2026-02-05 鹈鹕全面客户体验管理 | 译者：马振江
客户已不堪重负，他们正选择屏蔽你的声音。每日承受着信息轰炸、警报和数字噪音的围攻，客户的诉求再明确不过：若让他们的焦虑雪上加霜，你必将失去他们。
看似简单的问题，却因公司同样不堪重负而难以解决。系统割裂、AI 疲劳等企业挑战，让客户体验的优化方向与方法变得扑朔迷离。
我们开展了一项针对 1200 名“数字公民”的定制定量研究。这些“数字公民”是指那些曾使用过诸如在线支付账单、在线客户支持、在线下单或使用在线账户等服务的人。受访者分布于北美、中美洲和拉丁美洲以及欧洲、中东和非洲地区。研究发现：
那么，在如此喧嚣中，你如何赢得忠诚？
人工智能似乎是答案。但消费者对 AI 的信任仍是障碍。仅 41% 的消费者认为聊天机器人比人类更擅长解决问题，56% 的人不愿让 AI 代为行动（即 AI 智能体）。
答案不在于更多信息、更多技术、更多 AI。而在于清晰。清晰认知客户的真实需求。客户体验中哪些有效、哪些无效。团队如何设定优先级、应用 AI 并协同行动。到 2026 年，客户体验领域最卓越的品牌不会追逐每个 AI 潮流，而是追求清晰度。
客户不仅错过了品牌的关键信息，更是在主动忽视这些信息。59% 的消费者误将重要信息（如账单或通知）当作营销信息而删除。他们知道自己正在错过重要信息：65% 的人担心因忽略通讯而错过重要信息（包括：付款提醒、账户更新、潜在欺诈通知等）。
有时客户根本不会因信息过载而产生这些困扰——他们会直接流失。34% 的客户因品牌过度营销而停止购买。42% 的 Z 世代受访者表示自己有过这种经历。
即便在如此喧嚣的环境中，哪些信息仍能触达并打动客户？让我们看看哪些信息不会造成过载。
是什么让客户持续订阅并关注一个品牌？透明定价（61%）和可靠服务（58%）是消费者保持品牌忠诚度的主要原因。清晰的沟通能同时支持这两点。
清晰且具有价值导向的信息仍能激发行动。但在这样一个客户饱受各种促销信息轰炸的世界里，怎样才能让人觉得是信息专门为他们准备的，而不是又一次无意义的推销呢？如果信息是精心制作/由真人传递，或根据近期活动量身定制的，超半数消费者会表示，这样的信息具有相关性。
大规模实现内容相关性绝非易事——这似乎是自动化和 AI 的用武之地。但 AI 真能改善现状吗？还是只会让情况更糟？
信任是实现个性化服务的前提条件。68% 的受访者表示，在对品牌产生信任之后，他们才会对个性化的信息感到放心。
AI 本身并不能解决信息过载的问题。仅有 41% 的消费者认为聊天机器人在解决问题方面比人工客服更有效。Z 世代是唯一一个多数人认为聊天机器人比人类更有效的群体。
面向客户的 AI 智能体技术不仅能为客户提供答案，还能主动采取行动。这对客户意味着什么呢？56% 的人对于让 AI 替他们做出行动感到不安。81% 的婴儿潮一代持这种看法。
在客户支持方面，确实存在一条能让消费者更广泛地采用 AI 技术的途径。糟糕的客户服务（45%）以及解决问题的困难（44%）是导致客户流失的最主要因素。AI 必须为这些时刻提供支持，而非加以破坏。
消费者最能接受哪些 AI 应用场景？
信息过载绝非仅是客户面临的问题。碎片化的渠道、数据过载、AI 的快速演进，正在为企业制造内部噪音，扰乱团队运作与决策流程。在这样的环境下，如何为客户创造清晰、相关且富有同理心的体验？
我们将梳理外部噪音与重塑 2026 年客户体验的宏观趋势之间的关联，并揭示如何将精力聚焦于最关键的清晰领域。
2025 年是企业 AI 应用激增之年。但这股浪潮带来了副作用。安永研究显示，尽管投资回报率持续攀升，半数企业高管反映员工对 AI 应用的热情正在消退。
罪魁祸首是变革疲劳与信息过载。超过半数（53%）受访者表示，员工因持续涌入的 AI 信息与技术发展感到不堪重负或精疲力竭。这种疲劳不容忽视，因为 2026 年 AI 浪潮不会减缓——尤其随着自主 AI 的进步。关键在于：当内部团队不堪重负时，清晰度将成为竞争优势。
明确的优先级、清晰的工作流程和透明的沟通机制，将使 AI 应用成为业务利器而非负担。与此同时，企业需警惕消费者对 AI 的脆弱信任。最新数据显示，56% 的消费者不愿让 AI 代为决策。但通过清晰的语言说明、首次尝试解决问题以及无缝的人工接管机制，可有效提升消费者信任感。
AI 应用应立足于解决实际问题（而非制造问题）：
“当团队围绕对客户意图的共同理解及其在实现过程中的角色达成共识时，协同效应便自然形成。最成功的品牌能够做到：消除内部干扰、凝聚能量，并将这种清晰度转化为无缝衔接、精心设计的旅程。”
——Raymond Gerber，旅程管理研究院联合创始人
企业领导者正努力找出导致客户体验支离破碎、混乱不堪的根源——错失的提醒、矛盾的信息、反复联系，削弱客户忠诚度。许多人发现：旅程分析或许是最佳的噪音过滤器。
不同于孤立的触点指标，旅程分析能揭示体验断点，实现实时修复。通过将跨渠道交互数据与交易数据、客户之声（VoC）及客户画像数据在时间轴上整合，实现深度洞察。其他孤立分析手段无法达成此效果。
我们观察到卓越的领导者正采用分析指挥中心模式：不仅被动汇报客户体验绩效，更主动跨渠道监控，诊断体验修复方案。当分析转化为行动指南时，团队响应速度将显著提升，协作目标更清晰，从而创造更多赢得客户忠诚的卓越体验。
借助数据分析，识别客户体验中的干扰因素：
“统一的用户体验并非偶然形成，而是将所有系统、渠道和功能围绕单一客户视图进行整合的结果。正是通过这种方式，我们才能从让客户不堪重负的碎片化交互，转向真正解决其最迫切需求的旅程。”
——Mike Woods，CSG 北美通信、媒体与技术战略委员会主席
技术栈扩张已不再只是供应商数量的问题。我们需要从信号与数据完整性的角度重新审视。即使企业整合了平台，若剩余平台仍无法共享统一数据和流程，体验缺陷将持续存在。AI 与自动化将放大这些问题——基于矛盾数据、未同步状态和重复触发机制进行操作，导致噪音扩散（产生两份账单、两个预计到达时间、两份“最终”通知）。这将激增重复联系次数，加剧客户困惑。
IDC 指出：“客户体验技术栈内部及跨平台的集成不足，以及缺乏现代化架构，是客户体验领域最突出的技术性组织挑战。”解决之道并非单纯减少平台数量，而是建立控制层，使事件、状态及消息规则标准化。如此，人工与 AI 才能基于统一数据源，在所有渠道协同运作。如今，贯通前后台系统、应用、数据及流程的客户旅程编排解决方案，已成为提供互联客户体验的必备要素。
建立客户场景及其消费内容的单一数据源：
“精简技术流程、运用自动化手段、实施数据驱动决策，才能充分释放人员、流程与技术的全部潜力。将人类洞察力与智能自动化相融合，既能增强团队创造的影响力，又能围绕客户需求与期望，实现体验个性化。”
——Liz Griffin，Northridge 集团客户关系与业务拓展管理合伙人
2026 年，个性化将重塑客户体验，品牌将致力于打造主动、预测且富有同理心的体验。商业价值显而易见：德勤数字化研究显示，在个性化方面表现卓越的品牌，超额完成营收目标的可能性高出 48%，客户忠诚度提升的可能性高出 71%。然而存在显著差距——尽管 80% 的消费者青睐提供个性化体验的品牌，并愿意为此类品牌多消费 50%，但仅有 48% 的消费者认为零售商真正兑现了这一承诺。
如今有何不同？AI 使大规模个性化成为可能——品牌得以实时预测需求、定制互动并自动化决策。但优势仅在 AI 以清晰、聚焦且透明的方式应用时才能显现。要实现有效扩展，企业必须整合数据并自动化决策，同时保持人性化关怀，尤其在高压力场景中（如服务升级处理、支付灵活方案）。
大规模个性化，只有在 AI 让自动化交互感觉像与真人互动时才有效：
“品牌如今能够从大规模超个性化迈向自主体验编排，通过统一数据、智能自动化和自适应创意，赋能 AI 客服，使其能够为客户和品牌动态行动，创造真正互联、情境化且人性化的客户体验。”
——Christopher Schyma，Merkle 首席转型官
品牌外部的混乱，正是内部混乱的映射。赢得客户忠诚的起点，在于为组织内部注入清晰——明确优先级，并构建支撑这些优先级的体验。
解开内部的纠结，为团队和客户留出呼吸、选择与联结的空间。让客户感受到被看见，而非被咆哮。剩下的便是专注——专注于重要的体验、精准传递的信息，以及持久的成果。
原文地址：
https://www.csgi.com/state-of-the-customer-experience/
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