利用 AI 实现增强型 CX 的数据策略最大化

2024年，数据和分析将成为现代组织变革的关键驱动力，其中人工智能（AI）在提升客户体验（CX）方面扮演着核心角色。根据CX网络的全球调查，97%的受访者已在工作中使用数据分析，其中78%认为这对其客户忠诚度产生积极影响，79%认为对其公司利润产生积极影响。数据和分析被选为当前影响最大的三个趋势之首（42%），表明其在CX领域的重要性日益凸显。

核心观点与关键数据：

1. 数据质量与AI成功密切相关：报告强调“垃圾输入等于垃圾输出”，高质量的数据是AI有效运行的基础。调查显示，只有42%的受访者接受了CX团队的数据利用或管理培训，凸显数据质量管理的挑战。
2. 设定明确目标的重要性：AI项目需设定可量化的目标，并与企业战略紧密结合。建议采用平衡计分卡方法，涵盖客户、内部措施、组织能力和财务四个维度。常见的五个障碍包括：目标与战略不一致、过度依赖滞后指标、措施过多导致分析瘫痪、团队决策挑战以及忽视整体趋势。
3. 数据准备原则：报告提出了十项数据准备原则，包括数据治理、数据收集与集成、数据质量管理、持续监控与改进、数据注释与标签、数据丰富、偏差检测与缓解、与数据科学家合作、数据集成以及实施数据治理政策。
4. 客户信任与伦理AI：确保数据质量、安全和合规是维持客户信任的基础。65%的受访者关注伦理AI的使用，企业需超越基本要求，承诺进行伦理的数据使用和AI开发。

研究结论：

• AI的成功取决于数据质量，组织需建立有效的数据管理文化，确保数据准确、相关且合规存储。
• 投资优先领域：52%的从业者预期今年在洞察、数据和分析方面的支出将增加，其中自动化（41%）、洞察和数据分析（34%）以及对话式AI和虚拟助手（29%）最受青睐。
• 成功案例：Electrolux利用Microsoft Fabric整合营销和零售数据，提升广告效果；AquaCal通过AI改进保修流程，提高效率；Argano合作床垫制造商利用AI改进营销分析。
• 技能缺口：不到一半的受访者在2023年接受了CX团队的数据利用或管理培训，表明技能缺口可能影响AI模型性能。
• 最终目标：通过高质量数据推动AI创新，提升客户体验，实现与战略目标相符的可量化收益。

组织需建立“AI就绪”的数据基础，并选择合适的关键绩效指标（KPIs）来指导，才能在AI时代取得成功。