在AI時代蓬勃發展的品牌，將是那些明白信任不僅是一種感受——更是一項可衡量的績效指標，且必須被付諸實踐的品牌。
想象你家附近的咖啡店：每天早晨，同樣的咖啡師向你問好；他們無需你開口就知道你的訂單；他們知道你的名字，而你也知道他們的。在這種小場景中，這種親密感很容易建立，而這可能正是顧客回頭的原因。但對于規模更大的企業來說，讓顧客感到“被了解”要困難得多，而這可能影響他們的品牌忠誠度。
希望復制這種客戶體驗（CX）的大型品牌可以借助AI實現超個性化服務，例如通過預測分析、語音技術和聊天機器人（完整聲明：TELUS Digital提供此類解決方案）。
盡管任何品牌都可以部署這些技術，但真正的客戶互動需要微妙地把握何時讓AI主導，何時又必須依賴人類洞察。這不再是人與機器的對抗，而是尋找AI自主性與人類專業知識之間的完美平衡。
信任是雙向的。你信任咖啡師能準確記住你的訂單，就像你信任朋友會支持你一樣。2024年TELUS Digital的一項調查顯示，如果只能選擇一種客戶服務方式，人們仍然更傾向于與真人通話或發短信，而非與機器人互動——這可能是因為我們更相信自己能與人類建立默契。這種偏好很可能源于糟糕的機器人交互體驗導致的挫敗感，進一步凸顯了人類溝通在建立信任中的價值。
尤其在深度偽造技術泛濫和承諾屢屢落空的當下，B2B和B2C領域的商業領袖必須重視消費者對信任的需求，以及由此衍生的期望。
技術確實能幫助企業實現個性化服務和一定規模的信任，但無論AI多么先進，它都無法獨自完成這一任務。無論選擇何種技術，你都需要人類參與——在AI驅動的流程中提供監督、干預和關鍵決策——才能真正贏得消費者更深層次且持久的信任。
信任設計
大多數人類不會天然信任技術，他們需要先看到技術如何幫助自己，才能安心依賴它。
以隱私優先的方式個性化客戶體驗（例如根據近期活動推薦相關產品），能讓顧客感受到你的業務以滿足他們的需求為核心。
這種方法始于“同意”。分層同意模型的第一步是讓顧客能夠就數據使用方式做出知情決策。這為后續工作奠定基礎，并表明你的公司認真對待隱私法規。
下一階段是構建注重隱私的個性化服務，即提供能記住顧客偏好的定制化旅程。而第三層（或最優層）則是創建一個動態的、由同意驅動的生態系統，讓顧客偏好主動塑造個性化互動。
每一層隱私優先的客戶體驗都需要相應的技術棧支持。當前AI在客戶體驗領域的快速發展意味著企業有許多選擇。例如，預測分析能幫助企業預判客戶需求——通過構建客戶流失率和復購傾向模型，主動聯系客戶以解決問題，避免影響客戶關系。
現代聊天機器人利用自然語言處理（NLP）和生成式AI，其功能遠不止查詢訂單狀態。同時，語音技術的興起——81%的受訪者表示他們每天或每周使用——為彌合信任缺口和加強客戶關系提供了新途徑。關鍵在于多模態交互，讓顧客既能口頭提出請求，又能看到結果，從而結合自然語言模式和增強的認知處理能力。
信任與個性化實踐指南
但AI在商業中的應用并非一刀切。經驗豐富的客戶體驗合作伙伴能幫助你緊跟行業趨勢，識別并實施真正適合你品牌的解決方案，最大化投資回報率（ROI）。
其中一個例子是技術中情感智能的崛起，包括實時交互中的AI情緒分析。作為一家推崇“人類參與循環”方法的公司，TELUS Digital將這些視為進一步發展人類與AI共生關系的機會，以拓展業務能力。
當然，與所有投資一樣，衡量是成功的關鍵。個性化效果可以通過關鍵績效指標量化，例如個性化內容的點擊率、個性化推薦的轉化率，以及個性化與非個性化體驗的平均訂單價值對比。
而信任則可以通過隱私功能、數據政策的使用情況以及數據透明度的反饋進行定性評估。這些數據還可以進一步分析，尋找信任、個性化和客戶終身價值之間的關聯。畢竟，客戶忠誠度是他們信任品牌的關鍵因素。
盡早且頻繁地分析數據，能讓你重新審視并調整客戶旅程中未達預期的環節，確保客戶滿意度，最終保護投資回報率。
AI驅動，人類把關
盡管技術或許能讓我們規模化地提供媲美街角咖啡店的個性化體驗，但實現有意義的客戶互動需要的不僅僅是AI的部署。成功在于將AI驅動的個性化與人類監督及隱私優先實踐巧妙結合。通過采用分層同意模型、合理利用AI技術（從預測分析到語音技術），并確保人類專業知識指導這些工具，企業才能建立推動長期客戶關系的信任。
在AI時代蓬勃發展的品牌，將是那些明白信任不僅是一種感受——更是一項可衡量且必須被付諸實踐的績效指標的品牌。在這個客戶體驗的新時代，競爭優勢屬于那些不僅能提供智能個性化服務，還能讓其充滿人性溫度的企業。
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