Verint 2026年联络中心AI报告:多数组织称AI提升坐席表现,质量计划需跟进
Verint《2026年联络中心AI现状》调研显示,75%使用AI培训、78%使用AI评估的组织报告坐席绩效提升。94%领导者认可AI对主管支持的价值,但43%组织尚未采用质量管理。Verint推出自动化质量管理方案,实现100%交互评分及自动辅导调度,BNP Paribas借此在5个月内将坐席质量提升38%。
Verint《2026年联络中心AI现状》调研显示,75%使用AI培训、78%使用AI评估的组织报告坐席绩效提升。94%领导者认可AI对主管支持的价值,但43%组织尚未采用质量管理。Verint推出自动化质量管理方案,实现100%交互评分及自动辅导调度,BNP Paribas借此在5个月内将坐席质量提升38%。
第三方汽车平台虽将购车流程移至线上,但并未解决信任问题。MeasuringU 对11个主流平台的基准研究显示,用户最关注数据准确性、隐私保护和列表合法性;当用户不信任数据时,弃用率显著上升。 研究覆盖561名美国用户,使用SUPR-Q、UX-Lite和SUPR-Qm量表评估。行业整体SUPR-Q得分位于第51百分位,其中可用性表现最佳(平均第62百分位),cars.com领先;但信任度严重不足,平均仅位于第34百分位,Kelley Blue Book是唯一保持较高信任度的平台。NPS方面,行业平均为+6%,Kelley Blue Book以+34%领跑,而Carvana因大量贬损者导致NPS低至-23%。 关键驱动因素分析表明,对于买家而言,数据准确性的信心、找到好交易的信心以及查找车辆信息的便捷性是决定用户体验的核心。然而,仅23%的买家强烈同意列表数据准确,22%确信能找到好交易。
推荐理由:量化数据与用户反馈共同揭示了第三方汽车网站在信任维度的普遍短板,为优化高客单价交易平台的用户体验提供了具体改进方向。
Verint《2026年联络中心AI现状》显示,62%受访者已运营价值中心,59%成本中心渴望转型,但数据可用性及跨旅程追踪能力成为最大阻碍。平均使用3家以上供应商导致的数据碎片化严重削弱AI投资回报。Verint CX Analytics通过Exact Transcription Bot实现超90%转录准确率,并借助Genie Bot将洞察获取时间从数周缩短至几分钟。
Verint《2026年联络中心AI现状》调研显示,仅51%机构部署坐席副驾驶,且“改善人工交接”位列优先级末位。多数联络中心仍依赖孤立点解决方案,导致自助服务与辅助服务在关键交接处断裂。数据表明,只有将自动化贯穿从自助到人工协助的全交互流程,才能有效减少重复沟通并提升端到端解决率。
Baymard Institute 发布了针对美国及英国主要票务平台和场馆的新定性 UX 研究。该研究通过超过 2400 小时的测试和 463 场参与者会话,发现了 2800 多个中重度可用性问题,并总结出 370 多条 UX 指南。研究指出,不透明的定价、延迟的筛选机制以及高交互成本的座位视野评估是导致用户放弃购买的主要原因,建议平台提供早期透明度和无缝的空间上下文以增强用户信心。
推荐理由:Baymard 的实测揭示了价格不透明和座位评估成本高等购票痛点,配套可用性指南为票务团队改进购买流程提供了具体依据。
Qualtrics XM Institute 通过四项覆盖超10万消费者和员工的独立研究发现,AI成功取决于信任。目前仅29%的客户信任组织负责任地使用AI,且客户对AI的舒适度从2024年的54%降至48%。建立信任需展示具体收益、增加使用频率、赋予有意义控制权、保护人性化时刻、设计反馈机制及构建治理护栏。专用型AI比通用自动化更能赢得用户信赖。
推荐理由:结合超十万样本数据与信任模型,剖析AI采纳瓶颈并给出建立信任的具体实践原则。
Qualtrics 对近15年数据的研究认为,情绪比成功和费力度指标更能预测客户忠诚度与财务表现。研究显示,情绪领先者的股市回报比行业同行高36个百分点,高情绪连接客户的信任度提升5.7倍。
推荐理由:Qualtrics 的四项纵向研究量化了情绪对忠诚度与股价的预测力,并提供五种实践方法,帮助体验团队把情绪纳入业务评估。
Baymard Institute发布了更新且扩展的账户与自助服务UX研究,这是自2018年以来的首次大规模重新测试。该研究通过4000多小时的新测试和1400多个观察到的可用性问题,制定了57条新的或更新的指南,并首次纳入了移动端测试观察结果。
推荐理由:这项研究通过4000小时新测试数据,揭示了账户安全、订单追踪及退货流程的UX痛点与改进指南。
保险用户在寻求保障时面临独特的体验挑战,主要源于对复杂概念的陌生感、冗长且易中断的报价流程以及对非知名品牌的信任缺失。Baymard Institute 针对美国8个和英国12个保险网站(含提供商与聚合平台)进行了深入的定性用户体验研究,通过220场“有声思维”协议下的可用性测试,识别出超过1700个中重度可用性问题,并据此制定了190多条行业指南。 在概念认知方面,用户常因不熟悉如“房屋重建成本”或特定屋顶材料等术语而感到困惑,导致猜测、跳过字段甚至放弃填写。研究表明,提供清晰的视觉辅助(如屋顶类型图示)和合理的默认值(如依据区域平均值估算的工具)能显著降低用户的认知负荷,提高数据输入的准确性与效率。例如,某参与者在面对缺乏解释的选项时犹豫不决,而在有图像引导的界面中能在8秒内完成多项属性选择。 报价流程的交互体验是用户流失的关键节点。由于保险申请通常耗时较长,任何技术故障、导航混乱或无法返回修改的错误都会迅速累积挫败感,导致用户彻底放弃。有效的实践包括确保“返回”按钮功能正常且位置显眼,允许用户在输入信息的同时即时编辑,并在早期阶段明确告知资格限制以避免无效劳动。Liberty Mutual 等网站通过清晰的前进/后退逻辑和易于发现的编辑链接,帮助用户保持方向感。 品牌信任在保险决策中占据核心地位。用户倾向于将知名度低的公司等同于低质量,尤其在高额支出场景下更为谨慎。外部验证机制(如 Defaqto 五星评级)能有效增强信心。此外,价格透明度至关重要,意外出现的附加费用会导致大量用户弃单。建议在用户选择任何附加项目前明确披露所有潜在成本,避免在流程后期出现价格突变,从而建立稳固的信任基础。鉴于保险购买的低频特性,一次糟糕的体验往往意味着永久失去该客户,因此构建支持用户理解概念、顺畅完成流程并建立信任的高性能 UX 至关重要。
推荐理由:220场测试与1700多个问题揭示保险用户在概念理解、报价流程及品牌信任上的具体障碍与改进路径。
Forsta最新研究显示,尽管58%的消费者因AI推荐购物,但仅22%信任零售商负责任地使用AI。报告指出,消费者对AI的个人接受度远高于对品牌部署AI的信任,主要担忧在于数据隐私、决策透明度及问责机制。研究强调,建立AI信任需满足透明性、价值交换和控制权三个条件,且不同代际(如Z世代与婴儿潮一代)在数据分享意愿和AI依赖度上存在显著差异。
推荐理由:Forsta多项调研数据揭示了消费者个人使用AI的便利性与对品牌使用AI的信任赤字之间的具体差距及成因。
Designit 最新调研指出,2030 年 FIFA 世界杯提升现场球迷体验的最大机会在于打造个性化、包容且互联的场外旅程。40% 受访者认为个性化体验是关键,仅 13% 看重沉浸式赛场体验。专家强调应关注赛前赛后及交通等“灰色地带”,通过整合数字与实体服务建立连贯体验以赢得球迷忠诚。
frog发布《The New Lines of Luxury》报告,调研全球超5000名高净值及超高净值人群,提出“零售复仇”等五大奢侈品新趋势。消费者不再单纯追求地位,而是重视体验的实质与稀缺性,并期待线下空间提供区别于数字渠道的独特感官刺激。