引言

结合AI的体验管理工作方式和流程，不仅提升了客户体验，还优化了内部工作效率和决策过程，为企业带来了显著的商业价值和市场竞争力。AI技术让企业级体验的交付方式发生巨大变化，可以为其交付卓越体验，把交付的注意力更多地放在数据和体验本身上。分为体验项目的AI+工作流，管理属性的工作流；也根据AI与人的发展阶段分为「新生」「共生」「永生」。

「新生」

【与时俱进者】新技术结合的AI+工作流的使用

「第一阶段：新生」AI技术——能力助手

• AI作为增强顾问：在项目中遇到技术难题或管理挑战时，AI可以提供专业的建议和解决方案，拓宽解决问题的思路和方法。

• 适应性与灵活性：面对快速变化的世界，顶级思维者展现出极强的适应性和灵活性。熟悉AI的工具，结合自身地工作内容进行指令+二次优化，AI协助数据分析，客户行为洞察等及编写报告，人工进行二次优化；

• 数据采集与分析：倍市得CEM 在数据采集环节搭载了SurveyFlow调研流程，支持对题目进行灵活分组、分区、随机等组件化编排。AI技术可以帮助分析这些数据，提供深入的用户洞察。

• 体验项目管理：在体验管理的第一阶段，AI可以帮助管理一个体验项目，从洞见用户、市场、业务的体验问题，到提出解决方案的策略，管理实施执行节点/进度，验证与度量体验成效。

• 客户反馈收集工具：如SurveyMonkey、Typeform等，用于收集客户反馈和体验数据。

• 数据分析与报告自动生成：AI Agent通过分析目标人群背后的体验行为和体验态度，了解其体验意图，分析数据并提取信息，结合工作流自动生成报告并发送给相关负责人，提高数据处理和报告编写效率。

• 问卷/访谈大纲编写与结论分析：赋能企业级体验运营工作，提升体验交付效率：AI技术使企业级体验领域的工作方式和实践有了更多可能，提升体验交付的效率。人工输入调研用户分类/数量，调研目的，产品类型等形成口令生成调研计划/访谈大纲/问卷大纲形成输出，人工进行二次加工修改调整；AI对邮件、文档、视频、语音进行分类处理和分析，辅助记录访谈内容进行分析输出报告；人工进行二次加工修改调整；

• 客户体验监测与反馈：AI角色：分析客户反馈和行为数据，提供客户体验的实时监测。人类角色：客户体验经理和分析师负责解读AI的分析结果，并制定改进措施。

「第二阶段：共生」AI技术——合作伙伴

未来人与AI高度协作的工作场景，共同推动工作流程的革新和效率的提升及彻底改变体验管理工作流。

• 双向补充的优化：优化人机协作的关键在于双向补充：通过提升个体能力来弥补技术的不足，通过推动技术进步来增强个体的工作成效并提升人的能力。

• AI智能体的广泛应用：AI智能体（AI Agent）将发挥越来越重要的作用。通过构建一个由多个AI智能体组成的工作流，可以实现更加主动和高效的任务处理。每个智能体在执行专门任务的同时，还与其他智能体进行交互，共同推进任务的完成。

• 主动工作流（Agentic Workflow）：斯坦福大学的吴恩达教授提倡的主动工作流，强调构建多智能体系统能有效提升AI的能力，实现更加主动和高效的任务处理。

• 超级个体与超级AI工具的共融时代：未来企业的竞争优势有可能取决于员工的AI技能和效率。产品开发团队可能将由一个庞大的跨职能团队转变为仅由两三个核心成员组成的小团队，这些核心成员不仅具备广泛的技能，还能高效地将AI融入到各个工作流程中。

• 体验管理体系建立：AI支持建立体验管理体系，有序进行体验运营。这包括体验数据平台搭建，提取体验管理共性，建立体验管理通用模型。

• 体验团队管理：在第三阶段，AI技术可以帮助管理体验团队，包括人力、成本、人效、日常运营、机制的建设、工作流制定、数字资产管理等。

• 工作流程自动化：AI驱动的工作流程可以自动执行任务、管理流程和根据大量数据做出决策。通过利用机器学习模型、自然语言处理和预测分析，这些工作流程可以执行原本需要人工干预的任务。

• AI工作流程的组件：有效的AI工作流程包括数据摄取、预处理、特征工程、模型训练、评估、部署和监控。这些组件在创建一个强大而有效的AI工作流程中发挥着至关重要的作用。

项目管理协作

• 任务自动化与实时协作：通过Taskade实现生成式工作流、任务自动化，并作为AI助手，促进任务、笔记、思维导图等方面的协作，提升团队效率。

• 智能日程安排：利用Reclaim AI进行智能安排任务、习惯、会议和休息，与Google日历集成，自动查找事件的最佳时间段，提高时间管理效率。

• 自动化决策与任务分配：AI Agent根据团队成员的工作状态和任务优先级智能分配任务，而工作流确保任务按照预定步骤进行处理。

• 利用预测分析增强决策能力：AI的预测分析能力可以预测风险并识别瓶颈，使得能够进行主动调整和明智决策，提升项目成功率

• AI助力项目管理：在项目的日常文档处理工作中，AI技术极大地提升了工作效率，快速生成周报和汇报文案的草稿。AI在绩效审查、问题定义与分析环节也发挥了重要作用，提供数据分析和洞察，帮助及时发现潜在的问题和风险。

• 提高学习能力和协作效率：AI通过“体验式协同学习”框架，大幅提高“智能体”的学习能力，具备更高的协作效率，减少重复性错误和执行时间，并减少软件开发中对额外人力参与的需求

• 促进实时和异步协作：AI驱动的工具增强了团队之间的沟通，提供实时翻译和自动会议摘要等功能，确保无论地点如何都能实现无缝协作。

• 个性化团队体验：AI通过根据个人偏好定制仪表板和任务列表来个性化用户体验，提高参与度和生产力。

• 自动化重复任务：AI可以自动化日常任务，如整理工作空间和管理审批，从而允许团队专注于战略性工作。减少了延误，提高了整体项目效率。

写在最后

在AI时代，体验管理工作流经历了从“新生”到“共生”的转变。在“新生”阶段，AI作为能力助手，帮助员工适应快速变化的世界，通过数据分析和客户行为洞察辅助决策，管理体验项目。进入“共生”阶段，人与AI高度协作，共同推动工作流程的革新。这一阶段，AI智能体广泛应用，实现主动工作流，提升任务处理的主动性和效率。同时，体验管理体系的建立和体验团队的管理也得到AI的大力支持，实现有序的体验运营。工作流程自动化成为可能，AI驱动的流程能够自动执行任务和决策。整个工作流包括数据摄取、预处理、特征工程、模型训练等关键环节，构建了一个强大而有效的AI工作流程。这种结合人与AI的工作模式，不仅提升了体验管理的效率和质量，也为未来的工作方式提供了新的方向。

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