這項對英國共1025名成人展開的線上調研於(yú)今年6月進行，其結果顯示，今年又有更多客戶（增長(zhǎng)4.3個百分點，達17.1%）表示，航企是所有行業中服務質量最差的。這在研究覆蓋的14個行業中是負面評論數量增長(zhǎng)幅度最大的一個行業。

　　Engine聯合創始人對此解釋說，“英國航空IT系統的問題和美國聯合航空驅趕乘客事件成爲民航企業無法照顧客戶的最高調例證。不過，真正糟糕的並非事件本身，而是航企對事件的響應導緻客戶極爲憤怒。在這個肆意縮減成本的時代裏，這些航企所採取的行動與響應，可能會造成一種更多地将人視爲貨物而非乘客的印象。

　　民航業從根本上受到瞭(le)乘客體驗從機票預訂至抵達目的地整個過程中脫節的影響。之所以會出現這種情況
，是因爲有太多的相關利益方和企業涉及其中
。不過，大多數客戶都不知道某一方的責任起始點在哪裏。出問題時客戶也不願意花費時間去追溯責任方，他們需要的隻是問題能夠得到解決。因此，民航企業需要建立穩固的合作關系，不僅要将自己看作航空出行體驗拼圖中特定圖塊的交付者
，還要以酒店供應商的角度來審視自己。一旦民航企業重心轉變(biàn)爲如待客那樣歡迎、支持和款待乘客，人們對這些企業的看法也會有所轉變(biàn)。在客戶服務方面領先的行業與企業不會将客戶服務視爲銷售的附屬物，而是會像設計真正的産品那樣設計客戶體驗。”

　　另一方面，客戶認爲民航企業在客戶服務響應方面缺乏努力的同時，真相卻是英國航空正積極地在社交媒體上與客戶互動，並(bìng)整合瞭(le)其他一些科技來提升響應度。例如：英國航空目前是正在使用Maru/edr提供的客戶服務技術的企業之一。Maru/edr收集來自客戶的評價，並(bìng)實時地将數據傳輸給員工，幫助員工響應客戶的投訴。

　　問題或許不在於(yú)科技的力量是否充分，而是是否充分利用瞭(le)科技的力量和基本的客戶服務思維。在模拟時代裏，人們針對品牌能夠有的最大期望就是
，有較強的客戶服務響應能力
。人們撥打一個電話或親自前往服務中心，與某人對話，而這個人可能願意給予幫助
，也可能不願意。無論結果好壞，人們都隻能接受。若感到不滿意，則客戶或許會發誓再也不使用這個品牌的産品。若感到滿意，則其可能會願意常常與這個品牌交易。他們甚至還會告訴自己的朋友，朋友又告訴朋友的朋友，就這樣口口相傳下去。

　　但我們並(bìng)非生活在模拟時代裏。各品牌可利用源自每個事件的學習成果來針對未來會出現、有類似性質的事件設計響應度算法。Maru/edr消費者服務董事總經理Sara Beams描述文本分析的好處並(bìng)分析非結構化數據（而不隻是純粹依賴於結構性調研）的好處時，便提到瞭(le)這一點
。她說，“如今我們看到的少量出現的抱怨會成爲明天的頭條話題。我們可利用文本分析最大程度地瞭(le)解這些問題中哪些是品牌應關注的，並(bìng)立即将其融入品牌的戰略與發展藍圖。

　　對於(yú)品牌來說，一個極大的好處就是，非結構化數據能夠帶來選擇和掌控力。調研數據實際上成爲瞭(le)必要時可挖掘的一個客戶意見庫。其中的妙處在於(yú)，我們啓動調研時不需要知道自己應該設法去回答什麽問題，問題自會在稍後浮出水面。之後當有人預感或假設自己希望進行測試，我們便可以相應地挖掘數據，毫不遲疑地針對我們自己都料想不到的問題去獲得答案。

　　自動爲每個原始評價分配一定的情感，我們就能夠快速描繪出客戶在一段行程或其與某品牌交易的端到端生命周期内哪些觸(chù)點經曆瞭(le)高峰和低谷。這能夠讓品牌明白應該在哪些觸(chù)點投入時間與資源才能夠提升客戶體驗的品質，也能夠讓其明白在哪些觸(chù)點的最佳做法可跨内部團隊共享。”

　　這樣，科技就能夠有助於(yú)進行預測。品牌對這些模式進行研究，就能夠預測産品和服務出問題時客戶會有怎樣的反應，對變(biàn)化會有怎樣的反應，對負面新聞和虛假信息又會有怎樣的反應。

　　要從此類科技獲益，就必須徹底轉變思維，從客戶服務思維轉變爲客戶互動設計思維。此時數字化科技便能夠成爲極寶(bǎo)貴的工具，也可以說數字化科技是唯一能夠實現這個未來的工具。初級編(biān)程“如果這樣，則會那樣”的邏輯以固有的方式暗示其能夠在變數出現前便做出響應。

　　有一個被廣泛熱議，但人們對其又知之甚少的救星或緻命威脅（具體屬於(yú)哪種要看從誰的嘴裏說出來），即人工智能。其在初級編程的基礎上又具備瞭(le)更大的靈活性，其能夠從錯誤中學習經驗教訓，去适應新的場景，在多數人還不知道自身需求時便去滿足這些需求。

　　按照系統界面互動設計所採用的類似原則，進行客戶互動設計時将需要爲機器人設計演算法。這些機器人所做的不隻是高速自動響應常見難題和常被問到的問題。其還應該憑直覺去瞭(le)解難題並(bìng)攻克這些難題，應該在投訴蜂擁而至、負面消息擴散前便解決難題。這些系統應與測量情感的系統連接，利用相似性原理幫助預測現有條件下會出現怎樣的情感，應該以爆炸式的方式提供足量的響應，通過個性化緩解困境，提前以光速爲客戶提供量身定制的問題解決方案。

　　科技不會自己編程來獨立完成這些事情。人工智能還未達到這一境界，且在很長一段時期内都不會達到。不過，設計響應系統並(bìng)爲其編程的人員可讓其成真。具體做法就是，超越響應式服務中心的問答邏輯思維，轉爲積極進行關系管理，即要抱著(zhe)同情心去觀察客戶，與客戶建立聯系並(bìng)令其滿意。