AI客服颠覆B2C！近七成消费者依赖AI，超六成团队效率暴增。

在日益全球化的商业环境中，消费者对服务体验的期望不断攀升，即时、个性化的需求已成为常态。面对这一趋势，人工智能（AI）在客户服务领域的应用正迎来爆发式增长。新媒网跨境获悉，根据Klaviyo在2026年发布的最新客户服务研究报告，AI技术已显著提升了全球B2C品牌客户服务团队的效率与质量，其中超过六成的团队表示AI有效改善了客户互动。

这份基于对全球500多位客户服务负责人调研的报告，深度剖析了AI在客户服务流程中的实际效用、面临的挑战以及未来的部署策略。报告揭示，AI不仅正在重塑客户获取信息的方式，也为品牌提供了前所未有的服务优化工具。

AI驱动下的客户服务新图景

当前，消费者获取信息的习惯已发生深刻变化。Klaviyo在2025年发布的《AI购物指数》显示，多达68%的消费者依赖AI获取即时答案，而56%的消费者则利用AI获得个性化推荐。这意味着，传统的筛选信息模式正被AI提供的“搜索捷径”所取代，消费者能够更快地做出决策。

Klaviyo 2026年的客户服务研究进一步印证了AI在这一领域的广泛渗透。数据显示，近三分之一的受访者已在客户服务流程的部分环节部署了AI，而五分之一的受访者则实现了AI的全面集成。令人瞩目的是，超过六成的受访者表示，AI在处理某些类型的客户问询时表现出“非常成功”的高效率。

整体而言，63%的客户服务负责人认为，AI和自动化技术显著提升了客户服务互动的质量与效率。然而，AI的推广与规模化应用也面临一些阻碍，其中47%的客户服务负责人指出，消费者对于AI驱动互动的不适感或信任顾虑是最大的挑战。

AI在客户支持流程中的表现与局限

消费者对于“即时”响应的期待从未如此强烈。根据Klaviyo在2025年发布的《消费者营销未来报告》，38%的消费者期望在联系品牌表达负面体验后，能在4小时内获得回应。AI的介入，正是品牌满足这些期待的关键。

AI擅长处理的问询类型

研究表明，AI在处理常规性、重复性的客户问询方面表现出色，有效帮助品牌满足了消费者的即时需求。以下是AI或自动化在各类客户服务问询中取得“非常成功”效果的比例：

数据清晰显示，AI在处理通用型、信息查询型以及交易追踪型问询时效果显著，例如处理常见问题、收集客户反馈、提供产品信息、追踪订单状态以及处理账单支付等。这些任务通常具有明确的答案和流程，非常适合AI进行自动化处理。

AI面临的挑战与局限

然而，AI并非万能。在一些需要主观判断、同理心或政策灵活性的互动中，AI仍面临挑战。报告指出，AI在处理退款退货、制定政策例外以及进行富含情感的沟通时，效果可能不佳。这类场景往往需要人类代理的介入，以提供更 nuanced 的解决方案和更具人情味的交流。

构建AI驱动的客户服务技术栈

为了实现AI在客户服务领域的最大潜力，B2C品牌需要构建一个高效且集成的技术栈。调研显示，客户服务团队在客户服务旅程中部署AI的环节分布如下：

• 61%的团队已在客户问询和聊天支持中全面或部分部署AI。
• 57%的团队已在代理协助和响应建议中全面或部分部署AI。
• 53%的团队已在客户工单摘要中全面或部分部署AI。
• 53%的团队已在预测分析或主动外联中全面或部分部署AI。

基于这些应用现状，以下是2026年AI客户服务技术栈的一些核心要素：

1. AI驱动的客户关系管理（CRM）系统：数据收集、整合与存储

AI的效能与其训练数据的质量息息相关。如果客户和产品数据杂乱无章、不完整或分散在多个软件平台，AI客户代理将难以提供优质服务。

AI驱动的CRM系统能够从网站行为、购买历史、邮件营销、短信营销、社交媒体、客户服务互动等多个渠道收集、整合并分析客户数据。它将数据分析能力与营销及客户服务功能相结合，使品牌能够在整个客户旅程中实现个性化互动。当客户数据集中于这样一个单一、可信赖的来源时，各种AI客户服务用例的实现都将成为可能。

2. AI客户代理：即时、个性化、全天候客户服务

AI客户代理能够自动读取品牌的店铺信息、支持页面和客户数据，从而在不同渠道为购物者提供量身定制的推荐、快速解答和即时问题解决。

当AI客户代理嵌入在CRM系统中时，它能够实时跟踪客户与品牌的互动情况。AI代理可以处理最常见的客户服务问题，如订单追踪、发货时间、退货窗口以及库存查询等。这些问询通常直接明了，且占据了服务团队大量的工作量。这种模式实现了双赢：客户获得即时答案，而服务团队则能将精力投入到需要高度介入的复杂场景中。

例如，天然蜡烛品牌Happy Wax通过使用AI客户代理，在90天内将超过50%的对话实现了完全自主解决，无需服务团队介入，从而有效减少了支持工单。另一个案例是茶叶品牌Harney & Sons，该品牌通过将客户服务工具整合到一个嵌入AI的CRM系统中，简化了运营并提升了客户体验。如今，其AI客户代理能够24小时全天候自主回答支持和推荐查询。在60天内，77%的产品推荐查询由AI客户代理独立解决。

3. 自助服务客户中心：一站式解决方案

自助服务客户中心为客户提供了一个在线平台，他们可以在这里保存心仪商品、追踪订单、发起退货、管理积分，并根据自身行为获得个性化产品推荐。

AI客户代理可以作为客户中心的嵌入式组件，在后台运行，随时准备回答问题和提供推荐。当客户中心和AI代理都嵌入在CRM系统中时，品牌无需开发资源即可轻松部署。

以服装品牌Ministry of Supply为例，该品牌通过客户中心和嵌入式AI客户代理提升了客户体验。客户现在可以登录Ministry of Supply网站上的个性化中心，查看最近浏览的商品、包含再次购买链接的订单历史，以及下一步的购买推荐。同时，AI客户代理随时待命，为客户问题提供快速响应，并提供了“与人工客服对话”的选项。在60天内，AI代理自主解决了84%的产品推荐聊天查询，而客户中心则通过展示相关产品推荐提升了交叉销售。

4. AI驱动的帮助台：在关键时刻实现人工介入

通过嵌入在CRM中的AI驱动帮助台，每一次支持对话都能在一个统一的工作区中展开，并与客户的完整故事相联系，包括营销互动、浏览行为、订单历史以及过去的客服互动等。这为AI和人工代理在介入对话时提供了全面的上下文信息。

当帮助台由AI驱动并嵌入CRM时，客户服务互动流程将呈现以下优势：

（1）AI客户代理能够精准识别何时需要将对话升级至人工代理。
（2）帮助台内的AI会自动对对话进行适当标记，并将其路由至正确的人工代理进行解决。
（3）由于人工代理能够查看客户与品牌互动的完整历史，他们可以快速顺畅地解决客户问题，无需在不同工具之间切换，也无需客户重复信息。

以Harney & Sons为例，当其AI客户代理检测到客户问询需要人工介入时，它会保留完整的上下文信息，将对话无缝转接给支持团队。如今，支持团队可以在更少的标签页切换中解决工单，这促成了多项改进，例如在30天内平均服务工单解决时间环比减少了25%。

2026年AI客户服务的策略考量

尽管AI在客户服务中展现出巨大潜力，但其部署并非没有障碍。新媒网跨境了解到，在被问及2026年AI采纳的最大障碍时，客户服务负责人最担心的是消费者对AI的不适感（47%）、AI工具的总体成本（37%）以及数据质量、隐私或合规性挑战（36%）。

基于这些考量，客户服务团队应如何有效且经济地利用AI来减少重复性工作，从而让人工代理将更多时间投入到需要同理心、判断力和专业知识的对话中呢？以下是一些实践策略：

• 弥合信任鸿沟。 使用店铺数据和客户数据训练AI，清晰标注AI互动，确保客户始终了解他们正在与谁对话，并始终为客户提供与人工代理对话的选项。
• 审计技术栈。 如果成本是主要顾虑，应寻找将多个工具整合为一的机会。AI驱动的CRM系统将数据、营销、服务和分析功能整合到一个单一的真相来源中，这不仅更具成本效益，还能赋能团队更好地理解客户并相应地进行互动。
• 投资高质量数据。 为解决安全问题并维护客户信任，应使用零方和第一方数据，这些数据的收集需要客户的明确同意。始终保持数据收集、存储和使用的透明度，并提供易于访问的隐私政策和条款与条件链接。
• 测试AI用例。 从高频低风险的用例开始小规模测试。在推广前评估投资回报率，并选择用户友好的工具，为团队留出学习时间。
• 衡量关键指标。 衡量AI特定的客户服务指标，例如AI代理解决率、人工代理工单量减少情况以及升级情况等。

借助K:AI（Klaviyo AI）提升客户体验

卓越的客户服务体验能够将快速解决方案转化为客户忠诚度并带来新的营收机会。作为一家AI优先的B2C CRM解决方案提供商，Klaviyo将服务与营销整合至一个平台，帮助品牌实现：

• 通过Klaviyo客户中心构建个性化的站内自助服务目的地。
• 通过K:AI客户代理回答问题、推荐产品并将访客转化为买家。
• 通过Klaviyo帮助台解决跨多个渠道的简单和复杂问题。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/b2c-ai-cs-boosts-efficiency-for-consumers.html