各行各业的公司都把个性化作为企业战略的中心。例如，家得宝、摩根大通、星巴克和耐克都公开宣布，个性化和无缝的全渠道体验是他们公司战略的核心。我们当下的竞争优势是基于大规模获取、分析和利用个性化客户数据的能力，和公司怎么样去使用人工智能来理解、塑造、定制和优化客户旅程。很明显，这场竞争里的赢家是大型科技公司，因为它们已经将这些能力嵌入到自己的商业模式中。但一些挑战者，如餐饮业的sweetgreen和服装业的Stitch Fix，也设计了变革性的第一方数据驱动体验。

  本文探讨了尖端公司如何使用他们所谓的智能体验引擎来组装高质量的客户体验。尽管建立这样一个系统既耗时、昂贵，且技术复杂，但其结果是公司能够以十年前只能想象的规模提供个性化服务。

  Brinks是一家拥有163年历史的企业，以其装甲卡车车队闻名。该公司还将其品牌授权给一家鲜为人知的独立运营兄弟公司Brinks Home。这家总部位于达拉斯的智能家居技术企业一直在努力获得与Brinks名称相称的品牌知名度。它与ADT、谷歌Nest和Ring等更知名的系统竞争，尽管它在行业分析师和客户中赢得了好评，但它的市场份额只有2%。即便如此，它的系统也已生成了大量的产品使用信息，其呼叫中心积累了大量的历史客户级交易数据；自1994年开始运营以来，其现场代表一直在收集竞争数据。

  Brinks希望找到一种方法来使用所有这些信息加速增长并优化所有渠道中的每个客户接触点，尤其是在消息传递、个性化和用户体验交付方面。2020年秋季，该公司与AI初创公司OfferFit合作，测试了数千种消息和优惠组合，改变了创意内容、渠道和交付时间。它围绕客户获取、服务和更新重组了结构，并开始使用AI来优化服务呼叫调度，给呼叫中心代表交叉销售建议，并进行无线系统升级的客户外展。

  在不到两年的时间里，Brinks将A/B测试从每天两到三个测试增加到大约50,000（可以根据需要添加更多）。这个过程大大减少了等待测试结果的需要，并允许Brinks对每个客户接触点进行个性化设置。2021年上半年，其直接面向消费者(DTC)的平均包裹尺寸从489美元增加到968美元。同期，每位用户的DTC收入从平均42.24美元增加到45.95美元。整体收入较2020年同期增长9.5%。

  Brinks Home只是品牌如何通过挖掘大量客户信息来转变和个性化用户体验而获胜的一个例子。从互联网前的一体式营销到数字时代的客户旅程，个性化客户体验无疑已成为竞争优势的基础。现在，个性化远远不止在广告宣传中正确输入客户的名字、在有人呼叫客户服务时准备好完整的数据，或者定制包含与客户相关的优惠的网页登录页面，它是每个物理和虚拟接触点的设计目标，并且越来越多地由AI提供支持。

  数字优势至上已经远远超出了传统营销的界限，成为一个更广泛的最高管理层问题。

  我们已经支持100多家领先的全球公司进行大规模的个性化工作，在过去的五年里，他们的收入增长了6%到10%，而归因于个性化计划的净增量收入增长了40%到100%。我们与谷歌进行的一项联合调查显示，在获得个性化品牌体验后，数千名消费者立即参与调查，结果显示了类似的收入效果。

  各行各业的公司都将个性化置于其企业战略的中心。最近，克罗格首席执行官罗德尼·麦克马伦(Rodney McMullen)称无缝和个性化是克罗格正在投资的两个关键竞争“护城河”。同样，家装公司（如Home Depot）、银行业（摩根大通）、餐饮业（星巴克）和服装业（耐克）已公开宣布个性化和无缝的全渠道体验是其企业战略的核心。

  我们现在所处的竞争优势将来自大规模捕获、分析和利用个性化客户数据的能力，以及来自用AI来理解、塑造、定制和优化客户旅程的能力。数字优势至上已经远远超出了传统营销的界限，成为一个更广泛的最高管理层问题。很明显，这场竞争里的赢家是大型科技公司，因为它们将这些能力嵌入到它们的商业模式中。但我们也看到了身为挑战者的品牌，例如餐厅的Sweetgreen和服装的StitchFix，它们基于第一方数据设计了变革性的客户体验。

  本文中探讨了尖端公司如何构建智能体验引擎，以使用由客户数据提供支持的AI来整合高质量的客户体验，和端到端的解决方案——例如，查找位置、安排约会、发送约会提醒、提供方向以及指导用户完成任何必要的跟进——主动引导客户实现他们的目标。

  他们还将人力推动因素（跨职能的敏捷团队）与数据和技术相结合，以实现快速的自我学习和优化。尽管构建智能体验引擎可能耗时、昂贵且技术复杂，但其结果使公司能够以十年前我们只能想象的规模提供个性化服务。

  大多数品牌在规模和深度上都没有个性化客户体验，无法与世界领先的公司竞争。个性化端到端的客户体验需要跨渠道的协调，没有任何品牌可以完全掌握这个能力。但融合客户的物理和数字体验流可能是挑战者品牌与亚马逊和谷歌等数字原住民竞争的唯一途径。先行者已经利用了更新的技术，例如物联网、机器学习、营销技术(martech)平台，以及慢慢的变多的数字媒体工具，这些工具在与敏捷方法相结合时可以创造强大的优势。想要超越（或只是赶上）先行者的品牌需要考虑他们的数据和技术基础。他们的组织结构和流程是否胜任这项任务，以及他们是否有快速测试和学习的心态。

  尽管旨在增强客户体验各个方面的软件工具琳琅满目，但没有一个平台能够全面管理端到端的个性化。然而，关键问题，如创建客户的360度视图，正在通过自动化、人工智能驱动的智能和提供人工智能驱动建议的激活工具来解决。

  智能体验引擎必须像手术一样专注于微观目标——构成整个客户体验的积极时刻。

  电信巨头康卡斯特(Comcast)使用客户旅程分析服务Pointillist，记录每位客户在其生态系统中的足迹。。该服务为访客互动打上时间戳，并生成每次旅程的地图。Comcast使用AI收集数据并确定旅程失败的地方，例如使用其移动应用程序，从而快速解决体验问题。

  企业正在结合多种人工智能、市场技术和通过通用应用程序编程接口连接的后台解决方案，以更好地开发和使用个性化数据。Salesforce和Adobe提供渠道交付解决方案；Amperity和mParticle等客户数据平台帮助解决身份问题；Formation和OfferFit等报价优化引擎有助于改进每个后续报价；以及用于内容生成的平台，例如用于创意复制的Persado和用于视频的SundaySky，可大规模实现个性化。

  新的数字媒体为用户与品牌的互动创造了新的方式。基于位置的跟踪和支付系统由手指激活，模糊了预购的界限（广告/营销）、购买（销售/交易）和购买后（服务/忠诚度）交互之间的界限。这些能力创造了重塑客户体验的智能方式，并使品牌具有独特的价值并加深了参与度。例如，星巴克通过关于新时令饮料的广告针对其门店附近的流失客户进行地理定位，并向客户发送个性化的应用程序内优惠，以鼓励他们光顾门店或尝试方便的移动订购和支付选项.

  大多数公司不具备与康卡斯特或星巴克等公司竞争的带宽、资源或技术实力。挑战者品牌的最佳方法是制定数据和技术路线图，其中细化要求与特定的、客户驱动的用例相关联。例如，一家公司需要弄清楚必须实时使用哪些客户数据元素来为应用程序中的推荐提供支持，或者它必须确定哪些系统须在预订后相互打通以推荐相关的附加服务。

  在过去十年最成功的数字化转型中，我们观察到了所谓的70/20/10法则：70%的组织变革工作（其流程、工作方式、关键绩效指标和激励措施）涉及人们。百分之二十需要获得正确的数据。剩下的10%是关于技术基础的。

  这种崩溃源于四个障碍，首先，大多数公司仍然坚持产品第一，而不是客户第一，这使得涵盖渠道、市场和产品孤岛的十几个团队无法协作。越来越受欢迎的首席客户官角色就是为了解决这个问题而创建，以协调许多客户接触点背后的人员和移动部件。其次，分析并没有渗透到整个业务中，并且没有一个平台可以集成客户数据并支持高级分析。第三，内容是手动创建的，没有标记以供重复使用。最后，敏捷的工作方式，即使在IT团队中很常见，通常也不会被跨职能团队使用。如果没有工具来促进团队的快速实验和学习，公司最终会在各个渠道中获得不一致的、停滞不前的体验。

  为解决上述问题，公司首先应该从营销、运营、分析、技术和商业职能部门启动自治的员工群，并为他们提供明确的目标、预算和决策权。这些整合团队的任务应该是开发有限数量的特定体验，这些体验代表了推动收入和建立更深层次客户关系的突破性机会。他们应该拥有衡量日常进度的工具，并且应该在为期两周的密集冲刺中工作，以开发和测试提高参与度的想法。他们应该优化许多变量，例如响应什么触发器、使用哪个渠道、何时联系客户、发布什么消息以及提供什么激励。随着更多实验的进行和收集到的数据越来越多，人工智能可以在这项工作中发挥越来越大的作用。

  为了实现客户对端到端体验的每一个目标，公司必须仔细考虑如何设计给定时刻的流程、支持它所需的信息以及完成交互所需的跨渠道或跨方连接（对于例如，在店内和在线之间或在体验中期或后期）。这不仅仅是旅程映射或技术规划的练习，还是关于开发面向客户的前端流程和驱动智能体验引擎的后端燃料。

  智能体验引擎不仅仅建立在最高级别的端到端体验上，例如在Brinks提供更好的安全服务。他们还必须像外科手术一样专注于微目标——构成整体体验的积极的个人时刻——并确保所有这些目标都缝合在一起。

  此外，这些引擎在不止一种方面是“智能的”。他们使用尽可能最好的数据和专业知识，创造性地、富有洞察力地制作而成。他们采用不断改进的机器学习算法来找出正确的下一步，以帮助客户取得进步——不断测试、不断学习，并推动有关交互工作方式的决策。客户得到的是一种无缝的、积极的、独特的体验，这种体验只会随着时间的推移而改善。

  最成功的品牌追求五个关键实践，它们定义了构建智能体验引擎的工艺，连接来自不断扩大的数据信号和见解的来源范围，将端到端体验重新想象为由自动化决策提供支持的无缝流程，激活跨渠道的体验，连接接触点以吸引身在何处的客户，并根据客户的情况履行职责，始终识别出某人是谁以及他在哪里。此外还需坚持不懈地进行测试，注入新的创新，严格衡量其影响，并了解事物如何对人们产生不同的影响。

  构建智能体验引擎的第一个要求是构建每个客户的360度视图，使用不断扩展的可能方法范围从每个客户那里捕获新信号。运动服装公司lululemon在过去五年中投入了大量资金来实现这一目标。当客人第一次在零售点购物时，她被要求提供她的电子邮件地址以接收收据。当客户注册免费的店内瑜伽课程时，也会收集电子邮件。与许多其他品牌一样，lululemon使用这些个人信息来增加来自Experian或Acxiom等服务的基本客户人口统计数据，从而实现基于性别和地理定位等营销活动。

  随着人们继续与该品牌互动，他们经常下载该应用程序或在线购物。点击流数据用于了解客户浏览了哪些商品、他们花了很长时间考虑或回头看哪些商品，以及他们很快放弃了哪些商品. 可以利用这些数据来推断意图并相应地针对未来的建议。2020年，当lululemon收购Mirror时，它获得了了解客户行为的新窗口。Mirror将健身课程流式传输到用户家中，让lululemon深入了解客户的日常锻炼——偏好数据，帮助该品牌进一步完善对未来产品和服务的推荐。

  澳大利亚领先的航空公司Qantas着眼于广泛的旅游流程，并投入巨资优化客户旅程的每个细节。这从核心航空业务开始：澳洲航空提供个性化的预订、办理登机手续、休息室和飞行体验。例如，它的应用程序会根据乘客所在的位置进行实时推荐，例如如何最有效地办理登机手续、什么时候出发去机场以及最佳路线。

  该航空公司还考虑了旅行以外的问题。它与数百家合作伙伴建立了跨类别的忠诚度生态系统，例如Woolworths（澳大利亚领先的杂货商）、希尔顿、Avis、eBay和澳大利亚主要银行，使其客户能够根据自己的喜好以新颖的方式赚取和消费积分。其媒体、分析和研究服务Red Planet帮助澳洲航空及其许多合作伙伴将线下和线上行为数据与媒体购买相结合，以开展有针对性的广告活动。

  澳洲航空还利用其数据开展新业务。例如，它设计了一款应用程序，客户可以通过该应用程序为健康习惯赚取积分，例如每天走一定数量的步数或定期锻炼。为解锁积分，客户受邀注册该航空公司的新健康保险业务。该应用程序还使公司能够向会员交叉销售旅游和其他产品。为了协调有关这些产品的沟通，澳洲航空构建了一个营销信息平台，该平台利用人工智能和个性化内容库，通过正确的渠道向每位客户传递正确的信息。

  星巴克以其跨渠道的个性化服务而闻名。它的应用程序根据个人偏好和行为提供游戏化的服务；其付费数字媒体广告具有很强的针对性；它的店内体验包括汽车餐厅的数字菜单，可根据天气、当地客户偏好和库存情况而变化。

  尽管许多小型连锁餐厅难以与星巴克的个性化水平竞争，但在全球只有140家门店（星巴克有33,000多家）的Sweetgreen在构建跨渠道体验时考虑到了数据和数字。它推出了一款一流的应用程序，可以轻松制作定制沙拉并取货或送货上门。它使用该程序推出新的数字菜单，并为客户提供个性化优惠，允许店内客户通过电话付款。该应用程序使sweetgreen在2021年的数字互动比例超过了星巴克，68%的sweetgreen销售额来自数字渠道，而星巴克在美国的门店只有52%。

  像Kroger和Tesco这样的大型零售商拥有庞大的数据和分析团队，他们构建算法来以对客户最有吸引力的方式吸引客户。Krogers和Tesco的分析部门——分别是84.51°和dunnhumby——运行数百个倾向模型来决定向哪些客户提供哪些个性化促销。

  中型杂货连锁店GiantEagle也进入了这个领域。它正在与创新的软件即服务技术公司Formation合作，以在其促销活动中实现相同水平的个性化。这家杂货店已将购物体验游戏化，每当顾客完成通过其应用程序安排的某些步骤时，就会用忠诚度积分奖励顾客。例如，可能会邀请新顾客完成“每周商店挑战”，鼓励他们在特定月份每周来一次商店，以在GiantEagle的fuelperks+计划中赚取额外积分——有利于免费汽油或打折杂货。忠诚和长期的客户可能会因为购买新类别而获得积分，从相似的客户资料来看，这些新类别可能会让他们感兴趣，例如巧克力。

  Stitch Fix是一种数字原住民，它鼓励并激励其团队每个月进行数百次实验，预计其中三分之一会失败。它将来自这些实验的数据输入其智能体验引擎，以告知下一步的最佳行动。它还直接向客户索要数据。

  Stitch Fix的Style Shuffle是新订阅者在注册服务时可以使用的界面。顾客向右滑动选择喜欢的商品，向左滑动选择不喜欢的商品，让Stitch Fix清楚地了解他们的个人品味和风格。然后，该公司的算法将几件商品的数据推断为数千个SKU，以帮助设计每月送货到客户家中的服装选择。

  “CompetingonCustomerJourneys”（哈佛商业评论）作者之一David和合著者描述了领导者如何通过使用与客户体验保持一致的跨职能团队来重塑组织。如今，领导者通过赋予团队更大的利用数据的责任而走得更远。这些团队本质上是产品经理，致力于不断改进端到端的客户交互。

  要开始我们所描述的过程，您应该问：我们想要革新哪些体验，以及我们如何构建智能引擎来实现我们的目标？确定答案后，研究CRM和营销自动化平台中的一些客户记录，以确定您是否已获取支持更有价值体验所需的所有相关数据。您是否使用数据来改善客户体验？您是否跨渠道无缝地做到了这一点？这两个问题的答案很可能是否定的。

  大多数CEO和他们的最高管理层声称认识到客户体验的重要性。但我们往往是空谈多于行动。那必须改变。每家公司都需要一个明确的战略来构建智能体验引擎，这可以使组织朝着用AI、个性化和敏捷流程的方向发展，以建立更深入、更持久的品牌忠诚度。

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