使用 Agentic AI 的智能 XO

快速阅读: 《IDC 研究》消息，IDC报告显示，企业正优化客户体验投资以促盈利，强调体验交付的均衡。成功需整合记录、洞察、控制和参与系统，AI代理通过规划、感知等核心特性提升体验协调。但35%企业旅程履行仅限前台，AI助力弥合技术碎片，企业需应对数据治理和隐私等挑战，同时关注一线员工角色转变。

IDC 2024年客户体验管理策略调查指出，全球企业正逐步转向优化客户体验（CX）投资的有效性，并以此推动盈利收入的增长。IDC 发现，高管团队将客户体验的重点放在优化体验交付、简化体验消费以及实现体验价值的均衡上。但达成这些目标要求组织重新审视体验交付，而不仅仅是多种渠道、前台交互的简单叠加。若能妥善实施，IDC 研究表明，统一的客户体验能够提高客户留存率、改善品牌倡导，并最终实现盈利收入增长。

在客户成果全生命周期中协调一致的体验意味着什么？IDC 2024年 CX 路径调查显示，改善跨企业的协调体验规模和一致性是采用客户体验协调解决方案的公司的首要业务驱动因素。为了应对跨渠道、接触点、旅程和系统/应用的复杂性，这些系统/应用基于不断变化的客户背景提供基于价值的结果，组织必须在所有层级（包括中后台功能）采取多层方法来交付 CX。这涉及整合记录系统、洞察力、控制和参与，以确保无缝且一致的客户互动。

**记录系统**：组织需要通过统一客户和运营数据来解决数据碎片化问题。这种集成对于可扩展的人工智能工作负载和更深入的客户洞察至关重要。IDC 2024年 CXMS 调查显示，仅有约24%的组织拥有一个具有完整堆栈集成的单一客户数据源。通过整合前台和后台功能的数据，公司可以全面了解客户旅程。

**洞察系统**：客户洞察的一致性至关重要。组织应结合结构化和非结构化数据生成可操作的客户情报。将这些洞察共享并集成到日常运营中，可以显著提高客户参与度和业务成果。

**控制系统**：协调层作为连接组织的核心，整合各种系统并确保实时、上下文感知的客户互动。这一层利用人工智能和自动化来管理工作流、业务逻辑和客户互动，增强整个组织的决策能力。

**参与系统**：这一层包括但不限于数字、物理和混合客户参与渠道，员工面向工具和平台，这些工具和平台可能由员工和客户单独或共同使用，以及第三方通过各种渠道与品牌互动的方式。将体验交付局限于某一利益相关者群体的组织最终会被淘汰。

**AI代理和自主系统如何融入智能体验协调？**

AI代理是实现统一体验协调更高复杂性的途径。数据和计算能力的进步以及先进推理模型的可用性推动了更复杂、更先进的自主AI能力。AI代理的核心特性使其非常适合解决组织必须填补的空白，以实现统一智能体验协调。所有AI代理都共享以下核心特性：

– **规划**：AI代理能够计划和排序行动以实现特定目标。这使得AI能够将复杂任务分解为可管理的步骤，发展出结构化的问题解决方法。LLM（大型语言模型）的集成彻底改变了它们的规划能力。

– **感知**：AI代理可以从环境中感知和处理信息，使其更具互动性和上下文感知性。这些信息包括视觉、听觉和其他感官数据。

– **工具使用**：先进的AI代理可以使用各种工具，如代码执行、搜索和计算能力，有效完成任务。AI代理通常通过函数调用使用工具。

– **多代理协作**：促进多个AI代理协同工作，每个代理都有专门的角色，更有效地解决复杂问题。

– **记忆**：AI代理有能力记住过去的互动（工具使用和感知）和行为（工具使用和规划）。它们存储这些经验，甚至进行自我反思，以指导未来的行动。这个记忆组件允许代理性能随时间连续改进。这使AI代理能够在CX和业务应用之上创建新的“智能行动”层。

AI代理以连续、上下文感知的方式在系统、工作流、流程和业务功能之间消费和传递客户和运营数据、洞察力、任务。本质上，AI代理系统作为粘合剂/连接组织功能、系统/应用（面向客户的、运营系统和员工工具）和数据的纽带。这为组织提供了所需的自动化和规模，通过多个层次实现无缝垂直整合，从而实现统一的体验协调。

报告称，35%的企业表示客户旅程的履行方面并未超出前台流程，这意味着企业在协调和交付完整的客户旅程体验方面存在重大差距。自主AI提供了一个同样重要的机会，不仅限于提高生产力，还通过核心智能改善整个CX生态系统的连通性。AI代理甚至可以弥合许多组织技术碎片化的鸿沟。然而，要从自主AI中为CX获取价值，企业需要解决长期存在的基础挑战，例如客户和运营数据的完整性、统一性和治理，AI治理和客户隐私/安全。

关键的是，组织必须优先考虑解决GenAI（生成式人工智能）和自主技术能力对劳动力的影响，特别是前线员工，他们将继续成为提供优质客户体验的重要组成部分。

(以上内容均由Ai生成)