在AI时代蓬勃发展的品牌，将是那些明白信任不仅是一种感受——更是一项可衡量的绩效指标，且必须被付诸实践的品牌。
想象你家附近的咖啡店：每天早晨，同样的咖啡师向你问好；他们无需你开口就知道你的订单；他们知道你的名字，而你也知道他们的。在这种小场景中，这种亲密感很容易建立，而这可能正是顾客回头的原因。但对于规模更大的企业来说，让顾客感到“被了解”要困难得多，而这可能影响他们的品牌忠诚度。
希望复制这种客户体验（CX）的大型品牌可以借助AI实现超个性化服务，例如通过预测分析、语音技术和聊天机器人（完整声明：TELUS Digital提供此类解决方案）。
尽管任何品牌都可以部署这些技术，但真正的客户互动需要微妙地把握何时让AI主导，何时又必须依赖人类洞察。这不再是人与机器的对抗，而是寻找AI自主性与人类专业知识之间的完美平衡。
信任是双向的。你信任咖啡师能准确记住你的订单，就像你信任朋友会支持你一样。2024年TELUS Digital的一项调查显示，如果只能选择一种客户服务方式，人们仍然更倾向于与真人通话或发短信，而非与机器人互动——这可能是因为我们更相信自己能与人类建立默契。这种偏好很可能源于糟糕的机器人交互体验导致的挫败感，进一步凸显了人类沟通在建立信任中的价值。
尤其在深度伪造技术泛滥和承诺屡屡落空的当下，B2B和B2C领域的商业领袖必须重视消费者对信任的需求，以及由此衍生的期望。
技术确实能帮助企业实现个性化服务和一定规模的信任，但无论AI多么先进，它都无法独自完成这一任务。无论选择何种技术，你都需要人类参与——在AI驱动的流程中提供监督、干预和关键决策——才能真正赢得消费者更深层次且持久的信任。
信任设计
大多数人类不会天然信任技术，他们需要先看到技术如何帮助自己，才能安心依赖它。
以隐私优先的方式个性化客户体验（例如根据近期活动推荐相关产品），能让顾客感受到你的业务以满足他们的需求为核心。
这种方法始于“同意”。分层同意模型的第一步是让顾客能够就数据使用方式做出知情决策。这为后续工作奠定基础，并表明你的公司认真对待隐私法规。
下一阶段是构建注重隐私的个性化服务，即提供能记住顾客偏好的定制化旅程。而第三层（或最优层）则是创建一个动态的、由同意驱动的生态系统，让顾客偏好主动塑造个性化互动。
每一层隐私优先的客户体验都需要相应的技术栈支持。当前AI在客户体验领域的快速发展意味着企业有许多选择。例如，预测分析能帮助企业预判客户需求——通过构建客户流失率和复购倾向模型，主动联系客户以解决问题，避免影响客户关系。
现代聊天机器人利用自然语言处理（NLP）和生成式AI，其功能远不止查询订单状态。同时，语音技术的兴起——81%的受访者表示他们每天或每周使用——为弥合信任缺口和加强客户关系提供了新途径。关键在于多模态交互，让顾客既能口头提出请求，又能看到结果，从而结合自然语言模式和增强的认知处理能力。
信任与个性化实践指南
但AI在商业中的应用并非一刀切。经验丰富的客户体验合作伙伴能帮助你紧跟行业趋势，识别并实施真正适合你品牌的解决方案，最大化投资回报率（ROI）。
其中一个例子是技术中情感智能的崛起，包括实时交互中的AI情绪分析。作为一家推崇“人类参与循环”方法的公司，TELUS Digital将这些视为进一步发展人类与AI共生关系的机会，以拓展业务能力。
当然，与所有投资一样，衡量是成功的关键。个性化效果可以通过关键绩效指标量化，例如个性化内容的点击率、个性化推荐的转化率，以及个性化与非个性化体验的平均订单价值对比。
而信任则可以通过隐私功能、数据政策的使用情况以及数据透明度的反馈进行定性评估。这些数据还可以进一步分析，寻找信任、个性化和客户终身价值之间的关联。毕竟，客户忠诚度是他们信任品牌的关键因素。
尽早且频繁地分析数据，能让你重新审视并调整客户旅程中未达预期的环节，确保客户满意度，最终保护投资回报率。
AI驱动，人类把关
尽管技术或许能让我们规模化地提供媲美街角咖啡店的个性化体验，但实现有意义的客户互动需要的不仅仅是AI的部署。成功在于将AI驱动的个性化与人类监督及隐私优先实践巧妙结合。通过采用分层同意模型、合理利用AI技术（从预测分析到语音技术），并确保人类专业知识指导这些工具，企业才能建立推动长期客户关系的信任。
在AI时代蓬勃发展的品牌，将是那些明白信任不仅是一种感受——更是一项可衡量且必须被付诸实践的绩效指标的品牌。在这个客户体验的新时代，竞争优势属于那些不仅能提供智能个性化服务，还能让其充满人性温度的企业。
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