客户体验一分钟：关于客户体验的思考，2021 年 6 月 25 日

在 CX 分钟内 – 第 12 集

哇——多好的一周。 在研究、叙述、对话和工作方面取得了大量进展。 工作。 工作。 显然，在工作一段时间后，要做的事情堆积起来，你最终会有越来越多的待办事项。

谁知道？

无论如何，这周我有一些非常酷的东西要分享——下周还会有更多视频。 记录了三个新的，但需要一点时间才能使它们看起来像（我从不更改或编辑对话，只是开场和退出——因为我在那些时候很傻，嗯，大部分时间）并且会尽快分享。

他们非常非常好。 还有更多——请记住——我是关于对话的——如果你有什么想讨论的——麦克风和摄像头已经为你准备好了。

好的，德维尔先生，我准备好了我的特写镜头。

让分享开始吧！

我想分享的第一项研究验证了我们已经知道的：CX 无处不在。 Rackspace 进行了一项研究，试图了解当今企业正在进行哪些战略性技术计划。 这些选项是我们所期望的：

• 安全
• 基础设施
• 数据
• 人工智能等

令人震惊的 94% 的组织正在实施 CX 计划

这意味着即使是那些不认为客户体验有价值的公司也正在实施 CX 计划——以防万一。

尽管这个数字很大，但对我来说，这项研究的最佳部分是这些组织的战略和技术专家将 CX 的重要性置于网络安全、基础设施甚至数据等次要项目之上。

当被问及明年的投资计划时，CX 获得了最大份额（34%）的选票。 不仅我们都在做某事，而且我们也在对其进行投资——甚至超过了对更强大的安全性、数据管理，甚至是 CX 必须运行的基础设施的需求。

这就是——好吧，我只是说出来，链接它，然后让你弄清楚它来自哪里（在你点击链接之前）。

你知道，不知何故，我告诉过你，所以只是不完全说出来。

继续，让我们谈谈个性化

Segment 是一家以前独立的公司，现在已经加入 Twilio 几年了，它决定探索个性化的世界。 正如我在本时事通讯的前一期中告诉您的那样——个性化差距是组织应该投入时间和精力来解决问题的关键领域之一。

在另一项研究中接受调查的十分之九的客户表示，尽管向他们提供了所有数据，但供应商和组织对他们的了解还不够。

显然，这将导致远离个性化交互（我的意思是，如果你不了解接收者的人，你怎么能个性化一些东西——我是对的，或者我是对的，还是我是对的——我是对的，我不是吗？）

这项细分研究的一些有趣发现进一步展示了个性化差距。 我引用和阅读的以前的研究显示了一个不同的问题：Segment 询问了组织和消费者对个性化的看法，发现虽然 85% 的组织认为他们正在提供个性化体验，但只有 60% 的客户同意。

这不是一个重要的数字，不会让任何董事会或执行团队注意到差距（我们为什么要进行大规模投资？几乎 2/3 的客户认为我们做得对——边际经济理论意味着我们赢了没有获得好的回报——而 9/10 的客户认为我们不知道如何正确地吸引他们？这是一个大问题）。

当更多的研究验证相同的数据时，我喜欢它——Segment 还发现只有四分之一的公司掌握了全渠道——就像我们在差距机会文章中强调的那样。 无论如何，我不会一直告诉你我有多好（在查找和共享数据方面——我没有做任何这些研究，只是分析了结果），但是去阅读这份报告——对于在哪里提供一些好的指导是值得的尽快投资。

全渠道与多渠道：有什么区别，谁在做？

大多数零售商现在都是多渠道的，他们通过多个渠道销售产品。 然而，很少有真正的全渠道。 了解被视为全渠道业务意味着什么。

好了，我说完了这一点。

关门时间，打开所有的门
让你走进这个世界

最后分享，它比看起来更有趣。

作为一名“客户服务专家”（花了 30 多年的时间来处理这个问题，包括作为一名从业者，领导 Gartner 的服务议程的一部分，并在某个时间点为市场上的几乎所有产品提供建议——如果你想让我用一些凭据来支持这一点）我一直在与我们的服务团队合作，为接下来的 2-3 代服务设定目标，并将这些目标与整体 CX 和 SAP 战略保持一致。 这是一项有趣的练习，是过去 20 年推动企业技术领域服务愿景的延续。

作为该过程的一部分，我想查看现有的研究，包括来自我的老母校：Gartner。 我发现了一些有趣的东西，但我可以分享的（公开可用与付费墙后可用）是客户服务棱镜的 AI 用例。 更具体地说，客户服务棱镜的人工智能用例。 这是我离开时刚刚开始开发的工具——所以我不是如何使用它的专家。

看起来很复杂，但非常有用且简单——让您获得 Gartner 分析师对某个主题的累积知识，以帮助您确定投资的优先级并专注于计划。 它着眼于一项计划的可行性（我假设这方面的数据点来自分析师的查询和交互）以及该计划的商业价值，以便在图表中描述哪些更有可能产生商业价值并且可能.

在这个案例中，我发现有趣的是，它允许用户对存在于 AI 名称下的不同项目在组织中成功的可能性进行排名，然后优先考虑那些成功程度较高的项目（建立在小​​成功的基础上达成一项重大计划被批准，非？）并返回值。

我发现这个有趣的原因有两个：

1. 我们假设更快返回最高值的项目不是显示在最前沿的项目（例如，代理调度和预测负载在前五名，但不是推荐的第一个）
2. 因为我认为我们不太正确的是回报率最高的那些（例如情绪分析）。

当然，您的里程会有所不同 - 一如既往 - 证据留给读者等等，但是 - 但是，我很难提倡将情绪分析作为人工智能在客户服务用例中取得成功的第一项目。

你怎么认为？

最后，非常感谢你们中的许多人上周就我们的目的和方向发表了评论、联系或类似的帖子。 我在内部也得到了很多发挥，这是我们可以通过传福音做些什么的一个典型例子——推动正确的对话向前发展。 我认为我们正朝着正确的方向前进（就像我一样有偏见），您将很快从我们这里看到越来越多的关于这个主题的内容。

同时，给我发电子邮件，链接我，或者找到一种联系方式，告诉我你的想法。 这开始感觉像是一种良好的节奏和节奏，并且是分享信息和进行对话的舒适节奏。 请继续参与，我将继续发布。

直到下一次。

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