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为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
译体验|Infobip:如何打造卓越的人工智能客户旅程
鹈小鹕 · 2025-01-10 · via 人人都是产品经理

将AI融入客户旅程并非易事,它需要企业在技术应用、数据管理、伦理考量等多个方面做出明智的决策。本文将深入探讨如何在售前、售中、售后的各个阶段,为大家提供实用的策略和见解。

从利用现有技术到构建定制模型,企业正在大举进入人工智能(AI)领域。AI 正在成为一股变革力量,它重新定义了客户互动的标准,并开创了个性化、主动和高效对话的新时代。

然而,人们对人工智能的期望很高。像 ChatGPT 这样的工具带来了一种期望,即团队只需“快速”复制体验即可。但是,在特定环境下看似毫不费力的 AI,一旦应用到不同的业务、用例和数据安全需求中,就会变得异常复杂。在如何从这项令人兴奋的技术中获益的问题上,有许多挑战会导致不切实际的期望。有趣的是,这是历史上为数不多的几次技术进步超过实际应用的情况,企业需要得到帮助,以最有利于自身和客户的方式驾驭这项新技术。

那么,答案是什么?我们如何在学习曲线和前进需求之间取得平衡?好消息是,AI 的潜力非常巨大,不容等待或忽视。AI 能够改变各行各业的许多业务流程,数字化客户旅程也不例外。

一、AI 的机会

品牌正在寻求与客户建立有意义的联系,而客户也在期待来自品牌的个性化互动。AI 以这种方式增强互动的潜力巨大。AI 驱动的自动化可使品牌大规模提供高度个性化的解决方案,同时提高运营效率,降低成本。因此,企业正竞相在其数字渠道中为客户、合作伙伴和员工采用 AI。

事实上,我们的调查揭示了全球品牌如何利用 AI 进行客户沟通:

客户已经注意到了这一点。在一项代际信息趋势调查中,我们询问了全球客户对品牌使用 AI 构建会话体验的看法:

  • 82%-88% 的千禧一代和 Z 世代认为,AI 改善了他们与品牌互动的体验。
  • 与此同时,95% 的婴儿潮一代和 X 世代更愿意与人工客服交谈,而不是聊天机器人。

这对品牌意味着什么?它们必须努力了解客户的需求和痛点,这样才能从 AI 的机遇中适当受益。品牌不应急于完全依赖 AI 聊天机器人,而应提供一个战略性的、全面的解决方案,以取悦所有受众。关键是,客户需要对话体验——无论是 AI 机器人还是人类客服。

而在对话体验方面,AI 的市场潜力是毋庸置疑的,这得益于强大的研究和大量的投资。数据描绘了一幅令人信服的图景:IDC 的研究表明,AI 可以提高客户满意度,减少客户流失,并通过增强体验促进全球经济发展。预计到 2028 年,全球 AI 支出将达到 6320 亿美元。

对话式商务和移动商务是与 AI 驱动的客户体验高度相关的领域,其市场规模巨大且增长迅速,彰显了潜在的价值主张:

虽然针对客户体验的具体投资数字仍在不断变化,但总体情况表明,客户体验领域的 AI 机遇巨大,现在正是采取行动的时候。

二、AI 在整个客户旅程中的应用

AI 的机遇存在于整个客户旅程中。关键是要找到正确的使用案例,在营销、销售和支持互动中实施对话式 AI 互动,以提高客户忠诚度,从而增加收入。

售前阶段

1)建议出价

  • 挑战:通常情况下,向客户提供的产品都是通用产品,缺乏个性化,因此成功率很低。
  • 解决方案:通过个性化的辅助互动,AI 工具为客户提供更多量身定制的特别优惠,并与品牌的语气保持一致,从而提高转化成功率。

2)数字营销助理

  • 挑战:传统聊天机器人难以应对开放式问题,互动渠道有限,阻碍了转化。
  • 解决方案:由 AI 驱动的数字助理可以理解复杂的咨询,实现个性化互动,并在各种渠道中运行,从而提升客户体验和转化率。

客户数据是预测行为和个性化营销的关键。品牌可以利用 AI 来分析数据和细分受众,从而准确定位正确的客户,在正确的时间发送相关的优惠信息。AI 可以帮助品牌预测客户的行为,如客户流失的可能性,从而使品牌能够通过优惠和促销活动重新吸引正确的客户。93% 的受访客户同意,他们更愿意从发送个性化和相关信息的品牌购买产品。

售中阶段

1)数字销售助理

  • 挑战:在各种渠道中扩展个性化对话和转化潜在客户是销售团队一直面临的难题。
  • 解决方案:数字销售助理使团队能够大规模地进行个性化互动,自动执行重复性任务,并引导客户完成跨渠道的购买之旅,最大限度地提高转化率。

2)购买和转化

  • 挑战:从浏览复杂的选项到解决最后一刻的疑虑,购买过程中的摩擦会让买家感到沮丧并阻碍转化。
  • 解决方案:AI 驱动的购买体验可引导客户做出复杂的选择,实时解决他们的顾虑,消除摩擦,从而提高转化。

为了提升客户体验,请考虑通过 AI 驱动的数字渠道实现整个购买流程。这样就可以让客户参与进来,提供即时支持,并让他们在一个地方无缝地探索你的产品。通过整合 AI,你可以创建一个更有凝聚力、反应迅速、以客户为中心的数字体验,满足他们在旅程中每一步的需求。

售后阶段

1)客户支持助理

  • 挑战:传统的支持渠道往往无法提供即时、个性化的帮助,使客户感到沮丧,问题得不到解决。
  • 解决方案:对话式 AI 能够以数十种语言跨渠道提供实时、个性化的帮助,高效解决问题,提高客户满意度。

2)移交给人工客服

  • 挑战:复杂的客户咨询可能会在聊天机器人和人工客服的切换过程中出现漏洞,从而破坏客户体验。
  • 解决方案:AI 通过情感分析检测客户的挫败感,然后自动启动切换。这种无缝切换可确保从 AI 到人工交互的平稳过渡,保留上下文,高效解决复杂问题。

语音仍然是许多客户的首选渠道,AI 语音助手可以通过电话提供类似人机对话的互动,并通过熟悉可靠的渠道提高客户支持的可及性。这些语音机器人可同时处理多个客户询问,让座席人员专注于复杂的询问,从而减轻呼叫中心的负担。41% 的受访客户在与品牌沟通时更喜欢语音渠道。

三、AI 伦理之路

虽然 AI 在彻底改变数字化客户旅程方面潜力巨大,但它也面临着一些挑战。

  • 隐私问题:AI 系统通常依赖于大量数据,这引发了人们对隐私侵犯和数据安全的担忧。企业和供应商必须确保负责任地管理和控制对这些数据的访问,并采用企业级控制来防止未经授权的访问。
  • 偏见、公平和幻觉:任何 AI 系统的衍生输出都与其输入的训练数据直接相关。在某些情况下,这可能导致不公平或歧视性的结果。在其他情况下,它还会导致幻觉。必须注意确保 AI 模型使用一组平衡的输入数据。
  • 声誉和透明度:随着 AI 越来越多地融入到客户互动中,品牌面临着合乎道德、公正和透明的挑战,以保持信任和品牌声誉。

为解决以上挑战,企业需要确保负责任的 AI 开发流程,与公司的价值观保持一致。同时需要专业的 AI 专家,保护聊天机器人不产生幻觉,从而保护品牌声誉。透明、可靠的 AI 才能够促进真正的联系和积极的品牌体验。选择合适的合作伙伴需要对其专业知识、可扩展性以及与企业目标的一致性进行仔细评估。

AI 驱动的体验重新定义了客户希望的交流方式,具有前瞻性的企业已经开始利用生成式 AI 进行创新,保持超越客户期望,提供他们想要的服务。通过启用对话式 AI 解决方案,我们今天提供的用例可以让企业获得巨大收益,包括降低成本、提高转化率和客户满意度。

原文地址:https://www.infobip.com/downloads/crafting-exceptional-ai-powered-experiences

译者:鹈小鹕;公众号:鹈鹕全面客户体验管理(ID:CEM-tihu)

本文由 @鹈小鹕 翻译发布于人人都是产品经理,未经作者许可,禁止转载。

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