澳新企业借助AI深挖客户与员工洞察

体验管理软件供应商Qualtrics近日在悉尼举办了"Experience Live"活动，多家来自澳大利亚和新西兰（ANZ）的知名企业登台分享了如何借助人工智能（AI）挖掘企业数据价值的实践经验。

研究提速，洞察下沉

弹性支付服务商Zip Co市场研究高级总监Sonny Sethi指出，AI的引入让研究流程发生了深刻变化。过去需要数月才能完成的研究，如今几天内即可交付；来自应用商店评价、净推荐值（NPS）等多个来源的数据也可以更便捷地整合分析。

Sethi还提到，数据洞察正在走向去中心化。这项过去高度集中的职能，如今逐渐成为多个岗位的工作内容之一，企业需要向更广泛的员工开放研究数据的访问权限。

Zip Co为此构建了内部大语言模型"Zip Insights"，该模型基于三年的研究报告数据，用于支持头脑风暴和商业决策。"要尽可能地让更多员工使用Qualtrics等工具和研究平台，"Sethi表示，但他也提醒不能只是简单地开放原始数据，员工需要经过培训，才能正确理解、解读数据，并掌握如何向大语言模型提出合适的问题。

此外，员工还需要及时了解新数据的动态。由于Zip Co大量使用Slack，Sethi部署了Qualtrics的Slack连接器，实现研究成果的实时推送。他的目标是让洞察自然融入员工日常使用的所有工具和平台，无论是Figma、Jira还是电子邮件。"我希望洞察无处不在，"他说，但也坦言这一目标可能还需要几年时间才能实现。

他同时指出，数据民主化也存在风险：员工可能误读数据、只挑选有利结论，或断章取义。因此，充分的培训至关重要。

Sethi自2022年起开始试用合成数据——即AI根据真实数据的规律和特征自动生成的模拟回答。目前准确率已提升至约75%，但他指出"仍存在较大的乐观偏差"，因为底层模型倾向于输出更多正面结果。在测试中，简单问题（如是否类问题或品牌认知查询）准确率可达90%至95%，但面对较长或更复杂的问题，或涉及性别、收入等人群细分时，准确率会明显下降。Qualtrics目前已推出面向美国普通人群的合成样本，并计划扩展至其他国家和细分市场。

Sethi总结道，AI是在加速研究，而非替代研究。它让更多数据得以更快、更低成本地完成分析，帮助研究人员在高层管理团队中发挥更大影响力。

恒天然：用更少资源做更多事

新西兰乳业合作社恒天然（Fonterra）的未来洞察解决方案与合作伙伴经理Tomasz Soluch呼应了上述观点——以更低成本产出更多价值，成为高管团队的战略伙伴。"业务部门希望获得更多答案、更多洞察、更高频率，"他说。

由于传统的外部机构主导型研究无法满足这一需求，恒天然利用Qualtrics及配套工具构建了一套自动化研究引擎。部分团队可自助使用，传统的"帮我做"模式也依然保留，供有需要的团队使用。

"我们每个项目节省了约100万新西兰元，成本和时间减少了约30%，"Soluch表示。大洋洲、东南亚、中国和美国的团队现在可在三到七天内完成研究项目。这一成果还获得了Esomar在AI与自动化市场研究领域的全球卓越奖。

为提升既有洞察的复用率、减少重复劳动，团队搭建了名为"Insight Farm"的知识库，方便员工调阅历史研究成果。

然而，恒天然前端创新与洞察总经理Tim Opie指出，知识库虽然帮助员工找到了相关内容，但未必能直接回答具体问题。为此，团队在Insight Farm基础上开发了AI工具DeepSights，可响应查询、生成摘要报告并提取语境数据。如今，员工纷纷转向自助查询，不再发邮件给洞察团队。"Insight Farm解放了我们的时间"——每月自动处理200个问题，Soluch补充道。

此外，洞察团队还通过自研的Foresight工具追踪前沿信号，覆盖范围不仅限于客户研究，还延伸至科技、科学及公司价值链等领域。Opie演示了该软件测试版如何识别出"主动老龄化"与长寿健康领域的兴趣增长趋势，并发现小分子蛋白（可通过乳制品传递）的消化吸收性能可能代表一个商业机会——AI甚至提出了"高端晚间护理慕斯"等具体产品构想，并可在市场信号显示时机成熟时自动推送给相关团队。

Soluch表示，随着AI的介入，恒天然洞察团队的核心职能已从管理外部机构项目，转变为聚焦整体战略、推动业务成果落地。

Swyftx：串联客户旅程

加密货币交易所Swyftx客户洞察与自动化负责人Sian Howatson分享了另一个案例。Swyftx过去难以在各类客户反馈数据中及时识别新兴规律，问题往往等到已对业务产生冲击才被发现。由于没有任何一个部门拥有完整的客户视图，"即便各团队都在做正确的事，规律依然很难被发现，"她说。

为解决这一问题，Swyftx利用Qualtrics整合了来自13个不同反馈渠道的信号。"这让我们获得了前所未有的东西：客户体验的旅程视角，"Howatson解释道，"不再是孤立地看待每一个触点，我们现在可以看到各个环节的关联，摩擦从哪里开始、如何累积，以及最终如何转化为成本损失。"

然而，洞察只有转化为行动才有价值。Swyftx的Luma系统（"倾听、理解、衡量、行动"）将这些信号汇聚起来，从营收、成本、留存和风险四个维度进行分析。"我们的目标是做出决策，而不是制造更多仪表盘，"她强调。

一旦识别出问题，团队的任务就是找到能改善现状的最小变动、付诸实施并验证结果。例如，Swyftx发现有相当一部分新用户完成了身份验证，却在七天内未能完成第一笔交易。综合数据揭示了根本原因：他们不知道下一步该怎么做。仅仅在新手引导流程中加入一条简单的"接下来做什么"提示，首次交易指标便显著提升，早期客服咨询量也随之下降。

Swyftx的核心洞察团队仅有1.5个全职员工，但他们还拥有来自工程、市场、客户支持等部门的12位"Luma传奇"（Luma Legends）协作者，协助解读信号并推动相应运营改进。

Swyftx还利用AI提炼客户反馈中的核心主题，并部署了AI客服智能体，专门处理低复杂度、低情绪化的问询，让人工客服团队得以集中精力应对更复杂的问题。

公司的终极目标是实现主动式客户体验，在客户主动求助之前便预判需求。Howatson认为，智能体AI将在其中发挥关键作用，并引用公司的一条核心原则："不要围绕摩擦做自动化，而要消除摩擦本身。"

她还为IT与客户体验领域的负责人提供了三点建议：

从业务价值出发，而非单纯追求度量

优先寻找能快速展示价值的最小有效变动。

整合现有反馈

大多数企业已拥有足够的客户反馈，关键在于将其汇聚起来。不必一步到位，从小处着手、展示价值、逐步迭代。

用AI加速洞察

AI可以提升支持能力的可扩展性并驱动业务价值，但要警惕技术掩盖深层结构性问题。

澳联邦银行：赋能员工体验

在员工体验（EX）领域，澳大利亚联邦银行（CommBank）是Qualtrics在澳新地区最具代表性的客户之一。该行文化与员工体验洞察执行经理Matthew Hull介绍，过去三年的"倾听与行动"实践，与员工离职率从14.8%降至8.4%的时间段高度吻合。员工敬业度持续保持在Qualtrics全球基准的第90百分位附近，CommBank近期还创下澳大利亚主要银行中零售NPS的历史最高记录。

大多数企业并不缺乏倾听，缺的是行动。"企业正在被数据淹没，只听不动只会侵蚀员工信任，"Hull观察道，"那么，我们如何对已知的事情采取行动？"

Hull建议将倾听与行动直接嵌入工作流程。"人力资源部门一直主导着倾听，"他说，但如果由业务负责人和一线团队来主导，他们就更有可能真正承担起后续行动的责任。

为此，CommBank推行了"团队主导型倾听"模式：任何人都可以发起调查、提出问题、决定时间节点，随后收到洞察报告，并被鼓励将其融入每日站会或迭代规划等日常工作流程。

在技术层面，AI工具大幅加速了规律识别与评论分析的效率——这对CommBank尤为关键，因为该行的年度员工调查每年会产生逾10万条独立评论。Qualtrics的AI功能可在调查过程中自动生成追问，有效提升了回答的丰富程度；AI还为不同层级的管理者提供定制化的敬业度洞察。

"这一切都无法替代人类判断，"Hull强调，所有AI应用均在银行隐私与数据治理框架内严格管理。"归根结底，一切都回归到信任。"

AI能更快速地浮现职场问题，但采取恰当行动，仍需依赖人类领导者，他最后总结道。

Q&A

Q1：Zip Co的"Zip Insights"大语言模型是什么，有什么用？

A：Zip Insights是Zip Co基于三年内部研究报告构建的大语言模型，主要用于头脑风暴和商业决策支持。它帮助员工自助查询研究数据，同时通过Slack连接器实时推送最新洞察，让数据分析不再局限于专职研究人员，而是融入更广泛的日常工作流程。

Q2：恒天然的Insight Farm和DeepSights是怎么提升研究效率的？

A：Insight Farm是恒天然搭建的历史研究知识库，方便员工查阅已有成果，避免重复研究。DeepSights则是构建在Insight Farm之上的AI工具，能直接回答员工提出的具体问题、生成摘要报告并提取相关数据。两者结合后，洞察团队每月可自动处理200个问题，每个项目平均节省约30%的成本和时间。

Q3：澳联邦银行是如何用AI改善员工体验的？

A：澳联邦银行推行"团队主导型倾听"模式，允许任意团队发起调查并获取洞察报告，再融入日常工作流程。AI工具用于加速分析超过10万条年度员工评论，并自动在调查中生成追问以获取更丰富的反馈。过去三年，员工离职率从14.8%降至8.4%，敬业度持续维持在全球高位。