现代客户期望企业能够及时响应，并在需求出现之前就做好预测。客户体验（CX）中的预测分析有可能通过改善主动参与、减少摩擦和大规模个性化互动来改变企业的运营方式。

利用预测分析的公司正在看到切实的好处，从提高客户满意度到提高效率和收入增长。市场的增长也反映了这一点，预计到2028年将达到415亿美元。

Forrester Consulting代表Avaya进行的一项新研究表明，分析和自动化质量监控技术将推动人工智能客户服务的持续改进。研究结果表明，参与者认识到人工智能驱动的分析是提取绩效见解和理解客户情绪的宝贵工具，使组织能够随着情况的发展做出基于证据的调整。此外，实施自动化监督系统，如增强质量监测平台，可以对服务质量标准进行持续评估，有助于保持绩效一致性，同时确定具体的改进机会。

Avaya全球副总裁兼首席架构师David Funck强调了这一转变，“在客户意识到自己需要帮助之前，利用分析为他们确定正确的路径是一个真正的机会。这可以显著提高客户满意度和联络中心的效率。”

主动，非被动

预测分析利用客户和员工数据、人工智能和机器学习来预测客户行为和偏好。通过了解客户交互数据中的模式，企业可以在以下领域取得领先。

主动解决问题——企业可以预测问题并在问题升级之前解决问题。例如，人工智能可以检测客户旅程中的挫折信号，在某些情况下是实时的，并在客户到达临界点之前主动提供支持。根据Forrester Consulting的研究，决策者认为实时情绪分析（56%）和实时转录和多语言支持（59%）非常有价值。

增强个性化——在Forrester Consulting的同一项研究中，52%的企业决策者优先考虑人工智能来提高客户支持效率，包括个性化。

优化联络中心效率——预测分析还简化了运营。联络中心可以使用分析来预测呼叫量，优化人员配置，并将查询路由到设备最好的客服。

Funck解释说：“预测分析不仅是为了客户的利益，也是为了通过确保他们手边有正确的工具和见解，使座席的工作更容易。”

对于Funck来说，参与度也是衡量座席幸福感和绩效的关键指标。他继续说道：“座席的参与度降低可能预示着他们会离开你的企业。有了员工的参与度，你可以进入那里，尝试通过一些人工甚至自动化的行动来拦截参与度的下降。这可能会让他们休息一下，或者给他们某种激励。”

企业效益

企业一直在为下一个“假设情景”做准备，以确保他们能够在意外事件甚至已知的高流量情况下充分维持运营。例如，电力公司可能会为风暴事件做好准备，或者金融服务组织可能会为安全漏洞做好准备。添加的上下文分析可以为这些情况带来无价的价值。

其他一些关键用例包括：

金融服务：欺诈检测和与银行交易相关的预期客户查询提高了安全性和信任度。

零售和电子商务：人工智能驱动的推荐通过预测客户接下来会购买什么来提高转化率。

医疗保健：提供者使用预测分析来提醒患者进行随访，减少错过的预约，改善护理结果。

电信：预测模型帮助提供商预测服务中断，并在问题升级之前主动与客户沟通。

客户体验中预测分析的未来

随着人工智能技术的发展，预测分析不断改进，变得更加准确和有影响力。企业将转向实时分析，利用生成的数据立即增强决策。此外，人工智能将改善情绪分析，使公司能够衡量客户情绪，并以更高的同理心和准确性做出回应。

Funck强调了这一日益增长的趋势：“实时处理和分析大量客户数据的能力正在改变游戏规则。它使企业能够从被动转变为真正主动，创造无缝和令人满意的客户旅程。”

此时此地

预测分析是希望在客户体验游戏中保持领先地位的企业的关键工具。投资于人工智能驱动分析的公司可以预测客户需求，增强个性化，优化运营，从而建立更牢固的客户关系，改善业务成果。

正如Funck所说，“在客户体验方面取得成功的企业将是那些智能地使用数据的企业。预测分析的目的是让每一次交互都更有意义、无缝和主动。”

借助预测分析，企业不仅可以响应客户需求，还可以保持领先一步。