CxHub客户体验社区-用户研究、体验爱好者学习交流社区，专注客户体验(CX)研究。
社交媒体
2025年对于体验而言，融入AI和组织架构的结合，将体验成熟度提高了一个维度，体验管理的全角色全链路全生命周期全组织架构下的演进。
高层体验，客户体验，用户体验，员工体验全角色的体验闭环，相互映射和相互关联，形成闭环与生态。
分布在总裁办，客户服务部，体验团队，总裁办的服务体验策略岗是基于首席体验官的体验战略下发至服务体验策略，他们进行战略转化为体验策略，执行和落地；客户服务部的服务体验策略岗是基于解决客户体验问题，提出改善策略和解决方案落地，增强客户忠诚度和满意度。体验团队引入服务体验策略岗的意图是为了增强服务设计能力，由产品体验向全角色全链路全渠道的客户体验解决方案进阶。
AI的时代，优秀的人才越发重要，留住人才。随着AI技术的发展，企业对员工体验的重视程度不断提高，新增的员工体验官和员工体验推荐官岗位将发挥重要作用：
【员工体验官】
职责：员工体验官负责推动员工体验的全面交付，替代传统的“首席人才官”一职。他们将通过深度个性化、以体验为中心的设计，将技能视为核心资产，在AI的支持下基于数据做出决策，采用敏捷实践提高速度和响应能力，保持透明度以维持信任并降低声誉风险。
影响：这一岗位的设立将帮助企业更好地理解员工的需求和期望，通过优化工作环境、提供个性化的培训和发展机会，提升员工的满意度和忠诚度，从而推动企业的整体转型。
【员工体验推荐官】
职责：员工体验推荐官将负责向企业内部推荐和推广最佳的员工体验实践和工具。他们将利用AI技术分析员工反馈，识别痛点和改进机会，提出具体的改进建议，并推动这些建议的实施。
影响：通过推荐和实施有效的员工体验措施，员工体验推荐官将帮助企业在竞争激烈的市场中吸引和留住优秀人才，提升企业的整体绩效和创新能力。
增强的用户洞察：AI能够通过分析用户的行为习惯、偏好、情绪状态等多维度数据，为每个用户打造独一无二的交互界面与体验流程。例如，智能家居系统可以根据家庭成员的不同作息和习惯自动调整灯光亮度、温度、音乐播放等设置，甚至在用户进入房间时，通过语音交互和智能图像识别，主动推荐符合其当下兴趣的影视节目、新闻资讯或健身计划等内容，真正实现个性化服务到家。
实时情感分析：AI不仅能够通过分析和学习用户行为来创造更具个性化的市场营销内容和产品推荐，还能实时分析电子邮件、社交媒体帖子、聊天互动等多种交流方式，从而精确捕捉消费者的情感倾向。
预测用户需求：AI解决方案能够预测客户需求，并帮助企业与客户保持联系，为企业带来收入、效率和品牌忠诚度的提升。在零售业，AI将能够在所有购物渠道（线上、线下）创造个性化的购物体验和客户服务。
2025年AI将在用户研究和客户体验服务设计领域带来深刻的变革，通过增强用户洞察、实时情感分析、预测用户需求、AI助理的广泛应用、外向型客户体验战略、AI客服的自主化、全渠道AI客服、AI与人工代理的无缝协作等多方面的应用，提升客户体验和企业运营效率。
AI助理的广泛应用：到2026年，人工智能将提升100%的客户体验职能。AI助理正在增强整个客户体验生态系统的能力，从客服人员到主管和客户体验领导者，AI助理通过放大专业知识，将工作从“优秀”提升到“卓越”，为前所未有地提高客户服务质量和运营效率铺平了道路。
外向型客户体验战略：随着客户期望的演变，数字化、人工智能和客户洞察的融合，将被动的客户服务转移到主动的客户互动。企业正在利用预测分析能力和对客户的深入了解来预测需求、先发制人地解决问题，并通过客户的首选渠道与他们互动。这种积极主动的策略不仅能提高客户满意度，还能减少呼入电话量和提高首次联系解决率，优化运营效率。
AI客服的自主化：AI客服正从简单的任务执行者发展成为能够从事复杂工作的完全自主实体。这些AI客服将大语言模型与工具、内存和自我优化能力相结合，使它们能够执行传统上由人类知识工作者承担的任务。随着它们的发展，AI客服将进行协作、分配任务并重塑整个工作流程，从而开创智能自动化的新时代。
全渠道AI客服：全渠道AI客服将成为主流，企业将通过多个渠道（如社交媒体、电子邮件、电话等）提供无缝的客户支持。AI将能够自动处理多种类型的客户请求，并通过自然语言处理技术提供更自然、更人性化的交互体验。
AI客服更懂用户需求：AI不仅能够通过分析和学习用户行为来创造个性化的市场营销内容和产品推荐，还能实时分析多种交流方式，精确捕捉消费者的情感倾向，从而提供更加贴心、个性化的服务。
AI与人工代理的无缝协作：AI将与人工代理无缝协作，提供更高效、更个性化的客户服务。AI可以处理常见问题，而人工代理则可以处理更复杂的问题，从而提高整体服务质量和客户满意度。
统一的呼入和呼出互动平台：企业将通过将呼入和呼出互动整合到一个平台中，提供更具凝聚力和个性化的客户体验。在同一平台下管理所有客户互动，有望提高客户满意度、转换率和运营效率。
中小企业借助UCaaS和CCaaS的融合：中小型企业（SMB）越来越多地采用UCaaS（统一通信即服务）和CCaaS（联络中心即服务）的集成来增强其客户服务能力。这种融合使企业能够在不超支的情况下加强客户服务和内部协作。
以AI为中心的客户体验新基准：随着AI成为客户体验不可或缺的一部分，传统的KPI指标也在不断演变。企业开始优先考虑反映AI互动的性能和影响的指标，重点关注AI与人工协作的质量、客户满意度以及其在解决复杂问题方面的有效性。
AI的价值量化为利润：随着AI炒作周期的成熟，具有前瞻性思维的企业正在从其投资中获得切实的回报。这些创新者将收益再投资于扩大的AI计划，从而创造一个良性的改进循环，推动客户体验的持续改进和业务增长。
2025年，语音和视觉型AI助手将无缝地渗透进我们生活的各个角落，彻底改变我们与设备及环境互动的方式。这些助手将能够执行更复杂的任务、理解更加微妙的语言，并通过视觉线索与用户进行互动。
AI有望通过超越关键词的限制，深入理解查询背后的意图和上下文，从而彻底改变搜索体验。AI驱动的搜索不仅能捕捉用户的查询意图，还能根据用户的搜索背景提供更加相关和有意义的结果。
2025年，人工智能产业正在迎来新的历史机遇与挑战，特别是大模型技术如何引领这场创新浪潮。多模态技术的迅猛发展正在开启AI生成内容（AIGC）的新篇章，这些工具将文本和视觉内容的生成相结合，使得用户体验和应用场景更加丰富多彩。
更通用、更自主的智能体将重塑产品应用形态，进一步深入工作与生活场景，成为大模型产品落地的重要应用形态。
生成式模型在图像、视频侧的处理能力得到大幅提升，叠加推理优化带来的降本，为AI超级应用的落地积基树本。
多模态AI Agent能够理解和处理包括文本、图像、音频在内的多种模态输入，为用户提供了更丰富和直观的交互体验。在医疗保健领域，多模态AI Agent可以分析医学成像数据以及患者记录和症状，提供更全面、更准确的诊断建议；在零售领域，这些Agent通过将视觉识别与自然语言处理相结合来增强客户体验，实现更直观和交互式的购物助手。
实时自动决策：企业将在物流、客户支持和营销等领域实现业务流程的自动化，通过算法的实时决策，提升运营效率。这将带来更高的效率和对变化中的客户习惯与市场状况更快的反应速度。
生成式AI的广泛应用：2025年，生成式AI将广泛应用于各个领域，从文本生成到图像创作，再到复杂任务的自动化处理。这将推动数字营销、娱乐行业和产品设计的创新，帮助企业以更低的成本更快地推出个性化服务。
AI与新兴技术的深度融合：AI将与物联网(IoT)、边缘计算和云原生架构等技术深度融合，其真正的潜力将得以全面释放。在零售业，AI推动的推荐引擎正在提供高度定制化的客户体验，同时预测分析技术正在优化库存管理，确保产品在关键时刻的可用性，同时最大限度地减少浪费。
2025年AI将在多个行业带来深刻的体验革新，从科技与电子到农业，从医疗保健到金融，从教育到建筑等AI的应用将全面提升效率、优化体验，并推动各行业的创新和发展。
高通的AI驱动创新：在2025年国际消费电子展（CES2025）上，高通公司推出了一系列颠覆性的AI创新，重新定义了PC领域的标准。骁龙X平台的推出带来了卓越的性能表现、超长电池续航和显著的AI优势，已有超过60款基于该平台的PC设计进入量产，预计到2026年将突破百款。
完全自动驾驶能力：特斯拉的FSD（完全自动驾驶）V13版本是自四年前启动“光子计数”项目以来最大的一次技术革新，系统的端到端网络将能够实现从停车位到停车位的自动运输。马斯克预计，FSD将在2025年初达到优于人类驾驶员的水平。 特斯拉的Autopilot自动辅助驾驶系统已经让行车安全水平达到了普通驾驶的10.3倍。未来，完全自动驾驶能力FSD可以让行车和交通非常安全，远远超过人类驾驶。
商业模式创新：特斯拉的Robotaxi服务依托FSD完全自动驾驶能力，允许所有特斯拉车主加入共享车队，以Airbnb和Uber结合体的形式，革新了现有的共享出行和租赁出行商业模式。 未来的网约车司机可以管理一个车队，比如十辆、二十辆车，像牧羊人照顾他的羊群一样来经营这些车。你有一个车队，那你就是“牧车人”，负责照顾你的“车群”
苏宁的“灵思”大模型：苏宁易购通过实施AI技术，提升了运营效率并极大地改善了用户体验。未来，苏宁计划继续推动智能体的应用，尤其是在集团内部及上下游企业中进行赋能。灵思大模型的成功备案和广泛应用前景，为其他零售企业提供了明确的方向。
AI推动的推荐引擎：AI推动的推荐引擎正在提供高度定制化的客户体验，同时预测分析技术正在优化库存管理，确保产品在关键时刻的可用性，同时最大限度地减少浪费。
智能推荐与精准营销：AI 算法通过对消费者历史购买数据、浏览行为等的分析，实现更精准的商品推荐，提高消费者找到心仪商品的效率，同时也助力商家更有效地进行精准营销，提升销售额和客户满意度。
人工智能虚拟购物助理：由对话式AI驱动的虚拟购物助理将为客户提供产品推荐、回答疑问，甚至帮助搭配服装或建议食谱，同时无缝集成在线和店内渠道
自主零售店：AI驱动的系统将处理库存管理、防盗和结账流程，实现无摩擦的购物体验，降低运营成本，提高客户便利性。
游戏行业的复苏：2025年，A股游戏公司将进入新品上线周期，大量新游戏的发布将提升用户活跃度，为业绩增长奠定基础。AI技术的引入将为游戏行业带来全新的商业形态，尽管短期内可能会弱化盈利的商业化标准，但用户数量的变化、使用留存率和产品的功能迭代将成为关注重点。
影视行业的高质量作品：2025年春节档定档大片数量增多，经典IP续作的回归有望促进业绩改善。AI技术将为影视行业带来全新的创作和投资模式，提升内容创意和制作团队的实力。
生成式AI在图形和模拟领域的应用：生成式AI将在图形和模拟领域逐步实现高保真和逼真效果，带来超逼真的游戏、AI生成电影和数字人。借助情境行为开发和迭代工具，游戏能够以远低于当今3A游戏的成本制作出更为复杂的游戏。
观众将看到更多由AI参与创作的高质量影视作品，如特效更逼真、剧情更丰富的电影和电视剧。AI在影视创作中的应用将更加广泛和深入，从剧本创作到后期制作。影视行业将更加注重与AI技术公司的合作，共同探索创新的影视制作模式。AI视频生成工具用于制作影视特效、虚拟场景等，提高制作效率和质量。AI辅助编剧工具根据用户需求和题材要求，生成剧本初稿。
内容创作多元化：AI 辅助编剧能根据大量数据分析生成符合市场需求和观众偏好的剧本，降低内容创作成本，提高创作效率。同时，AI 在音视频编辑领域日益成熟，可自动完成视频剪辑、配乐、特效制作等复杂任务。
互动娱乐升级：在电子游戏领域，AI 的引入使游戏中的 NPC 更加智能化，能根据玩家行为和决策做出实时反应，提升玩家的参与感和沉浸感。此外，AI 与虚拟现实、增强现实技术结合，能为观众带来更加沉浸式的娱乐体验。
多模态AI的应用：多模态AI将广泛用于医疗领域，通过分析医疗记录、成像数据、基因组信息等推进个性化医疗，提高治疗效果和患者满意度。多模态数据融合助力精准医疗，如将医疗影像、电子病历、基因数据等结合分析。AI与可穿戴设备、物联网技术深度融合，实现实时健康监测与疾病预警。
智能诊断与患者护理：多模态AI Agent能够分析医学成像数据以及患者记录和症状，提供更全面、更准确的诊断建议，彻底改变诊断和患者护理的方式。患者将享受到更便捷、个性化的医疗服务，如通过智能设备在家进行初步诊断和健康监测，获取个性化的治疗方案和健康建议。AI辅助诊断系统广泛应用于各类疾病诊断，如肿瘤、心血管疾病等，提高诊断准确率和效率。个性化治疗方案制定平台，根据患者个体特征和病情，为医生提供治疗方案参考。
个性化体检方案定制：通过收集受检者详细信息，如既往病史、家族病史和当下身体状态等，借助 AI 智能算法进行深入综合评估，精准定制契合个人实际需求的体检套餐，提高发病风险预测准确性，优化医疗资源配置。
提升诊断精准度与效率：AI 技术在影像诊断方面发挥重要作用，如美年健康引入前沿体检设备矩阵，借由 AI 强大算力在影像数据中精准定位微小病灶，大幅提升诊断精准度与效率，引领“AI 辅助阅片”新时代。
AI在金融领域的创新：AI在金融领域的应用将更加广泛和深入，提供精准的投资建议和资产管理服务，优化金融业务流程，提高服务质量和效率。通过分析市场数据、历史趋势和风险因素，AI能够预测市场走势，为投资者提供及时有效的信息。金融机构将加大对AI技术的投入，提升智能化水平，提高市场竞争力。强化AI在风险管理中的应用，提高风险识别和防控能力。AI智能投顾平台根据客户的风险偏好、资产状况等，提供个性化投资组合建议。帮助投资者实现更好的投资回报。
反欺诈系统利用AI技术分析交易数据和用户行为，实时监测和预警欺诈行为。AI模型将通过分析海量数据，精准识别潜在风险，提前采取防控措施，降低不良贷款率。同时，AI在反欺诈检测中发挥重要作用，通过实时监控交易数据，快速识别异常交易行为，及时预警潜在的欺诈活动。
AI代理技术：AI代理将从被动响应模式转向主动解决问题和提高生产力的新阶段，预测用户需求，自动完成任务，大幅提升企业和个人的效率。
个性化学习体验：AI将深刻变革教育领域，通过虚拟教室和在线学习资源打破地域限制，提供更多样化和智能化的学习体验。AI还可以辅助教师进行教学管理，减轻工作负担，提高教学效率。学生获得个性化的学习体验，提高学习效果和兴趣。教师借助AI工具提升教学效率和质量，减轻工作负担。智能辅导系统为学生提供实时答疑和学习指导，帮助学生解决学习问题。AI教育平台提供丰富的学习资源和课程，满足学生的多样化学习需求。
个性化学习路径规划：AI 教育系统能够根据学生的学习进度、知识掌握情况、学习习惯等因素，为每个学生量身定制个性化的学习路径和课程计划，提高学习效率和效果。
智能辅导与答疑：AI 智能辅导工具可以实时解答学生的问题，提供针对性的学习建议和指导，就像拥有一位随时在线的专属辅导老师，帮助学生更好地理解和掌握知识。
AI优化食物供应链：AI将用于优化食物供应链，改善食物的运送。例如，可以使用AI预测各个农场不同农作物的温室气体排放量，为制定减少供应链中温室气体排放的设计策略提供参考。
精准农业：AI通过收集和分析土壤、气候、作物生长的大量数据，提供更精准的农田管理建议。例如，通过分析土壤含水量和养分含量等数据，AI可以提供关于灌溉和施肥的精准建议，从而提高农作物产量，减少资源浪费。精准农业可以使农作物产量提高高达30%，同时减少资源浪费。利用传感器和卫星图像数据，小规模农民可以做出有关种植、浇水和施肥的明智决定。
作物病虫害识别和预测：通过机器学习和图像识别技术，AI可以帮助农民及时发现和识别作物病虫害。同时，通过分析历史和环境数据，AI可以预测病虫害的发生，帮助农民提前采取措施，减少损失。AI能够通过分析和学习大量的环境和农作物数据，预测并提前预警病虫害、极端天气等对农业生产有害的情况，帮助农业工作者及时应对，降低损失。
智能农机和自动化作业：随着无人机和自动化农业机械技术的发展，未来的农田可能会实现全程自动化，从播种、施肥、灌溉到收割，都将由智能机器人完成。
农业机器人将自动执行各种农业任务，如种植、灌溉、收获等，大大减少对人工的需求和农作物损失。例如，土壤分析机器人可以评估土壤健康和湿度水平，确保作物获得适当的养分和水分；除草机器人可以有效去除不需要的植物，减少对有害农药的依赖。
数据驱动的决策制定：AI将帮助农业工作者更好地理解并使用数据，以便做出更好的决策。通过对作物生长数据、气候数据、土壤数据等的分析，AI能够帮助决定何时播种、何时收割、何时施肥等。数据分析平台利用大数据支持明智决策，提高决策速度达50%。这些平台分析大量数据，提供有关作物健康、土壤条件和资源管理的见解，帮助农民优化他们的实践，同时减少对环境的影响。
智能灌溉系统：AI驱动的自动灌溉系统可以提高用水效率，减少浪费。通过实时监测土壤湿度和气象条件，这些系统可以确保农作物获得适量的水分，同时节约水资源。自动灌溉系统可以减少20-50%的用水量，确保农作物获得适量的水分，但又不会浇水过多。
土壤健康管理：AI可以监测土壤健康状况，提供土壤质量洞察和营养管理建议。通过分析土壤数据，AI可以帮助农民优化施肥和灌溉计划，提高土壤健康等级达25%。
害虫防治解决方案：AI系统从各种来源收集信息，如天气模式和害虫行为，预测潜在的害虫爆发。这使农民能够更明智地选择何时使用农药或引入天敌，从而减少有害化学品的使用，保护环境。通过智能监控和数据分析，AI可以帮助农民减少15%的虫害相关损失。
畜牧业管理：AI技术可以实现对动物个体的精准识别，将牲畜的生长情况转化为数据，以便养殖场实时掌握。例如，“猪脸识别”技术可以锁定每头猪，记录并分析其相关数据，如父母代、品种、重量、运动量、此前进食量等，从而实现精准饲养。AI增强的畜牧业管理可以改善动物福利和生产力，提高牲畜生产力达10%。
AI程序员的应用：AI程序员在企业中得到广泛应用，显著提升开发效率。
AI搜索的超级APP：AI搜索有望在2025年诞生超级APP，成为用户获取信息和解决问题的重要工具。
AI Agent的广泛应用：AI Agent将处理跨部门的任务，如电子邮件生成、编码和数据分析等。到2025年，25%使用GenAI的企业将部署AI Agents，到2027年将增长到50%。
AI助手普及：2025年将成为人工智能助手之年，每个白领岗位都将配备一个AI助手，承担工作中最繁琐的部分，员工能够专注于更具创造性或战略性的任务。AI代理能够接入任何现有记录系统，从不同来源获取数据，并利用这些数据简化重复性任务，节省数小时的工作时间。例如，虚拟销售开发代表（SDR）可以在CRM系统创建记录之前，收集所有潜在客户的相关信息并管理初步拓展。
任务自动化：AI将能够处理更复杂的任务，甚至替代人类完成某些工作。微软研究显示，近70%的财富500强企业员工已开始使用AI工具处理繁琐任务，如筛选电子邮件、记录会议纪要等。未来，AI Agent将能处理更复杂的任务，甚至替代人类完成某些工作。
多步推理增强：AI模型将应对越来越复杂的问题，并以更高的精准度且更深入的分析做出回答。通过使用一种被称为“多步推理”的功能，大而复杂的问题可以被分解为较小的任务，有时甚至还会进行多次模拟，以便从多个角度解决问题。由此，AI系统可以增加“思考时间”。这些模型会动态评估每个步骤，确保作出与上下文相关且清晰明了的回答。
AI主导决策：AI将开始主导决策环节，从电子邮件、电话、传真等渠道提取被忽视或未充分利用的数据，并给出决策建议，成为用户真正的操作系统。例如，销售主管可以根据AI的建议，了解应优先处理哪些账户，并自动起草跟进消息。财务分析师也可以根据从银行对账单和发票中提取的实时数据获得构建预测的指导。
Web Agent的兴起：Web Agent作为新一代智能交互方式，正在引起业界广泛关注。这一技术旨在实现网络任务的全自动化处理，包括订阅管理、账单支付、医疗预约、在线购物、餐厅预订等日常事务，用户无需伸出手指操作网页，通过语音或文字指令即可完成操作。2025年将成为Web Agent技术发展的重要里程碑。
自动化文档处理：AI Agent将实现智能化文档处理和数据分析，显著提升工作效率。例如，企业可以设置多个AI Agent来提醒供应链经理关于库存中断的问题，推荐新的供应商并执行销售订单，以应对日常挑战，从而保持销售。
文化资源活化呈现：将很多原本“非物化”的文化实现视觉场景化，如通过 AI 技术打造上古神话《山海经》的沉浸式体验空间；对历史场景进行全景“还原”，如利用 AI 让游客通过增强现实手段“穿越”到宋朝体验《清明上河图》中的繁华情景。
优化文旅供给服务：在“景区焕新”方面，应用新技术革新观看形式、创新体验方式，优化智慧服务和导览系统，打造沉浸式体验项目；在“安全管理”过程中，通过 AI 助力形成更多智能化的监测、检验和预警手段，保障游客出行安全；在“入境游服务”方面，开发多语种的“智能化”导游和“智能化”可穿戴设备，为入境游客提供更便捷的服务。
智能推荐系统：AI将通过大数据分析和用户行为分析，为游客提供定制化的旅游路线和个性化的活动推荐。例如，通过分析游客的历史行为数据，AI系统可以预测他们对哪些旅游景点感兴趣，并推荐个性化的旅游行程。这不仅提高了游客的满意度，也促进了旅游资源的优化配置。
生成式AI内容创作：生成式AI将为智慧旅游带来新的发展机遇，对旅游内容创作、旅游分析预测、旅游数据分析、个性化营销内容产生较大的影响。例如，主题乐园、博物馆等依托生成式人工智能及其背后的垂直大模型，带来了前所未有的交互式数字内容创新。
无人接驳车和智能机器人：随着无人机、无人车、机器人等技术的发展，未来的旅游行业可能会实现部分服务的无人化。例如，智能化的无人接驳车可以将游客从机场送到酒店，智能机器人可以代替人工完成导游、清洁等工作。这些技术的应用不仅能够提升旅游服务的效率，还能降低运营成本。
智能监测与预警：AI将助力形成更多智能化的监测、检验和预警手段，可以运用在预防极端天气、设备检测、景区承载量等方面，尽量减少旅游安全事故的发生，保障游客出行安全。
能源企业通过AI更好地管理能源生产和分配，提高能源利用效率，降低成本。与物联网、大数据等技术深度融合，实现能源系统的智能化运行和管理。AI助力能源企业应对可再生能源的间歇性和不稳定性问题。AI技术用于电网的负荷预测和调度优化，确保电力供应的稳定和可靠。能源企业利用AI对设备进行预测性维护，降低设备故障率。
随着技术不断进步，AI与各行业的融合将愈发紧密，推动行业向着更高效、更优质的方向发展，为用户创造更多价值。
点击 “ 在看 ” 写下观点与思维方式，每一个 “ 在看 ” 都是你与我心灵交流及极大认可。“温故而知新”分享至朋友圈，让好友享受相同知识养分。
