援引收购投资的边际效益递减现象
将不一致的全渠道体验列为最大的摩擦点
Foundry MarketPulse，212位客户体验与技术领域的高级领导者，2026年
获客投入回报率
高原地带之后的区域属于售后的客户关系，从未被视为增长型资产。
援引收购投资的边际效益递减现象
将不一致的全渠道体验列为最大的摩擦点
Foundry MarketPulse，212位客户体验与技术领域的高级领导者，2026年
执行摘要
大多数平台的构建初衷只是为了解决其中一个问题。
基于代理的搜索正导致搜索引擎优化（SEO）和引流效果不断恶化。增长的重担正逐渐转向企业现有的客户。这就是售后领域的业务，包括对账单、服务、续约和支持，而大多数组织从未将这些视为增长资产来投入资源。
新的渠道和应用程序已使客户对每个售后接触点的期望永久性地提高，如今他们评判的是整个客户关系，而非任何单一的互动。静态的、单向的沟通往往会被直接忽略。
只要拥有合适的基础，团队现在就能更快地构建和调整用户体验。从业者期待人工智能辅助写作。建筑师们正在评估，是否可以通过他们自己的自动化系统调用平台功能，而且越来越多地通过代表他们行事的人工智能代理来调用这些功能。
大多数平台都已适应了经济压力和期望的变化。几乎没有哪家企业适应了构建方式的转变，而这一差距正开始引发企业的评估。这就是平台规定发生变化的原因。
我们将这一新使命称为“智能体验”：在从内容创建到交付的整个过程中，人工智能在受管控的框架内运行，而负责配置该体验的实践者和架构师则将人工智能作为一种工作素材，在平台上与之协作。
这个问题可以解决。但要解决这个问题，首先要弄清楚我们是如何走到这一步的。
首先，人工智能正在改变买家发现、评估和与企业互动的方式。这使得网站流量更难获得、更难解读，也更难与投资回报率（ROI）建立清晰的关联。当客户无需访问公司网站，就能获得答案、比较选项或推进购买流程时，这一点尤为明显。
但人工智能只是其中的一部分。另一方面，当今支撑业务增长的大多数系统，其设计初衷是优化渠道、营销活动和交易，而非在交易完成后继续维系客户关系。
在过去的十年里，企业投资了网站、通信平台、数字体验平台、客户关系管理（CRM）、客户数据、客户旅程协调、人工智能（AI）和分析技术，这些系统各自独立地解决了一个实际问题。这些要素层层叠加，最终形成了一种架构：它非常擅长管理单个渠道，却不擅长维护互联关系。
这些系统原本并非为了维系这种关系而设计的
断裂处
近四成企业难以管理跨渠道的客户旅程
正因如此，用户留存正逐渐成为一种更具可持续性的增长视角。更牢固的关系、更高的终身价值、更低的流失率：这些成果始终如一。不同之处在于，这些结果现在取决于每一次客户入职互动、服务交流和续约环节能否整合为一次完整的体验。
终点线发生了变化，因为增长不仅取决于销售前能否赢得关注，还取决于销售后能否持续创造价值。
大多数组织最初并非有意要造成收购后体验的支离破碎。他们逐步抵达那里，层层构建起渠道、通信工具、数据源、业务流程和人工智能项目。
每一项投资或许都解决了一个切实存在的问题。这些因素综合起来，往往造成了一种环境：与其说这种环境难以扩展，不如说更难进行协调。客户所感受到的不一致，往往是某种内部模型的外部表现——该模型原本是为了处理交易而构建的，而非为了协调持续的关系。
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指出跨渠道体验不一致是他们面临的首要痛点1
“这不就是个买更多工具的借口吗？”
也不尽然。大多数企业已经拥有了这些工具。缺失的是那个连接层，正是它让这些工具能够像一个系统一样协同工作，而不是像五个独立的系统那样各自为政。
企业对客户的需求并不感到困惑。几乎所有领导者都认同，如今客户对他们的期望标准是：实时、个性化、双向的互动。问题在于始终不清楚标准是什么。它正与之相遇。
该缺口出现在三个地方。首先，许多组织在实现大规模个性化方面仍面临困难，这意味着恰恰在客户最期待相关性的地方，相关性却未能得到保障。其次，他们在协调跨渠道的用户旅程方面面临困难，因此体验的连贯性被支离破碎的交接所取代。第三，即使每个系统都按设计正常运行，不同交互之间的体验往往也显得参差不齐。
“我们已经在人工智能领域进行投资了。“这样不就弥合了差距吗？”
不能单独使用。许多组织正在将人工智能叠加到原本就支离破碎的架构之上，这不仅加速了其他方面的进展，同时也加剧了不一致性。
这是并购后面临的关键挑战：企业清楚现代用户体验应该是什么样的。他们的架构原本就无法在整个客户关系中流畅地传递客户背景、内容和决策信息。期望的变化速度比支撑它们的系统还要快。
有四个结构性缺陷解释了为何收购后的整合经验仍难以实现规模化。
间隙 1
客户能直接感受到这一点。在各个渠道、团队以及生命周期的各个阶段，互动之间显得割裂，本应保持连续性的地方反而产生了摩擦。这表明该架构未能将各个接触点整合为一个统一的用户旅程。
间隔 2
上下文信息往往无法随客户同步更新，导致团队无法获取实时响应所需的历史记录、偏好和信号：续费通知可能按计划发出，而另一个渠道上的待处理支持工单却无人理会。
45%%将整合客户数据列为其面临的主要挑战之一，而这仍然是最难克服的障碍之一¹
差距 3
端到端体验的责任分散在运营、服务、市场营销和IT部门之间，这使得各部门难以协调一致，交接环节也容易出现问题。
当责任归属没有统一的模式时，客户体验在理论上成了每个人的优先事项，但在实践中却成了无人负责的事。
间隔 4
人工智能虽然能够加快组织生成内容、自动化响应以及扩展交互的速度，但并不能消除对治理、可信内容或统一语境的需求。
在坚实的基础之上，人工智能更能发挥倍增效应。
具有讽刺意味的是，一些对人工智能最为谨慎的行业，例如金融服务、保险和医疗保健，可能也是最具备条件来负责任地推广人工智能的行业。治理、可审计性和控制并非随着人工智能应用的普及而需要临时添加的新要求。这些技术已经融入了这些行业的运营模式，为在确保信任和监管的前提下，扩大基于人工智能的客户体验规模奠定了更坚实的基础。
不过，这一转变已不仅仅局限于合规层面。这些体验的构建者及其发展速度正开始发生变化。负责设计收购后体验的从业者和架构师们，越来越多地将人工智能作为一种工作素材来使用，而不是将其视为需要等待他人交付的功能。
“这难道不是一个IT问题吗？”
这是一个普遍存在的问题，正因如此，才需要一个共享的架构。
四个空格。一个根本原因：这种架构的设计初衷是为了赢得订单，而非留住客户。
如果问题出在架构上，那么解决方案也必须从架构层面着手。这需要一个能够将通信、数字体验、客户背景和受管控的人工智能整合在一起的基础架构，从而确保售后的每次互动，以及参与构建该体系的每一位从业者、架构师和人工智能代理，都能基于同一套可信数据源。
该架构基于四大支柱，由一个层进行管理。
四大支柱，一个受监管层
治理与人工智能凌驾于上述四者之上，并在创作环节中加以应用
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治理和人工智能位于这四者之上。在内容创作阶段同样适用这些规则，因此无论内容是由人还是由人工智能代理生成的，在发布到任何渠道之前，都已符合规范且符合品牌形象。OpenText™ Experience Aviator™的各项功能已直接集成到该层中。
这还涉及该平台本身的构建方式。从业者可在平台内直接使用人工智能辅助撰写功能。而且，由于该平台的功能设计使得无论调用者是谁——无论是人、内部工作流，还是代表客户行事的AI代理——调用方式都保持一致，因此架构师无需在调用者发生变化时每次都重新构建平台。
这四大支柱共同确保了该架构能够在企业运营中实现可靠的可扩展性，且随着业务量的增长，用户体验不会因此下降。
收购后的成功并非取决于部署了多少系统或开通了多少渠道。这取决于这些系统和渠道在销售完成后能否提供统一的体验。
OpenText™ Experience Cloud正是围绕这些核心要素构建的：客户沟通、数字体验、客户背景以及品牌资产和内容，它们在统一的、受管控的基础架构下实现整合，旨在支持完整的售后生命周期。在客户留存、业务拓展和体验质量日益成为真正增长动力的市场中，这种架构转型已不再是可有可无的选择。
后续步骤
了解该平台如何将客户沟通、数字体验、客户背景信息和品牌资产整合到一个统一的、受管控的基础架构中，该架构专为覆盖完整的售后生命周期而构建。
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