收入提升8%，服务成本降低30%，顶级公司已在布局“下一个最佳体验”
嘿，朋友。
我先问你一个场景：你的营销团队，还在给一位刚刚因为账单问题投诉了3次的客户，热情地发送“升级套餐”的促销邮件吗？
如果答案是肯定的，那么你的公司可能正在无意中把客户推向竞争对手。这背后反映了一个普遍的痛点：企业内部的营销、销售、客服等部门各自为战，导致客户体验支离破碎。
今天，我将为你深度解读麦肯锡最新发布的战略报告 《下一个最佳体验：AI如何赋能每一次客户互动》。这份报告指出，领先企业正在利用AI和生成式AI，从根本上改变与客户互动的方式。
读完本文，你将收获：
💡 理解到底什么是“下一个最佳体验”（Next Best Experience）。
📈 掌握构建NBX模式的三大核心支柱。
🤖 洞察驱动NBX的四大关键技术组件。
🎯 获得3条为中国企业量身定制的战略启示。
👇 让我们开始吧。
一、告别“狂轰滥炸”，什么是“下一个最佳体验” (NBX)?
长期以来，许多公司的客户互动模式可以总结为“推送”或“广播”——本质上是在用海量的优惠和促销信息“轰炸”客户。
而 “下一个最佳体验”（Next Best Experience, NBX），则是一种根本性的思维转变。它是一个由AI驱动的客户体验能力，核心是回答一个问题：“在当下这一刻，这位客户最需要什么？”
它不再是单向的“推送”，而是主动、精准地在最合适的时机、通过最合适的渠道，为客户提供最合适的互动，无论是解决一个潜在问题，还是提供一个他真正感兴趣的建议。
这不仅仅是理论。麦肯锡对已经大规模实践NBX的企业分析发现，其成果惊人：
* 客户满意度提升 15% - 20%
* 收入增加 5% - 8%
* 服务成本降低 20% - 30%
报告中的一张图清晰地揭示了传统模式与NBX模式的天壤之别：
图表解读：报告中的这张图（原报告第3页）以一位客户的旅程为例。在“传统模式”（Business as usual）下，客户遇到账单错误，反复投诉才得以解决，体验糟糕，客户终身价值（CLTV）一路下滑。而在“AI驱动的体验”下，系统主动识别并解决了账单问题，甚至发送了一张咖啡券作为补偿，客户的满意度和价值持续走高，最终还愉快地接受了产品升级推荐。
二、🚀 下一个最佳体验（NBX）的三大核心支柱：不止于个性化
那么，如何才能实现这种理想状态？报告提炼了NBX模式的三个核心支柱。
支柱一：价值驱动，重塑体验 (Value-driven, Reshaping Experience)
NBX的首要目标是通过提供有意义的体验来驱动价值。 这意味着，我们首先要考虑的不是“我想卖什么”，而是“客户需要什么帮助”。
案例：一家全球支付处理商，为了减少高价值商户的流失，建立了一个机器学习模型。该模型能提前7天预测商户减少交易的可能性，并根据问题的类型（如交易纠纷、资金短缺）自动触发最合适的挽留或支持动作，最终预计每年将商户流失率降低了高达20%。
支柱二：智能排序，优化旅程 (Intelligent Sequencing, Optimizing the Journey)
这或许是NBX最反直觉、也最重要的一点。它强调互动的“顺序”远比“频率”重要。
案例：欧洲一家电信公司做了一个简单的改变：停止向任何有未解决客诉的客户发送营销信息。这个“先服务、后营销”的策略，效果立竿见影——其客户净推荐值（NPS）提升至与市场领导者同等水平，同时交叉销售率和客户流失率也得到了改善。
支柱三：AI赋能，规模化个性 (AI-powered, Personalization at Scale)
当体验和顺序都正确了，AI就能帮助我们将个性化服务规模化，覆盖到每一位客户。
案例：一家美国大型航空公司利用AI来优化航班延误的补偿策略。过去，客服对所有客户的补偿标准都一样。 引入AI后，系统能区分一位在近期遭遇3次延误的常旅客和一位偶尔出行的休闲旅客，并给出差异化的补偿建议。 这一改变，使高价值风险客户的定位精度提升了210%，客户满意度飙升800%，流失倾向降低了59%。
报告中的另一张图（原报告第5页）形象地展示了AI决策引擎的核心地位：
图表解读：这个AI决策引擎就像一个“中央大脑” ，它整合了所有客户数据和预测性洞察，统一协调包括新客户获取、客户升级/挽留、促销活动、主动式服务在内的所有互动，确保了体验的一致性和最优化。
三、🤖 揭秘NBX引擎：四大组件如何协同工作？
要让NBX从概念落地，需要一个强大的技术引擎。报告将其拆解为四大关键组件：
数据工程 (Data Engineering)：这是基石。它负责打破内部数据孤岛，将来自CRM、账单、APP、呼叫中心等所有数据整合到一个统一的数据湖中，并进行清洗和标准化。
高级分析 (Advanced Analytics)：这是大脑。在数据的基础上，建立三类核心模型：倾向性模型（预测客户是否会流失或升级）、渠道模型（预测哪种沟通渠道最有效）和价值模型（计算客户的终身价值）。
生成式AI(Generative AI)：这是声音。利用大语言模型（LLM）为每位客户动态生成高度个性化的沟通内容，甚至可以根据客户偏好调整语气和风格。
营销活动交付平台 (Campaign Delivery Platform)：这是手脚。负责将AI大脑生成的内容，通过最合适的渠道（如邮件、短信、App推送、人工客服）精准地送达给客户。
报告第6页的流程图完美地展示了这四者的协作关系：
图表解读：从左到右，整个流程一目了然。数据被整合处理，分析模型做出决策，生成式AI创作个性化信息，最后通过交付平台触达客户，形成一个高效的闭环。
作为一名常年服务中国领先企业的睿信咨询顾问，我认为这份报告对当下的中国市场有着尤为深刻的启示。
1.从“流量思维”到“客户终身价值思维”的转变
在经历了多年的高速增长和流量红利后，市场已经进入存量竞争时代。企业必须将战略重心从“如何获取更多新客户”，转移到“如何最大化每一个已有客户的终身价值（CLTV）”。NBX正是实现这一战略转型的核心武器。
2.打破数据孤岛是“一号工程”
中国企业普遍存在部门墙和数据竖井问题。想要落地NBX，第一步，也是最艰难的一步，就是实现核心客户数据的整合与打通。 这需要CEO级别的决心和推动，绝不仅仅是IT部门的任务。
3.组织变革是技术成功的关键
报告特别提到了一个关键点：即使是最精准的模型，如果一线团队不信任、不使用，也毫无价值。 麦肯锡在内部推行AI助手Lilli时，超过50%的精力都投入在变革管理、培训和赋能上。 对中国企业而言，这意味着需要重新设计跨部门协作的流程，统一客户接触策略，并调整KPI，让营销、销售和服务团队为“提升客户终身价值”这一共同目标而努力。
它要求我们从过去“企业想说什么”的广播式思维，彻底转变为“客户需要什么”的服务式思维。
在客户期望越来越高的今天，这不再是一个“可选项”，而是决定未来竞争力的“必选项”。
那么，你的企业准备好从“下一个最佳营销”，升级到“下一个最佳体验”了吗？
