本期导读：
顾客交互设计存在什么挑战？
如何通过技术革新将服务提升？
在顾客交互中利用AI会出现哪些机遇？
哪些顾客交互依赖AI？
借助AI与顾客对话的的愿景会怎样？
在很多以顾客为导向的企业中，设计差异化的顾客顾客体验已经成为日常工作中不可或缺的部分。人们不再以部门为单位思考，而是更加全局与横向地思考。
数字化的顾客生命周期中，
顾客交互设计存在的挑战是什么?
过去，顾客生命周期更加线性，而且局限于几个渠道，从感知、了解、下单到安装、使用和支付，一直到售后支持与最终结束。通常只要通过几个传统渠道就可以完成，在各个步骤之间有间隙。
现在顾客会在各种渠道间游走，有时候同时在几个渠道上，有时候跳过几个步骤，然后在其他渠道上继续，通常是在其他设备上。数字化导致企业与顾客之间的交互有了新的形式，这也使得设计更全面的体验成为可能。
尽早识别出顾客关心的内容以及交互中顾客生命周期的阶段构成了挑战之一。
这就是为什么要收集内部数字渠道的交互数据，尽可能对顾客进行分类，以及允许使用交互中的数据必不可少。
越早识别出顾客联系我们的原因，就能在渠道领域中越好地引导顾客，从而塑造更优体验。假设顾客在遇到复杂故障时联系企业，关键问题不是优先与客户沟通，而是选择更合适处理这一问题的渠道，例如，视频电话或能够登门访问顾客的技术人员。
随着业务流程数字化程度的不断提高，越来越多的问题顾客自己可以通过门户网站轻松地处理这些问题。
对顾客来说，现在的企业不再是整个顾客生命周期中的唯一接触点。事实上，企业需要让外部合作伙伴参与进来以进行价值共创，比如顾客可以转向社区来寻求解决问题的方法。
饱和市场中，顾客体验是造成顾客忠诚度差异化的主要点。目标是要让顾客能够记住与企业之间的交互，并且记住差异化的点、积极的点，从而产生对品牌的偏好。
技术革新为有针对性地塑造差异化体验提供了新机会。如今，通过传感器，企业能够获取流程中顾客交互的大量数据。
大数据分析使得处理大量数据并识别其中的模式成为可能，从而这些洞察不仅仅有助于更好地理解顾客与企业交互的本质，也能够帮助进一步发展顾客体验。
这也能够让大家在各个顾客交互中创造出更多个性化、差异化的服务体验。
迄今为止，有些服务体验领域因为有限的人力资本等限制性因素，人们无法触及，而机器学习领域的发展能够让人们渗透进去。之前由人类来执行的任务(比如客服咨询)，现在可以部分转交给机器来做，这就让新服务模式的规模化有了可能性，而且能够以经济高效的方式来实现。
通过人工智能，最终有可能实现顾客交互的最佳点：为许多顾客提供独特的个性化体验，过去，只能为选定的顾客群提供特别的服务。由于成本过高，无法为大众提供这类服务体验，只能为他们提供相当有限的服务，这无法给他们留下持久或差异化的印象。
有了人工智能后，就能够创建个性化、高品质的服务体验并且可以提供给大量顾客群。
因此，服务导向可以渗透到以前因经济原因无法实现的领域。数字化让所谓的人工附加服务模式的实现成为可能，这在目前由人来提供，过于昂贵。那些知道如何利用竞争性技术优势的企业将能够成为服务领域的引领者。
Al在解决问题时试图模仿人类的行为，这意味着Al可以从自己的观察与已有的数据(比如交互数据)中学习，从而利用所获得的知识来解决未来的问题。
AI的一个特质是可以理解像文本、语音与图形，换句话说就是与人类的沟通，这类非结构化的数据。
此外，其智力会随时间而提高，因为Al会思考过去决策的反馈如何，以供未来决策参考。与人相比，Al不仅决策得更快更精准，也能够考量更多的背景信息。
对我们而言，这意味着在设计顾客交互时，可以将那些遵循一定模式的活动转交给机器，而只将需要特殊的、非常规的以及情感化的任务交给人类。
大量交互数据识别、Al识别，不仅可以更好地评估更多的应用选项，也可以找到更多的应用领域。
通过这些方式与顾客沟通，激发顾客交互的巨大潜力空间，借助人工智能，实现与顾客对话的科技愿景。
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