客户体验已成为企业核心竞争力的关键。随着大语言模型技术的爆发，其强大的生成与理解能力正深刻重塑客户体验管理的工作流。本文将从实际工作流出发，拆解AI在 “收集-分析-决策” 三个环节的具体应用、价值与挑战。

应用场景一：问卷及访谈提纲生成

● 价值：低

● 实现度：高

大语言模型最早普及的应用场景是专业内容生成，依托其庞大的知识库与高效的信息处理能力，在某些方面已实现对人工的超越。在客户体验管理领域，当前应用最为成熟的是利用AI生成问卷或访谈提纲等结构化和半结构化文档。
 

例如，体验家于2023年推出AI问卷生成功能，用户通过点选操作即可生成问卷初稿并进行编辑优化。若输入针对性的提示词，生成内容将更加精准。

使用【AI示例】生成问卷
 

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在定性研究方面，AI同样能基于主题描述和提示引导，自动生成专业访谈提纲。美国企业Listen Labs便运用AI技术生成访谈提纲，并借助数字人完成访谈过程。

然而，该应用场景仍存在两个主要局限：首先，AI缺乏研究者的专业背景与目标认知。尽管随着输入token数量的增加和模型上下文理解能力的增强，这一问题正逐步改善，但研究者往往能清晰表述项目需求，却难以将长期积累的隐性经验与专业知识完整传达，导致生成内容需要反复调整。其次，问卷和访谈提纲本身不产生直接价值，其价值实现依赖于合适的样本或受访者提供的有效反馈。考虑到多数企业的问卷调研或客户访谈通常按季度或项目周期进行，这一低频次、低重复性的特点，使得AI替代人工的实际价值相对有限。

应用场景二：非结构化数据的结构化处理

● 价值：高

● 实现度：中

客户体验管理过程中产生的非结构化数据持续增长，包括电商评价、社交媒体发文与留言、客服对话记录等。然而，在认知构建、分析处理和信息传播环节，结构化数据仍占据主导地位，特别是在跨部门协作或管理层汇报场景中，信息必须呈现为结构化形式。

这些客户体验的非结构化反馈需经历完整的ETL流程（即从各源系统抽取数据，经过清洗、补全、统一编码和业务规则转换，最终载入数据仓库供BI分析使用）。在大语言模型问世前，该过程主要依赖传统NLP模型完成。而大语言模型在准确性和语义理解层面实现了显著提升。

体验家在2023年已实现利用AI对问卷文本题、电商评价和社媒评论进行“情绪分析”与“话题分类”，并建立基于分析结果的交叉分析闭环。

客户电商评论标签分析示例图

三级标签与情绪分析交叉报表图

这些数据分析能力有效减轻了传统人工编码的工作负担，同时较传统NLP技术达到更高精度，显著降低非结构化数据分析门槛，全面提升客户体验管理团队的洞察效能。

应用场景三：产品与服务改进建议

● 价值：高

● 实现度：低

AI技术最具前景但也最具争议的应用方向在于“决策辅助”。在客户体验领域，这体现为基于数据分析结果生成产品与服务改进建议。其吸引力在于：若改进建议能自动生成，企业将大幅减少内部讨论时间，降低外部咨询成本，并加速产品迭代进程。
 

然而，该愿景的实现面临三大挑战：

ⅰ. 构建支撑AI可信决策的数字化体系难度极高，需要整合多个系统和来源的异构数据。

ⅱ. AI输出多为“理论最优解”，而实际决策需综合考量预算、工艺、资源等现实约束。

ⅲ. AI决策依赖大量隐性知识。如野中郁次郎在《创造知识的企业》中指出，组织创新能力根植于难以数字化表达的隐性知识与超文本结构，包括判断力、战略思维、共享经验和价值观。

目前该领域主要存在两种应用路径：

● 竞品核心功能借鉴：通过分析竞争对手或行业龙头电商评论中“我最喜欢...功能”类反馈，进行高频需求统计

● 需求缺口挖掘：通过分析本品牌与竞品用户评论中“如果...就好了”句式，统计用户对产品功能的前瞻性期望

综上总结

除了上述三大场景，AI在客户体验管理中的应用仍在不断扩展，例如：语音对话式数据收集、自动化图表报告解读、实时客服情感监测与预警等。作为行业探索者，体验家将持续推动AI技术与客户体验管理的深度融合，与业界同仁共同开启客户体验管理的智能新纪元。

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