今天的客户体验计划通常以设计思维方法和大量制作流程图开始。公司绘制一组人物的流程；由专家团队为每个人物设计最相关的体验；然后专家专注于研究客户面临的挑战并找出解决新出现问题的方法。在许多情况下，这些努力有效改善了整体体验，并帮助品牌和各类公司实现更高的客户满意度、更高的参与度和更高的终身价值。
然而，这些努力通常在18个月内失败—有时甚至少于6个月。为什么？因为客户是善变的。他们容易感到无聊。他们觉得自己被有限的选择困住。这种客户善变的结果就是带来大量的投资以及产生一些初步积极的结果，但随后当客户改变他们的喜好，就会出现一个巨大的空白。
在与数以百计的客户体验专业人士的对话中，我们发现，他们经常遇到同样的挑战：客户流程的动态性，这往往比选择今天的规定方法更像一个自己选择的冒险。
事实上，在人工智能研究成熟度越来越高的今天，人工智能研究发现五个常见的设计点，给我们提供了更多的智能选择：
1、专门。客户接近随机体验，没有设计点。
2、规定。设计思维引导，规定的设计方法考虑了客户可能采用的多线性路径。
3、引导。为了选择，导航路径让用户采取选择自己冒险路线的方法来获得体验。
4、自主学习。使用预测算法，基于历史的相互交流，自主学习并识别常见和最可能的体验。
5、意向驱动。通过应用机器学习算法，意图驱动的方法理解什么是最可能的；此外，在诸如角色、关系、时间、天气、位置、温度、心率、情绪或意图的背景下，意向驱动还提供额外的选择用于识别例外情况。
随着公司意识到他们不再应该单纯地销售产品和服务，而是应该提供经验和成果—-一个为实现品牌承诺需要大规模提供大量个性化的能力的转变。这就是数字体验的核心。
为了给客户群提供最好的服务，我们需要了解一些基本概念：
首先要选择能够自主选择冒险路线的类型的体验过程。因为没有真正的开始或结束，所以希望这些系统能够像《选择你自己的冒险》的书中描绘的那样运作。当客户，合作伙伴，员工和供应商跨过流程跳跃，做出自己的决定，并根据自己的条件体会自己的体验时，通道就会偏向某一边。流程图必须考虑到无数种流程的可能性，并支持以客户为中心的观点。
其次要有持续的经验。客户可能会在移动设备上开始一段体验，将其携带到汽车，在工作时间将手机扔在办公室，然后回到家里继续使用移动设备。无论通道、设备、平台或情况如何，背景和个性化都能够通过。客户不希望体验过程中断，他们期望整个体验的过程能够具有相关性。
最后需要了解意图驱动设计。目前，最常用的方法是一种可预测的方法，即通过了解过去的历史来预测未来的模式。我们可以通过建立假设和等待结果，对意图驱动设计模式的转换进行测试。如果我们知道一个人总是在每天同一时间获取一种特定类型的咖啡，该事件就是具有预测性的。意图驱动系统将基于一天中的时间、天气、、关系、、位置，甚至根据心率或动作收集人物情绪来测试看看什么类型的咖啡将会被购买。测试可以来自一个报价，或研究模式和行为的变化，这种自主学习和自我调整能力都是基于具有认知计算的能力。
为了能够对数字客户体验采取动态方法，从人工智能角度建议技术人员执行以下步骤：
1、对自己的业务模型设计点进行评估。
2、评估现有技术，并将其纳入系统中。
3、对业务模型要求和现有系统进行增量分析。
4、在构建，合作或购买决策矩阵过程中确定进行哪些核心平台投资。
[上一篇] 欢网大数据开启“全网+跨屏”用户画像新时代
