主要观点总结
本文介绍了如何使用生成式人工智能（GenAI）来重塑客户体验，并指出决策者部署GenAI需要采取战略性的方法。文章提到了BCG在客户服务、营销和销售领域应用GenAI的经验，并给出了三个关键用例。此外，文章还强调了GenAI对于企业优化客户体验所需掌握的能力的重要性，并提到了MIDAS范式。最后，文章提供了一些与领导层沟通关于GenAI的对话思路。
关键观点总结
关键观点1: 生成式人工智能（GenAI）在重塑客户体验方面的潜力。
GenAI能够支持数十项举措，改变客户旅程并带来巨大收益。通过个性化信息传递、客户自助和协助员工等用例，GenAI能够提升客户体验，从而提高企业的商业价值。
关键观点2: 决策者部署GenAI需采取战略性方法。
决策者需要了解哪些应用能为自家业务创造价值，并具体执行。挑选关键用例果断推进，建立跨职能团队，采用“测试——学习”的方案来逐步改进。
关键观点3: BCG在客户服务、营销和销售领域应用GenAI的经验。
BCG提供了三个关键用例，包括流程重塑、客户自助和协助员工，以展示GenAI如何改变客户体验。同时，BCG还强调了MIDAS范式在高效使用GenAI中的重要性。
关键观点4: GenAI对企业优化客户体验所需能力的重要性。
企业需要了解并准备应用GenAI所需的基础能力，如衡量成效、大胆创新客户体验、客户旅程的组织主体移交、激活客户至上的文化和跨渠道同步等。
关键观点5: 与领导层沟通关于GenAI的对话思路。
沟通时应着重挑选一两个用例果断推进，并同步制定长期改进措施。打造适应性文化，快速响应GenAI和相关进步的用例。领导者和企业需要仔细设计未来对GenAI的利用，考虑投资、资源调整和能力发展。
正文
多数品牌都使用聊天工具等提供支持，引导客户采取下一步最合适的行动，促进转化。品牌更希望提升客户的终身价值。然而，实现这一目标需要深入的数据整合和实时反馈回路。两项功能GenAI均可支持。传统式聊天通常使用静态预定义文本，与之不同在于，GenAI支持的ChatUX界面可以不断从新的客户数据中提取信息，从之前的互动中学习，以非常符合情景的方式互动（参阅图4）。营销人员可以将交互界面训练成接待专员，充分关联客户旅程的不同阶段，提供持续统一的高频触达体验。相关互动中产生的数据也能产生重大价值，还能将洞察反馈给企业。
一家汽车初始设备制造商推出支持GenAI的ChatUX系统后，系统可用性评分提高了13分。该公司能利用之前在机器学习方面的投资加快执行速度，约九周后就成功搭建好新系统，做好上线准备。
问题和争议解决看似不起眼，但如果客户感受到关心和重视，相信自己的问题会被认真对待，妥善并迅速地解决，那么他们保持忠诚的可能性更大。要全天候且始终耐心地保持关怀，不仅成本高，流程也很复杂。GenAI 可以通过两种方式降低成本并简化服务：一是更迅速地解决问题，二是协助人工销售提升效率。
例如，一家B2B技术公司正使用GenAI为客户提供预测性的主动服务。系统一旦发现问题，很多时候连客户都还没意识到，GenAI就会自发地主动联系客户。随后，GenAI与客户一同实时排除故障，往往能立刻解决问题。该系统节省了培训和人员配置。客户满意度提高，公司也能比以前更及时地应对更多咨询。
GenAI可以支持各营销渠道的销售代表，尤其是在人际互动需求更高的情况下。例如，另一家B2B技术公司正使用GenAI帮助销售团队加强客户拓展力度，同时减少案头工作。销售代表在GenAI界面中输入客户姓名再单击“生成邮件”。平台将客户数据捆绑在一起，应用预先训练的学习模型，针对特定客户及其服务和购买历史生成明确的信息。平台可以帮助销售代表回答产品和账单查询，还能推广续订。推出GenAI系统后的三个月里，销售组织净收入保持率提高了12%，生产率提高了50%，电话外呼量减少了40%。
GenAI其实属于企业为优化客户体验所需掌握的能力。GenAI是最新的工具，可能也是最具变革性的工具，不过想高效使用，公司需要深入了解客户并建立机制，不断获取和更新知识。否则就跟其他颠覆性技术一样，如果公司没打好基础就盲目投入，GenAI可能导致时间、人才和成本的大量浪费。
至于需要的基础，我们称之为MIDAS范式。之所以如此命名，主要因为公司能以可重复、系统化和可扩展的方式，在各个接触点上提供高质量的客户体验。构成该范式的五个要素包括：
