AI 对于企业级体验管理工作的重塑
AI技术的影响范围越来越大，未来，企业级体验领域或许也会受到AI技术的影响，这篇文章里，作者就对AI技术与企业级体验之间的融合点做了探讨，不妨来看一下。
目前火热的AI技术，未来社会必然会从信息时代过渡到智能化时代，最终从经济、文化、生活等各个层面全方位影响人类文明的进程，企业级体验领域也不会例外。
一、从当前最火的 ChatGPT 说起
由美国人工智能实验室OpenAI发布的对话式大型语言模型 ChatGPT （ChatGenerative Pre-trained Transformer，聊天生成型预训练转换器）在各大中外媒体平台掀起了一阵狂热之风。短短 4 天时间，其用户量到达百万级，注册用户之多导致服务器一度崩溃。
它能够通过理解和学习人类的语言来与人进行对话，还能根据聊天的上下文与人互动，真正像人类一样与人聊天交流，甚至能完成撰写论文、邮件、视频脚本、文案，翻译，编写代码等任务。它也能够回答“企业级体验是什么”。
ChatGPT对于“企业级体验是什么”的回答
继AI绘画之后，ChatGPT的横空出世让其成了新的流量收割机，写代码、写论文、写小说、做题……它什么都会！连马斯克都认为“ChatGPT 的功能太强大了，我们距离强大而危险的 AI 已经不远了”。
马斯克的言论
以ChatGPT为代表的AI技术自诞生以来，已经获得了巨大的进步。AI 从最初的一个理论概念，发展到现如今，已经深刻影响到人类社会的方方面面，无时无刻不在改变着我们的生活和工作方式。
二、企业级体验的未来必然与 AI 深度融合
AI技术具有巨大的影响力，其影响力也将持续而深远地影响着企业级体验领域未来的发展。2022 年，麻省理工的《客户体验的未来工作》报告中展示了对 800 名高管和一系列专家进行访谈的结果，在涉及正在使用或未来即将使用哪些技术与工具来改善企业级体验管理工作的统计数据中，我们发现与 AI 技术相关的霸榜前三位，分别是排名第一的 AI 培训与辅导（占比 93%）、AI 绩效监控与评估（占比 92%）、AI聊天机器人与语音机器人（占比 90%）。
排名前三位的AI技术及其占比
从上面的统计中可以看出AI技术未来将赋予企业级体验领域的巨大价值。我认为，AI 技术未来将在以下三个方面和企业级体验进行深度融合。
1. 在体验触点上相互促进
企业级体验来自于企业所服务的目标人群与企业的互动，所以在触点上有很多体验痛点亟待解决。例如我们在打电话给客户中心的时候，经常遇到的“踢皮球”现象，而有了AI技术后，可以基于问题内容的聚合与智能分析进行电话路径自动分发，将客户与最适合处理该问题的客服坐席匹配起来，有效解决“踢皮球”问题。
同样，AI技术的发展让企业针对目标人群提供更加深度的定制化体验服务，做到“千人千面”，因此，未来会有越来越多的企业使用诸如ChatGPT等各种 AI 技术，这样目标人群对于定制化体验的需求将日益高涨，反过来也能推动 AI 技术的不断发展，为 AI 技术找到更多的商业落地场景。
比如企业通过部署类似 ChatGPT 的这样的智能客户机器人，可以在售后服务场景下为个体客户提供量身定制的一对一沟通服务，相对于当前客服系统与客户千篇一律的互动来讲，体验会有本质上的提升。客户对于售后服务的体验有了更高的期望，能不断推动AI三大支柱算力、算法、数据技术的提升，最终应用在智能客服领域提供更好的个性化使用体验。
2. 赋能企业级体验运营工作，提升体验交付效率
企业向目标人群交付的体验必然是高度定制化的，所以其中涉及的工具和工作流程必然和传统的标准化产品 / 服务有很大差别。AI的人机协同和融合的技术特点让企业级体验领域的工作方式和实践有了更多的可能，必然会提升体验交付的效率。
很多企业的各类系统，如CRM等都会积累大量体验数据和客户原始数据。我们可以通过运用AI的强大机器学习与数据算法功能对这些数以万计的邮件、文档、视频、语音进行分类处理，并对大量非结构化的数据进行预排序和分析。
通过这些工作，我们可以更好地进行体验研究和洞察，而没有AI技术的帮助，类似这样的工作量至少要增加十倍。AI 技术可以极大地提升企业级体验各项工作的效率。
3. AI技术让企业级体验的交付方式发生巨大的变化
在当前的企业实践中，体验交付是需要通过企业所提供的产品 / 服务这个载体来实现的，所以我们更多时候要关注产品 / 服务本身的质量，但是因为AI技术的出现，体验交付的方式有了更多的可能。我们利用 AI 技术，通过分析目标人群背后的体验行为和体验态度，了解其体验意图，可以为其交付卓越体验，把交付的注意力更多地放在数据和体验本身上。
例如，在电商领域，我们可以充分利用AI技术，通过数百亿个体验数据点来描述买家个体的体验特征。比如其中的一些体验数据涉及以前的沟通、购买偏好、交易方式、推荐来源等。据此，企业可以让AI主动分析出某类活动应该让哪些客户关注，向特定的客户提供有倾向性的产品或服务。
作者：井然
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