企业努力使自己的客户体验策略与客户之声（VOC）反馈结果保持一致，有54％的企业没有正式的流程来顾及这些数据，而19％的企业则根本没有收集到任何反馈。只有34％的企业系统地定义并跟踪了客户体验为自身所贡献的价值，约三分之一（34％）的组织能够将多渠道之间的运营数据关联起来——而剩下的企业在运营中，则是盲操作，无法全面了解客户的生态系统。也就是说，自2019年，在世界范围内，组织在收集某种形式的反馈时得到的客户之声（VOC）反馈的情况有所改善并提升了45％，现在有10％的企业认为其客户之声（VOC）计划在所有渠道上都处于领先水平。

　　客户的期望比以往任何时候都要高，企业无法承受客户体验上的失败。通过听取客户之声（VOC），在跨系统集成数据的同时，采用诸如AI和RPA等新兴技术，企业可以通过更好的客户体验获得竞争优势。但是，在每一个触点上，如何保持甚至更好地和客户联络，大多数公司都缺少有价值的洞察。

　　实践证明，成功的客户体验战略可以提高客户对于品牌的参与度，并推动商业绩效。然而，由于单一的技术系统，经验不一致以及缺乏清晰的流程，许多企业仍停留在发展阶段。具体而言，挑战包括：

　　技术系统落后：五分之一（20％）的受访对象表示其技术系统无法满足当前的需求，42%的技术团队受困于现有陈旧的系统，43%的技术团队因多系统集成的问题耗费了大量精力。此外，无法确保预算（48％）仍然是一个问题，技能不足的问题则日益严重（26％）

　　孤立的渠道和断裂的业务流程协作：半数（51％）的组织表示，在设计客户体验时，只能提供小部分的业务功能之间的协作，而13％的组织则根本无法提供协作的功能。不到三分之二（60％）的组织仍然没有跨渠道联络的管理策略，只有30％的组织声称具备良好的以及完全一致性的跨渠道联络功能。

　　优质客户并未受到优先服务：个性化服务能力的需求在一年内从62％激增到78％，但是只有17％的组织真正将“客户满意度”作为其客户旅程设计策略的首要推动力。这可能解释了为什么超过三分之一（44％）的自助服务系统在首次联系期间无法解决客户的需求，而自助服务渠道的失败率却高达57％。

　　虽然将近四分之三（77％）的组织表示客户对其满意度能力感到满意，但只有17％的客户将客户体验评为“推荐”级别。令人担忧的是，只有11％的AI和机器人用户表示，客户认为他们的体验属于“推荐”级别，从而暴露了新兴技术与客户满意度之间的差距。

　　这表明，利用AI技术，企业需要创建一种基于最佳数据的智能策略。组织必须学会填补数据管理与整合之间的差距，优先考虑高效的数据管理平台。就目前而言，只有一半（50％）的客户需求信息被有效识别并合理利用，只有20％的企业拥有专门的团队来管理整个公司的数据湖。实际上，有15％的组织根本没有数据管理策略。因此，数据变得越来越难以管理。所有团队中有一半（50％）正在评估和学习如何使用可用数据，22％的组织没有所需的数据管理技能或资源来做这件事情。

　　越来越多的组织正朝着使用智能数据影响客户体验决策的方向迈进，但在这种转变过程中他们常常不知所措。半数企业确认数据分析和数据管理将成为客户体验团队优先考虑的三大技术计划之一。数据分析（59％）预计将成为未来五年内重塑客户体验行业的首要因素。紧随其后的是人工智能（57％），服务个性化（38％）和技术集成（37％）。

　　许多组织认为，人工智能和自动化技术在未来可以提升运营效率，提供高度个性化的服务和轻松的客户体验。大多数企业（71％）相信AI和客户体验机器人技术将对客户运营产生积极影响。基于规则的机器人解决方案“在当前和短期内都是首选的选择，其中AI是五年来的重中之重。”但是，人工智能的实施仍然很困难。展望未来，企业必须找到一种解决方案，以解决目前整个企业中技能不足的问题。目前，对于当今超过一半（59％）的组织来说，这是一项严峻的挑战。

　　企业必须研究诸如AI和RPA之类的技术，理解其如何作为其组织团队结构的一部分去运行。但是要成功做到这一点，人工智能需要与利用高级社交数据采集工具收集到的客户之声（VOC）数据相结合，还必须从整个业务价值链中分析这些数据，以帮助AI发挥其潜力。因此，设计性思维及以生态系统为中心的策略至关重要。

　　近期，NTT全球客户体验2020年度基准报告刚刚在市场上发布，目前NTT的咨询顾问正在为国内各行业客户进行深入解读和业务分析，欢迎咨询。

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