24%，并将人类代理的生产力提高了30%。 这些案例展示了代理式解决方案在聚焦于高流量时刻时，能够迅速创造价值。在此基础上，我们绘制了17个核心客户体验（CX）工作流程，并识别出其中六个作为近期实现显著影响且实施可行性强的最佳候选方案（见展位3）。这些工作流程之所以脱颖而出，是因为它们包含了高风险、可重复的决策，这些决策既影响客户结果，也影响成本。 图3 最佳时机 — 账户设置和配置：消除了主要的激活瓶颈，并提供了结构化的步骤供代理人员为客户执行。 — 购物与解决方案探索：帮助客户根据其独特情境选择最佳定制选项，提升转化率和交易规模。 —联络中心问题解决：通过客服代表处理常见问题，并将升级给人工处理的问题纳入考量，从而改进了成本和信任度最大的驱动因素之一。 — 个性化案例管理：在解决客户问题时整合完整的客户信息，在各阶段提供白金级服务，以更快的周转时间确保案例处理更高效、交接更少。 — 机会培育与留存：在关键节点触发个性化客户触达，以降低客户流失率并驱动增长。 这六个工作流构成了代理式客户体验（CX）部署的优先用例，也是测试、优化和扩展单个工作流中代理能力的重点途径。一旦建立，这些工作流也为更具雄心的转型奠定了基础，而这些转型则体现了第二阶段和第三阶段的前景特征。 地平线2：域编排 AI代理可以提高单个工作流程的效率，但这并不一定会自动提升端到端的客户体验。客户会经历多个工作流程：例如，语音代理或许能解决即时问题，但激活仍会受阻，或流失信号会被忽视，因为后续决策由其他环节负责。Horizon 2、领域编排（domain orchestration）则协调同一领域内的多个工作流程，确保决策保持一致，交接时能传递上下文信息，让客户旅程感觉像是一个连贯的流程。 价值开始复利的地方就在于此。领域协调者不再优化孤立时刻，而是协调整个生命周期中的时机、干预措施和优先事项。自主式商业是这个转变的早期信号，将发现、购买和入职整合为协调一致的行动：您的代理已经了解您的偏好，缩小选项范围，核实条款，完成购买，根据您的日程安排交付或设置，并将这些信息带入定制配置和入职流程中，以便在交接时不会出现任何重置。早期的行为表明势头良好——例如，麦肯锡最近的一项调查发现，44%的欧洲消费者尝试过AI搜索后，现在将其作为主要搜索方法，而且大约一半的消费者在网上搜索产品时会使用AI。 公司开始利用自动化能力来监控互动情况，并在各渠道间协调下一步最佳行动方案，而不是由一个团队接一个团队地推送孤立的产品或服务。欧洲最大的电信运营商之一，约拥有40 营收达数十亿，构建了能够连接不同领域和渠道信号的预测模型，以决定不仅向用户呈现何种优惠，还要决定何时、何地以及配合何种辅助行动——例如主动提供服务修复或资格检查。该系统通过提升用户参与度和转化率，实现了4000万欧元的利润影响，这表明当决策贯穿用户生命周期而非局限于单一渠道时，结果将得到改善。然而，即使领域编排能力很强，如果仅限于单一领域，也可能会失效，因为用户仍然会在不同领域间流转，并且会注意到生命周期不同阶段间的逻辑、语气或优先级的改变。 地平线3：生态系统体验引擎 随着时间的推移，当工作流程不再作为特定领域的功能运行，而是共享上下文、目标和记忆时，客户体验的真实转变才会到来。这样，在客户整个生命周期中，正在进行的决策才能得到优化。这种整合定义了“地平线3”：即代理开始跨职能、渠道和合作伙伴就共同目标进行决策协调的阶段，从而实现端到端的体验优化，而不是在孤立的隔间中单独改进。 在此时间范围内提供卓越的客户体验需要超越用例的扩展。它依赖于一个具有持久客户身份和统一上下文的共同决策层，明确的企业目标，这些目标平衡客户价值、成本、风险和容量，以及代理人在强有力的治理、标准和可审计性下跨系统行动的能力。想象一下：一位客户遇到了账单问题和服务中断，而他们的近期行为显示出日益增长的流失风险。代理系统不会将可见问题视为整个故事，而是纵观客户档案，识别其他可能的驱动因素，例如失败的设置步骤、重复的接触历史、待处理的订单问题，或下降的使用率，这表明存在未被满足的需求。然后，它端到端地解决问题：恢复服务，修复账单错误，主动冲销账户，安排简短的后续跟进以确认关闭，并根据重建信任所需的内容调整续订路径或计划建议。其复合价值在于每个行动都强化了下一个行动，将可能成为流失的时刻转变为一种感觉协调、公平和个性化的恢复体验。 当今没有哪个组织能完全达到这一水平。那些尽早行动并投资于支持系统级优化的基础建设、运营模式协同以及激励机制的，将在“地平线3”变为可能时，占据获取超额收益的有利地位。 成功所需的要素：开启征程的六步指南 从旅程设计转向决策编排，要求领导者不仅要重新设计工作流程，还要重新设计决策的归属、制定、衡量和改进方式。经过数年的生成式人工智能实验和早期自主部署，有六种针对客户体验（CX）的特定模式区分了那些将自主人工智能转化为可衡量影响的组织。在这六种模式中，有一个主题尤为突出：成功取决于业务和技术之间真正的合作，以定义代理可以做出的决策、必须路由给人类的决策，以及它们的 应优化其目标，并明确决策质量应如何随时间提升。领先的组织并非将自主型AI视为叠加在现有流程上的技术层，而是将客户旅程、决策流程、运营模式及治理体系一并重新设计。 — 定义代理程序优化的目标以