中国的消费者希望其日常消费的品牌能提供动态变化且高质量的体验，他们也愿意为增值的体验买单。正因为如此，中国本土或以中国为目标市场的品牌需要通过打造差异化的优势在竞争当中脱颖而出。总而言之，就是在各个渠道、平台和设备上的各个触点上都提供大规模个性化的、始终一致且优质的体验。

对于许多品牌来说，实现这一目标意味着需要保持跨渠道的高敏感度。具备这种思维方式，品牌就能更好地“陪伴”线上线下循环往复的客户旅程，并采取相应的行动。某家中国的大型消费电子产品制造商为了扩展国际业务，选择与Adobe合作来建立其客户体验管理（CXM）的基础。

在Adobe的支持之下，该品牌实现了对全球 100 多个网站的集中管理，同时又能够保持区域市场之间的品牌一致性，并能够从实体店和线上交易中获取与客户相关的商业洞察。通过全面了解客户旅程，他们现在可以大规模地提供个性化体验。

用数据聆听用户的心声

要达到这种级别的客户体验交付，就需要听取用户需求，响应他们每次点击、决策和转化时形成的数据和其他指标。然而，很少有品牌能够将其数字生态系统充分集成，以接收来自整个企业的多元且各异的用户数据并将其转化为动态的、可操作的、客户优先的体验。

为了持续大规模地交付个性化体验，企业需要先聚焦于内部的数字生态系统、统一的客户资料和基于人工智能的机器学习工具，并着眼于交付卓越、令人愉悦的客户体验。

• 强大的数字化基础

客户是多面的，品牌亦是如此。如果企业拥有强大的数字化基础，当客户从网页端转移到移动应用程序、再到店内体验 AR 之后再回到网页端这样循环往复时，企业就可以得知客户的全部旅程。利用对这个客户的了解为基础，企业便可以在各个平台上创建一套一致而具备粘性的体验，并通过整合不同的触点来创建全方位的客户旅程。这样无论该客户来自何处，企业都可以更好地与客户交互并激活客户。

• 统一的客户档案

面对跨平台和渠道存储的大量繁杂数据，企业很难了解客户并实时地根据他们的需求和目标采取行动。有了统一的客户档案，企业就可以利用一个完整的、便于集中访问的档案，确保每种体验都基于多样性、数据广度和洞见进行个性化设置，而非基于某个特定数据孤岛设置而形成的“以偏概全”。

• 人工智能和机器学习

机器学习工具结合了数据和识别模型，能够及时创建并交付个性化体验。这些体验不仅能够吸引新客户，还可以增强现有的客户的忠诚度。

• 移动和社交体验

移动社交平台对中国品牌具有强大的影响力。中国有近 6.74 亿社交媒体用户，是世界上最大的社交媒体人口拥有国。中国消费者也具备前所未有的电商潜力，即使受到疫情影响，中国的消费者仍然具有强大购买力，预计今年的消费支出将接近 2.1 万亿美元，同比增长 16％。

越来越多的客户使用社交平台进行购物和甄选，然后前往实体商店试用产品，最后在智能手机上完成购买。考虑到这一点，企业需要投资能够在所有数字平台（包括物理交互）之间无缝为客户提供服务的技术。

在中国凭客户体验智胜

体验时代的成功不仅仅需要企业内的个人或团队不懈努力，它需要整个企业自上而下的协同一致地努力，并以扎实的客户体验管理（CXM）技术为基础，聚焦出色的跨渠道体验。这就需要人工智能和机器学习，也需要移动优先、社交有限的敏感度，还需要企业整合数字生态系统的坚持不懈。

虽然道阻且长，但是回报可观。在竞争激烈、以客户为中心的市场中，拥有“体验第一”的理念和执行力的企业更能在庞大的用户群体中占据一席之地。