AI时代组织转型（一）实时、个性化客户体验

可能有些朋友3个月前就看过我分享“世界经济论坛”关于AI的一份报告的视频解读，这里我把文字版也附上，给一些更喜欢文字阅读的朋友。并非简单地附属报告内容，而是结合我多年的数智化转型经验，增加了自己的解读。

这份报告的标题是“AI时代的组织转型：组织如何最大化AI潜能”。之所以我觉得很值得看一看，讲一讲，因为它展现了如何让AI为企业带来业务“增量”的方式和成功案例，而不是停留在替代现有人力的“存量”思维。

可今天，当企业谈到AI，谈得最多的就是提效，然后AI替代人力，结果就裁员。如果这也是您对AI的定位，我建议您耐心地看完今天和接下来的几篇内容。我一直在想，为什么我们不能设定一个目标：未来5年，我们要借助AI的能力，用同样多的人，挣5倍的利润，每个人都挣更多？

同时，报告也给我们揭示了一个很重要的观点，企业要实现AI变革，技术挑战往往不是那个最终的制约因素，更重要决定变革成效和竞争力的瓶颈是在组织，如何重新设计现有的工作流，如何改变组织的决策机制、创新方式、运营模式与人才体系是关键。

现在的实际情况是，仍然有很多企业对AI的拥抱仅仅停留在一个很低的层次：公司鼓励员工要多用AI，甚至加上考核大棒来推动大家用，然后呢… 可能就没了… 比如，营销人员用文生图工具制作文案和营销素材，开发人员用AI来写代码。这是最低层次的使用。

也有些企业再往前走了一步，在业务流程的一些局部开始将AI技术融入系统，比如，上了个AI客服系统，或者装上摄像头，采用计算机视觉来辅助生产车间的质检。这些都只是对现有工作流程进行的补充优化，确实能带来局部的提效，但很少带来根本性的变革，也很难靠这些改进让企业真正提升竞争力，让经营层看到经营结果上的显著变化。根据报告中的数据，现在大概85%的企业对AI的应用都只是停留在这个初级阶段。

“世界经济论坛”的这篇报告提出了五个重要的应用方向。其中第一个方向，和我在之前视频中提出的建议高度一致，那就是利用AI，以过去我们做不到的方式来打造更动态、更个性化的客户体验，而非仅仅提效。

所谓“客户体验”，是从客户如何发现你的产品，到评估、购买，再到使用，获得后期服务，乃至再次复购的整个过程。在其中的每一步，客户都会跟企业提供的渠道、产品或服务产生交互，就会给他带来不同程度的体验感，进而影响他下一步的行动。在现在这个时代，打造更好“客户体验”是企业竞争关键中的关键！

报告里，围绕客户体验方向，提出了四项更突破性的运营模式转变。

一、从周期性的定向营销活动，转向一对一、可预测的客户发现

过去的客户营销，通常是企业设计一套或几套差别不大的满减、折扣这类促销，以周期性的方式，比如在双11、国庆这样的购物节之前，统一发送给客户，不管客户是否需要、是否感兴趣。就像姜太公钓鱼，愿者上钩。这种方式覆盖面广，但针对性很差，转化率不高，发多了还可能让客户产生反感。

现在，通过数据和AI，我们可以做几件事：

首先，可以持续用AI来做目标客户筛选，而非给所有人展现一样的信息。

过去，这样的筛选可能会基于客户画像，一些基本的客户分类、地域、喜好，但都是静态的。今天，我们可以进一步，收集、整合完整客户旅程中各个维度、实时的信息来推断当前客户的行为意图。注意，是对行为意图的推断！这些客户信号包括实时的浏览、比价行为、停留时长、评论，也包括地理位置，近期服务记录，线上和线下服务人员接触客户获得的最新信息，甚至包括客户的情绪，动态地来判断客户最近可能对某类产品更感兴趣？客户对价格很敏感？信任度在下降？或者，客户刚结了婚？

这些判断触发我们给客户提供当下最贴合需要的推荐、产品展示；或者对有风险的客户，我们暂时停止那些不合时宜的推荐和沟通。

再进一步呢？

过去我们要采集哪些信息用于客户筛选，数据来源和规则即便很丰富，但匹配策略是静态的，预设好的。但基于LLM，我们可以更广泛地采集与客户有关的信息，让AI持续学习客户旅程中的变化和偏好，自动为每位客户生成一对一的、高度个性化的营销策略组合；通过生成式AI和它的推理能力，可能会发现一些超出我们预判的客户特征、判断结论。

比如原有的客户标签中没有对动物的喜好程度，但AI可能会发现某个客户很喜欢猫。这就让客户营销的策略，从一个静态的分层策略，变成了一个动态的、持续学习和自适应的模式。

一旦发现了客户的行为意图，AI可以辅助我们动态决策是否应立即与客户产生互动，生成营销内容，或者提供匹配的推荐或优惠，而不再是每年固定的那几个时间点。

所需组织变革：

1. 需要建立起从市场营销、客户体验、数据治理到产品管理、IT等多元能力构成的跨职能团队，可以称它为“客户发现团队”，以客户转化为核心目标、绩效指标。
2. 团队的核心工作从以前的营销活动策划，要转向构建实时的决策引擎，动态地决策与客户互动的策略，然后再自动化或通过人去实施。
3. 营销或客户体验专家就要亲自承担起打造这类AI系统的产品经理角色。
4. 由于AI智能体对那些客户信号的洞察能力，可能远超过人类的分析能力。这时，客户体验专家和营销人员的岗位职责就会开始转变，从以往做数据分析、活动策划，转变为在AI的支持下对客户信号进行筛选，制定政策，设定行动阈值。比如客户情绪恶化到什么程度就需要停止推荐，而改为人工触达。然后，将所有这些筛选、授权的规则形成可以在各个渠道复用的统一标准。

报告中给出了福特的案例。福特通过运营AI驱动的决策系统，根据实时客户反馈动态调整触达策略，而不是固定的营销路径。通过动态确定营销目标客户、投放时机，甚至定制化的信息内容，将移动应用的转化率提高了26%。

二、从静态的客户旅程，转向量身定制动态、实时的体验旅程

这什么意思呢？过去，客户的体验旅程，包括线上的浏览路径、线下的服务过程，往往是静态的，按照预设的路径进行。当客户在购物过程中遇到问题或需要额外帮助时，只能通过固定的渠道联系客服，效率和体验都打折扣。

AI的应用可以让我们做到以往我们做不到的，动态编排客户的体验流程。AI 可以持续地解读客户的决策信号，分析客户的行动路径，观察客户的评估、停留、犹豫、比较、以及反复的行为，或者行为的改变，系统实时地引导用户或者通知线下服务人员，动态地调整流程。

比如客户在浏览商品时，反复在多个类似的商品页面切换，AI 可能会判断客户在做比较，通过实时决策，可以引导客户直接进入一个新的商品对比页面，更直观地查看商品差异，或者直接给他推荐更具性价比的商品，促成转化。

另一个例子是，在超市的大卖场里，当摄像头捕捉到有老年人买了很多东西，行动不便，AI实时做出决策，通知现场工作人员去提供协助，并且引导老年人走一个特殊的结账通道，避免排队。

借助AI，能够根据客户的信号，动态地调整服务的步骤顺序、呈现的内容、实时引导下一步行动、提供更匹配的服务选项，或者提供额外的辅助，这就让整个客户旅程本身变成了一个更加自适应的过程，能够匹配到客户最个性化的需求，超出预期的体验。

所需组织变革：

1. 要将过去围绕线上线下不同渠道、从营销到服务不同流程阶段，分割的职责体系，转向对端到端的客户旅程进行综合治理；需要围绕完整的旅程体验形成真正的跨职能协作；
2. 要在企业中部署可以在旅程中途修改交互流程的实时编排智能系统。
3. 在人和决策机制方面，需要客户体验专家与AI专家一起协作，定义智能体自主规划和自适应的规则、可选的行动项、决策阈值；
4. 需要管理者将一些流程调整的权力下方给智能体系统，或与AI协同的人，而不再是层层审批的官僚式决策体系。
5. 在绩效方面，要将员工的激励措施，和客户体验旅程的完成度，和带给客户的“关键体验点”的有效性挂钩，而不是绑定滞后的业绩结果。

报告中给出了荷兰合作银行的案例，他们通过整合客户数据、用户行为，实现了跨APP、网页端、网上银行和呼叫中心多个渠道的智能互动，可以根据客户的需求，动态地调整客户响应的方案，每年完成15亿次个性化交互，点击率提高了4倍，转化率提高了208%，同时运营成本下降了2.4%。

三、客户运营的执行从只有人类参与执行，转向引入智能体执行

在传统的客户运营模式中，各种操作都由人工来执行。比如客户提出问题后，由客服人员根据问题内容查询信息，给出解决方案；客户需要退款时，由人工审核材料，判断是否符合退款条件，再进行操作。这种方式效率低，容易受到人工情绪、经验因素的影响，导致服务质量不稳定。

现在，AI智能体已经有了手脚，可以使用工具，在一定的规则框架内可以自主执行更丰富的操作，不再只是一个应答机。

比如在解决问题方面，当客户发起咨询，AI不再只是给出机械的标准答案，而是可以根据客户非标的需要、客户情绪，更自然和积极地做出回应，能够直接调用工具来处理问题。比如直接修改订单、变更地址，直接调整配送方式，处理预定、退款。

它也可以将工作分配给其他的专业智能体去处理，然后跟踪进度。同时，在超出它能力范围时能主动将会话升级到人来处理，而不是等到客户不耐烦了，愤怒地点“转人工”。

运用成熟的多智能体协作，可以实现端到端全流程的AI代理操作，极大地提高服务效率。这时候，人类需要做的是为智能体设置“护栏”，明确可以自动化的范围，为AI设定恰当的权限，界定需要人工介入的事项和时机，努力让客户建立对智能体的信任。

特别要注意的是，我们需要考虑，不同人群对智能化的信任度不同，上述的这些可自动化范围、权限规则不应该只是企业的预设政策，应该允许由客户来掌控，而不是被动接受。这项工作体现出了对客户的尊重，直接决定了AI化后客户的真实体验水平，对顺利建立信任感很重要。

所需组织变革：

1. 组织结构上，建立专门的智能体运营团队，负责智能体的训练、监控和持续进化
2. 相关岗位需要重新定义，人类的工作应当转向监督管控、决策判断、政策制定，和异常处理；
3. 需要建立智能体在自主行动时的事件响应流程、补救方案、争议解决程序；
4. 更重要的是，企业必须重新明确责任归属、问责机制。如果智能体行动犯错，造成了损失，谁的责任？当然是负责运营智能体的人的责任，这一点必须清晰，且可追溯。

报告中给出了VISA的案例，VISA的智能商务系统，能够通过实时的意图推断和可信的支付凭证，智能体能够代表消费者完成授权购买。目前，有47%的消费者至少使用AI工具完成了一项实际购物任务。

四、从被动应对客户流失，转向持续的经验学习和信任优化

以往，企业在客户运营中往往处于被动应对的状态。看到客户出现了流失，比如长时间没有购买、投诉变多，企业才会采取一些措施来挽回，比如提供优惠券、进行回访等等。这种事后流失响应的方式效果很有限，而且成本很高。

现在，通过AI技术，企业首先要做的，是将原来可能不同渠道不同的客户数据视图，整合为一个全渠道、全客户旅程统一的客户数据视图，汇集所有环节丰富的数据对客户画像进行持续更新，追踪客户价值、用户行为、使用场景和互动结果，每一次与客户的交互数据都用于对用户模型进行学习修正。

有了这个基础，AI就可以从中尽早发现客户的潜在需求和不满，对用户留存措施的反应进行观察判断，动态更新需要接收留存措施的客户名单、留存方案和互动的时机。

比如，通过分析客户的浏览和购买记录、满意度评分、咨询投诉记录，AI及时发现客户对某一类产品的满意度在下降，企业就可以尽早启动对产品进行改进，优化相关服务；若发现某一个客户表现出了异常行为，产品使用中错误增加、不满在增多，就可以尝试主动关心客户遇到的问题，提供补救的优惠措施，再对客户对补救措施的反馈进行学习，找到最有效的留存策略。

这样，我们对客户体验的管理，就从周期性的事后评估，变成了一个持续学习的过程。报告中建议，企业应将客户信任度作为一个可量化的指标，并设置信号阈值，根据长期的用户行为和留存成效来动态调整自动化留存和升级人类干预的策略。

所需组织变革：

1. 组织内部需要建立跨职能的客户运营治理机制，以明确的审计周期，对客户运营中的关键信号定义、自动化决策和留存措施进行审计复核，触发定期的优化
2. 把相关AI模型、智能体的监控和成效验证深度地融入到客户运营体系中
3. 在客户运营体系的设计里，充分融入对隐私保护、客户知情权、权限管控以及透明化数据使用这样的政策。
4. 对于绩效和激励，需要围绕客户体验的质量、信任度和终身价值来设计对团队和个人的绩效指标、激励机制，而不是短期的营销数据。

以上就是报告中围绕“客户体验”的四项运营模式转变，分别针对了：

• 客户营销：通过实时感知客户意图来实现动态的筛选客户和按需触达
• 服务流程设计：可以借助AI实现动态优化和编排；
• 客户运营操作：在明确的框架内AI能够代表客户和员工采取实际行动；
• 客户留存：通过全流程持续的学习来增强客户留存。

通过这些模式转变，企业对客户体验的治理，将从以往很多片段式的独立动作，转变为一个全流程持续、深度的客户学习过程，能够实现更实时和个性化的客户体验，最终实现更快地客户增长，和更高的满意度。

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