你准备好迎接“机器顾客”了吗？当人工智能自主购物时：为什么传统营销很快就会过时。

Konrad Wolfenstein

7小时前

你准备好迎接“机器顾客”了吗？当人工智能自主购物时：为什么传统营销很快就会过时。

你准备好迎接“机器顾客”了吗？当人工智能自主购物：为什么传统营销很快就会过时——图片来源：Xpert.Digital

70%的客户体验工具将过时：企业现在需要了解的关于人工智能客户的知识

机器客户：如何赢得并留住算法，使其成为忠实客户

未来的顾客没有情感：情感的终结——自主人工智能代理如何革新客户体验

在算法日益掌控我们日常生活的时代，商业领域正在悄然发生一场意义深远的范式转变：你公司下一个至关重要的客户甚至可能并非人类。随着生成式人工智能的飞速发展，所谓的“机器客户”正在涌现——这些自主的人工智能代理能够在几秒钟内完成购买决策、合同谈判、产品评估和使用服务等一系列操作，完全无需人工干预。.

正是技术颠覆、体验设计和人类行为的交汇点，促使客户体验未来学家卡佳·福布斯在其开创性著作《机器客户：进化已然开始》中深入探讨。她毫不留情地揭示了为何基于情感和品牌忠诚度的传统客户体验策略，在这些纯粹由逻辑驱动的新型客户面前失效。任何试图用情感故事打动算法的人，都选错了投资方向。以下概要深入剖析了福布斯提出的创新概念——机器客户体验管理（MCX）。它为高管、客户体验专业人士和战略家提供了一份不可或缺的实用蓝图，不仅帮助他们在机器购物时代生存下来，更能积极利用这一变革，将其转化为真正的竞争优势。进化已经开始——唯一的问题是，谁准备好了？.

卡佳·福布斯：人工智能、设计和人类行为交叉领域的先驱

Katja Forbes是一位客户体验未来学家、商业战略顾问，也是一位备受国际追捧的主题演讲嘉宾，专注于人工智能、体验设计和人类行为的交叉领域。她拥有超过30年的数字体验专业经验——从1995年互联网诞生之初便投身其中——是全球客户体验领域为数不多的既能分析技术变革，又能从自身经历出发的专家之一。.

福布斯职业生涯的起点是在一家纸质杂志的编辑部门，负责撰写网站评论——那时还在使用拨号上网，网站加载时间长达20分钟。她是数字营销机构的早期开拓者之一，曾作为制作人参与创建了Rip Curl的第一个网站。此后，她见证了互联网的每一次炒作周期，直至今日的人工智能时代。她将这种历史视角融入到写作和咨询工作中：像她一样亲历过第一次范式转变的人，能够敏锐地预判下一波浪潮的到来。.

在撰写本文时，福布斯领导着一家全球性银行的团队，该团队负责为遍布全球50多个市场（包括众多新兴市场和前沿市场）的跨国公司、政府机构、其他银行以及中小企业打造客户体验。此前，她几乎涉足过所有行业：管理咨询公司、航空公司、渡轮公司、电信运营商、保险公司、教育机构和政府部门。这种跨行业经验赋予了她远超理论教科书的视角。.

福布斯主持多场国际客户体验 (CX) 会议，并在金融领域的客户体验和人工智能领域荣获多项奖项。她常年往返于新加坡和澳大利亚之间，并活跃于领英 (LinkedIn)，与全球客户体验专业人士建立联系。她的网站和社区平台地址为 www.theCXevolutionist.ai。.

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融入科学和专业话语

本书直接建立在唐·谢本雷夫 (Don Scheibenreif) 和马克·拉斯基诺 (Mark Raskino) 的奠基性工作之上，他们合著的《当机器成为客户》(When Machines Become Customers) 一书于2023年由Gartner首次出版，现已发行第三版。谢本雷夫是Gartner的杰出副总裁分析师，早在人工智能突破性进展之前，他就在2015年的Gartner大会上提出了“机器客户”的概念。他将“非人类经济行为体”和“客户机器人”等术语引入专业领域，并预测它们将对数万亿美元的消费产生巨大的经济影响。《福布斯》杂志显著扩展并深化了这一方法：谢本雷夫和拉斯基诺为这一大趋势奠定了基础，而《福布斯》则构建了机器客户体验管理 (MCX) 的实用蓝图——这是首个此类综合框架。.

为了撰写本书，《福布斯》对来自商业、研究和技术领域的众多知名专家进行了深度访谈，其中包括：布鲁斯·特姆金（Temkin Insight首席人文催化剂，“客户体验之父”）、彼得·施瓦茨（Salesforce首席未来学家）、印迪·杨（客户研究专家和作家）、杰夫·戈特尔夫和乔什·克拉克（体验设计领域的思想领袖）、金·古德温、金·莱诺克斯、塞西莉亚·赫伯特博士、丽莎·D·丹斯（《今天就是改善客户体验的完美时机！》一书的作者）、汤姆·古德温、安迪·波莱恩、贾斯汀·陶伯、迪恩·布罗德利、杰夫·吉本斯、保罗·斯特里克和托马斯·科伯。这种跨学科的广度使本书区别于纯粹的技术专著。.

本书：起源、概念和目标受众

《机器客户：进化已然开始——人工智能如何改变一切》一书由作者于2026年自费出版，并被澳大利亚国家图书馆收藏（ISBN 978-1-923630-00-0）。本书采用经认证的环保纸张印刷；封面由迪恩·贝利（Pipeline Design）设计；编辑和排版由Publish Central负责。作者肖像由西尔克·迪茨绘制。.

本书的目标读者分为三类：已经意识到即将到来的变革并正在思考自身专业知识如何才能继续发挥作用的客户体验 (CX) 专业人士；认识到该主题战略重要性但缺乏清晰行动框架的商业领袖；以及任何在销售、市场营销、产品、服务或运营部门中经常与客户互动但并非传统意义上的客户体验专家的人员。《福布斯》明确指出，本书无需任何技术背景，但需要读者愿意质疑关于信任、忠诚度和竞争优势的传统假设。.

本书分为四个部分：第一部分（第1-4章）奠定概念基础，并重点阐述通过客户体验（CX）专业知识获得的竞争优势；第二部分（第5-9章）探讨从认知到离职的全新机器-客户互动历程；第三部分（第10-12章）包含MCX操作系统实施指南；第四部分（第13-15章）阐述道德要求和负责任的领导力。附录包含MCX战略地图以及一份针对高管的30-60-90天具体实施计划。福布斯提供配套的在线资源，并持续更新以反映该主题的快速发展。.

作品的分类和意义

本书出版之际，自主人工智能采购代理已成为现实：沃尔玛通过人工智能平台与2000多家供应商进行谈判，其中75%的供应商更倾向于机器谈判而非人工谈判；惠普通过其Instant Ink项目（打印机用户可自行订购墨粉）创造了超过5亿美元的收入；OpenAI于2025年7月推出了ChatGPT代理。Gartner预测，到2026年，20%的呼叫中心流量将来自机器客户，到2030年，至少25%的消费者购买和企业补货将委托给机器处理。.

福布斯的这本书，正如其作者所言，并非技术手册、编程指南或对未来的推测性展望。它是一本面向当下的实战指南——作者曾亲历互联网的兴起，深谙浪潮来袭之时意味着什么。众多国际客户体验专家称，这本书正是他们梦寐以求的著作，也是任何希望在人机共担客户角色的时代塑造客户体验的人士的必备指南。.

什么是“机器客户”？它们为什么重要？

“机器客户”一词指的是什么？

“机器顾客”一词指的是一种非人类经济实体，它能够独立做出购买决策、评估产品或服务并完成交易，几乎无需或完全无需人类干预。这一概念最初由唐·谢本雷夫和马克·拉斯基诺在他们2023年出版的《当机器成为顾客》一书中提出，书中他们引入了“非人类经济主体”或“客户机器人”的概念。卡佳·福布斯在其2026年的著作中，在此基础上更进一步：她为设计专门针对这些非人类买家的客户体验制定了一套实用的蓝图。关键区别在于，机器顾客没有情感，不重视品牌故事，也没有人类意义上的体验——它们完全基于数据和逻辑进行评估、计算和决策。.

为什么这个话题现在如此重要？

生成式人工智能和基于代理的人工智能系统的突破，已将这一话题从对未来的理论展望转变为现实。据 Gartner 分析师预测，到 2026 年，20% 的呼叫中心流量将来自机器客户。沃尔玛已经运营着一个人工智能驱动的采购平台，该平台与 2000 多家供应商进行谈判，并在无需人工干预的情况下完成近 70% 的合同。与此同时，OpenAI 于 2025 年 7 月推出了其“ChatGPT Agent”，该代理能够自主地规划、执行和管理任务。那些仍然运营仅面向人类买家的系统的公司，正被这些算法决策者所忽视，并在不知不觉中失去市场份额。.

为什么这对客户体验管理来说是一个挑战？

机器顾客的使用如何改变客户体验管理？

客户体验 (CX) 传统上是一门以人为本的学科：同理心、情感、品牌故事和人际关系构成了其基石。然而，随着机器客户的兴起，这一基础正在瓦解。算法买家不会体验挫败感，不会为捡到便宜而欣喜，也不会出于同情而与品牌建立联系。它们评估的是能力、善意和诚信——这三个维度与人类评估信任的维度相同——但它们并非依靠直觉，而是通过数学概率计算。《福布斯》杂志一针见血地指出：信任正在从情感联系转变为算法风险评估。那些仍然依赖品牌故事来赢得机器客户的企业，无疑是在错误的渠道上进行投资。.

哪些现有的客户体验工具会被机器客户淘汰？

《福布斯》分析了约 80 种经典的客户体验 (CX) 框架和工具，评估它们对机器客户的适用性。结果令人警醒：约 70% 的框架和工具与算法客户的行为模式存在根本性的不兼容。如果客户没有情感，那么同理心地图、基于情感的客户旅程地图以及诸如净推荐值 (NPS) 等传统满意度调查都将失效。相比之下，约 30% 的 CX 工具包仍然适用或可以进一步开发。这些稳定的要素包括服务蓝图、信息架构、内容策略和 A/B 测试。这些工具可以整合到以逻辑验证为核心的 CX 实践中，其中 API 响应时间和数据完整性将成为新的客户满意度指标。.

那么，客户体验专业知识还有价值吗？

没错——而且据《福布斯》报道，它比以往任何时候都更有价值。客户体验 (CX) 专业人员的核心竞争力在于理解客户需求、设计无缝体验以及开发系统化的客户关系管理方法。所有这些都可以应用于机器客户。关键区别在于表达方式：不再需要情感激励，而是需要逻辑判断信号；不再需要品牌信息，而是需要结构化数据；不再需要同理心，而是需要精确的规范。客户体验专业人员数十年积累的专业知识并非负担，而是他们的优势，只要他们愿意重新定义这些知识。.

机器用户分为哪五类？

如何对不同的机器用户进行分类？

福布斯将机器用户分为五种基本类型，区别在于他们执行的任务性质、决策权限级别以及交互模式。这些并非一成不变的分类——随着技术进步，未来还会出现更多类型。这种区分对于客户体验设计至关重要，因为每种类型都需要不同的“接收器”，也就是不同的界面和交互点。.

什么是委托代理人？书中给出了什么例子？

本书的吉祥物泰勒就是这位受委托的代理人。泰勒代表他的人类委托人玛雅行事，比如为她购买裙子、预订机票、评估供应商——但所有操作都严格遵循预设的参数。这类代理人目前应用最为广泛，发展也最为迅速。Visa Intelligent Commerce 和 Mastercard AgentPay 等解决方案，以及亚马逊 Alexa、Google Home 和 Siri 的后续发展，都体现了这一点。与传统购物助手的关键区别在于：泰勒不会询问问题——他只会行动。他有权在玛雅设定的范围内支配她的资金。如果产品数据不完整或退货政策无法被机器读取，泰勒会选择竞争对手的产品。玛雅永远不会看到这个选项。.

什么是多智能体网络？它在实践中是如何工作的？

多智能体网络是由一群相互协作的自主人工智能智能体组成，它们共同解决复杂问题。本书以Nextopolis为例：这是一座完全联网的智慧城市，交通管理、垃圾处理、能源分配和供水都由相互通信的人工智能智能体控制。例如，凌晨4点15分，如果金融区的建筑工地可能阻碍送货交通，五个专业智能体无需人工干预，即可在几毫秒内协商出解决方案：提前垃圾收集、推迟施工、动态交通管理。这项决策并非由城市规划者做出，而是自然地从网络中涌现出来的。想要赢得这类客户的公司，并非申请合同，而是申请加入这个生态系统。集成和集体智慧比单个产品的功能更为重要。.

自主买家与其他机器客户类型有何区别？

书中提到的“自主采购员”（Node 741）完全独立运作，无需人工直接参与交易。Node 741 是一个智能工厂中的人工智能系统，它负责夜间诊断机器运行状况、预测生产需求，并自主订购零件、润滑油和原材料。凌晨 1 点，Node 741 检测到 4 号传送带出现异常振动频率，识别出合适的备件供应商，执行智能合约，并启动配送——备件在早上 9 点前就已发出。整个过程无需人工干预，没有电话，也没有电子邮件。此类系统的早期知名案例包括惠普 Instant Ink 服务，该服务允许打印机自行订购墨粉——惠普耗材业务每年为此创造超过 5 亿美元的收入。.

什么是共同买家？他们有何特别之处？

五种类型中，共同购买者是最为混合型的：由人做出购买决定，但人工智能会实时辅助并验证该决定。在书中，艾利克斯试驾了一辆车并爱上了它；与此同时，她的人工智能助手克劳德会检查所有可指定因素：安全评级、保险费用、转售价值和维修保养记录。共同购买者并非取代人类的判断，而是为其提供尽可能最佳的数据基础。这种类型如今已十分普遍——越野车专业人士会在现有的客户档案中将其标记为“研究者”。与以往的关键区别在于：这种模式出现的频率显著提高，且细节也更加丰富。.

什么是中介经纪人？他追求的是哪些利益？

书中称之为“经纪人机器人”的中间经纪人，游走于买卖双方之间。当泰勒想买一副250欧元以下的耳机时，经纪人机器人不会只搜索一家，而是同时搜索成千上万家店铺，比较价格、保修、退货政策和发货速度。它同时服务于多个客户：既要帮泰勒找到最优惠的价格，又要确保卖家的利润，还要赚取佣金。这种经纪人类似于房地产经纪人——只不过它服务范围更广，速度也更快。《福布斯》杂志将其描述为通过匹配买家需求和卖家产能（涵盖所有供应商）来优化市场效率的平台。.

新的客户旅程是什么样的？

在机器顾客时代，传统的客户旅程是否仍然适用？

客户旅程的各个阶段——认知、考虑、注册、交易、忠诚和流失——本质上并没有改变。真正发生根本性变化的是其背后的机制。认知不再意味着激发情感共鸣，而是发送机器可读的信号。考虑不再意味着通过鼓舞人心的品牌故事建立信任，而是满足算法的资格标准。忠诚不再源于情感，而是源于可衡量的卓越表现。《福布斯》杂志精辟地描述了这种转变：认知从情感诉求转向清晰的信号传递，考虑简化为算法资格清单，甚至忠诚——所有企业概念中最具人性化的——也变成了冷冰冰的逻辑。.

机器用户的认知阶段是如何运作的？

对机器用户而言，可见性与吸引人的文案或情感化的图片无关。机器用户不会像人类那样“搜索”，它们会扫描结构化数据、API响应和机器可读的元数据。书中举的例子很有启发性：一家生产胰岛素贴片的约旦公司对健康机器人来说完全隐形，因为缺少必要的元数据。产品本身非常出色，只是算法分析无法发现它。为了获得机器用户的可见性，公司必须提供机器可读的产品规格、结构化的合规数据以及清晰的API接口文档。如果信息格式不符合人工智能的处理要求，那么对机器用户来说，它就根本不存在。.

如何与机器客户建立信任？

机器客户之间的信任是一种风险评估，而非社会纽带。信任的三大支柱——能力、善意和诚信——依然重要，但它们的评估依据是数据而非直觉。这种不对称性尤其隐蔽：机器客户既是最信任他人的客户，也是最不信任他人的客户。他们完全信任你的文档——直到文档被证明是错误的。一旦文档出错，他们就再也不会信任它，至少在没有耗时的人工干预的情况下不会。对于客户体验设计而言，这意味着预防远比补救重要得多。《福布斯》引用的一句荷兰谚语完美地概括了这一点：信任既可以步行获得，也可以骑马获得。.

在MCX交易环境中，“信任交易对手”的概念是什么？

福布斯开发了一个“信任交易对手框架”来描述机器信任的复杂性。每一笔交易都涉及多种信任关系：机器客户与服务提供商之间的信任关系、机器客户与平台之间的信任关系、人类客户与人工智能代理之间的信任关系、服务提供商与信任验证机构之间的信任关系，以及所有相关方与监管机构之间的信任关系。这听起来很抽象，但书中用一个具体的例子使其变得具体：当泰勒为玛雅预订从新加坡到悉尼的航班时，这笔看似简单的交易本身就产生了大约十种不同的交易对手关系和三条关键的信任路径。每一种关系都必须经过精心设计——否则，交易会在考虑阶段就失败。.

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机器客户：企业如何认证并赢得数字客户

机器用户的入驻流程应该如何设计？

为什么机器用户的注册流程与人类用户如此不同？

传统的客户注册流程验证身份，而机器客户注册流程验证权限。如今，客户体验 (CX) 的注册流程假定客户和决策者是同一实体。机器客户彻底打破了这一假设。当泰勒想要注册玛雅时，问题不在于客户是否真实存在，而在于他们是否拥有相应的权限。泰勒可能拥有有限的权限、消费限额、类别限制和有效期。书中描述了一个引人注目的例子：巴林一家药品批发商推出了面向医院人工智能采购系统的配送 API。结果：自动化订单的放弃率高达 100%。而人工操作则没有遇到任何问题。原因并非价格或库存不足，而是注册流程。当人工智能系统下单金额超过 2000 欧元时，合规系统会触发一个人工设计的注册流程，该流程要求上传驾照并与药房经理进行验证通话。这两项流程对于人工智能代理来说都根本无法完成。.

什么是代理名称服务 (ANS)？它为何可能变得重要？

开放式全球应用安全项目 (OWASP) 正在开发一个名为“代理名称服务”(ANS) 的框架，旨在为人工智能代理提供类似专业许可的系统。其理念是，正如没有人会雇用无证承包商一样，企业也不会与未经认证的人工智能代理进行交互。ANS 将颁发代理证书（类似于营业执照），验证其技能，记录其绩效历史，并证明客户的责任。为其机器客户进行认证的企业能够立即获得信誉并减少摩擦。对于服务提供商而言，这意味着降低风险、提高效率，并能够为经过认证的机器客户提供更高水平的服务和更优惠的价格。《福布斯》认为，市场将迅速分化为经过认证的高端市场和未经认证的普通市场。.

什么是 ISO 42001？它对机器用户有什么意义？

国际人工智能管理体系标准 ISO 42001 于 2023 年底发布。据《福布斯》报道，它堪称数字时代的米其林星级餐厅——不同之处在于，算法而非人类会在考虑建立业务关系之前自动检查合规性。该标准要求企业记录其人工智能治理情况，持续监控系统，并在部署前进行风险分析。例如，Snowflake 于 2025 年 6 月宣布获得 ISO 42001 认证，并强调这有助于建立客户信任并支持合规性。《福布斯》的信息非常明确：现在就获得认证（尽管目前认证似乎仍是可选的）的企业将拥有决定性的优势。一旦机器客户主动要求这项认证，未获得认证的企业将被排除在高端市场之外。.

Machine Customers 的忠诚度机制是如何运作的？

机器用户也能有忠诚度吗？

没错——但对机器客户而言，忠诚度的含义与对人类客户而言截然不同。它并非关乎情感依恋、品牌自豪感或习惯。机器客户忠诚度的产生，在于服务提供商能够始终如一地让AI的购买决策对人类客户而言都站得住脚。福布斯在此背景下提出的概念是“基于偏好的强化学习”（PbRL）：基于此原理的AI系统并非通过奖励积分来学习，而是通过比较来学习。它们会识别出：这家服务提供商始终比竞争对手提供更好的结果。这种偏好会在未来的决策中得到强化。因此，忠诚度源于算法可衡量的卓越性——更快的API响应速度、更可靠的数据、更好的集成。.

哪些切实可行的措施可以提高机器对用户的忠诚度？

《福布斯》概述了提升机器客户忠诚度的几种具体方法。可靠性分级为忠诚的机器客户提供有保障的正常运行时间和优先故障排除服务——类似于航空公司的常旅客计划。信息优势使长期客户能够提前获知库存变化、价格调整和新产品信息——因为与人类不同，机器客户可以全天候即时利用这些信息。性能透明度使附加价值清晰可见：“我们的 API 响应时间为 50 毫秒，而行业平均水平为 200 毫秒。” 全面成本可见性不仅显示价格，还显示集成成本、切换成本和运营成本——从而使客户留存的全部经济效益清晰可见，并从算法层面得到论证。最终目标是：让用户在算法层面上无法理性地更换服务提供商。.

价值观在机器用户的忠诚度中扮演着怎样的角色？

《福布斯》用了相当多的篇幅来探讨这一方面。人工智能系统如果预先设定了基于价值的检查机制，就会系统性地优先选择符合其道德标准的供应商。这涵盖了环境、社会和治理（ESG）合规性、数据隐私、可持续性指标以及ISO认证等方面。由于机器客户与人类不同，它们可以实际验证每一项合规性，因此企业必须以机器可读的数据形式提供这些价值信号。《福布斯》建议建立基于价值的合作伙伴关系：如果供应商向机器客户证明，他们的合作使客户的ESG评分提高了23%，那么供应商将不再仅仅被视为供应商，而是被视为价值提升的合作伙伴。这种关系能够培养可量化和可维护的客户忠诚度。.

出现故障时会发生什么：维修和退役

机器客户的服务问题处理方式有何不同？

《福布斯》在其关于服务业的章节中，以一个令人震惊的故事开篇：玛雅的AI助手泰勒从快时尚网站买了一条14欧元的裙子。这条裙子无法穿着。泰勒试图通过快时尚的退货门户网站办理退货，但该网站要求使用特定应用程序上传照片，提供缺陷的文字描述，并手动从下拉菜单中选择选项。泰勒无法完成这些操作。玛雅只好把裙子扔进了衣物捐赠箱。几个月后，这条裙子被冲到了加纳首都阿克拉的海滩上。它花了200年才分解。这个故事传达的信息是：机器客户的服务失误会造成切实的后果——对公司而言（客户流失），对人们而言（对客服人员失去信任），对社会而言（环境污染）。机器客户没有被编程为会原谅。一次服务失误就会永久性地改变它们对服务提供商的信任度评级。.

为什么机器客户的离职流程特别复杂？

《福布斯》用一个比喻恰如其分地描述了机器客户在离职过程中留下的痕迹：闪光。这些微小的、持久的粒子会悄然渗入系统的每个角落。当机器客户结束合作关系时，它们会在缓存系统、备份文件、分析平台和第三方集成中留下微身份信息。研究表明，随着时间的推移，这些未经管理的、由人工智能生成的非人类身份（NHI）会不断累积，安全团队最终会失去对哪些身份处于活跃状态、谁创建了这些身份以及它们是否仍然需要访问权限的追踪。解决方案并非在分手后进行更彻底的清理，而是从一开始就进行更有效的防范：立即撤销凭证、自动化清理流程以及在看似已完成的离职流程结束后仍持续进行的持续监控。.

如何构建MCX操作系统？

福布斯对MCX操作系统的理解是什么？

MCX操作系统是企业系统化、可扩展地服务机器客户所需的组织和技术基础设施。《福布斯》杂志用一个每周一次的MCX战略会议场景来阐释这一概念：首位机器信任经理Sarah正在监控实时可靠性仪表盘，确保API正常运行时间达到99.97%。首席算法体验设计师Marcus正在分析决策树。机器客户智能总监Priya正在评估经纪代理Cleo的活动日志。人机体验桥梁Alex当天正在协调两笔重要的B2B续约交易，其中人工主管希望进行建立关系的讨论，而采购人工智能则需要详细的绩效基准数据。这些角色在大多数公司目前还不存在——但《福布斯》指出，它们将在未来几年内出现。.

由于机器客户的出现，客户体验领域正在涌现哪些新的角色？

福布斯将未来角色分为近期角色（2026-2036 年）和更远未来（2040 年及以后）的更具前瞻性的角色。对于近期角色，福布斯将其分为三个层级：战略层级需要机器学习与客户体验 (MCX) 战略顾问、机器学习客户产品经理和跨学科 MCX 项目经理；优化层级需要机器学习客户成功经理、API 体验专家和算法转化率优化师；基础层级——也是企业应该优先发展的角色——需要机器学习发现专家、算法体验设计师、机器学习信任分析师和人机桥梁协调员等人才。福布斯提醒，所需的技能很难由一个人掌握——企业最初必须通过合作和培训来覆盖这些领域。.

在 MCX 环境下，人与机器之间的劳动分工应该如何构建？

福布斯开发了三个筛选器来帮助做出这个决定。第一个筛选器分析任务的性质：耗时、容易出错、基于规则或需要全天候运行的任务应该由机器处理。第二个筛选器考虑品牌要素：品牌故事讲述、复杂的咨询式销售、危机管理和领导关系仍然需要人为干预；而一致的服务交付、即时可用性和精确的信息准确性则可以通过机器进行优化。第三个筛选器分析客户真正重视的是什么：人类客户欣赏同理心、个性化推荐和灵活的问题解决方案——而机器客户则需要结构化的数据交付、API 的可靠性和可预测的响应模式。福布斯认为，对于“何时由人做，何时由机器做？”这个问题，诚实的答案是：视情况而定。但这恰恰是客户体验 (CX) 工作，而非 IT 工作的原因所在。.

如何衡量与机器客户合作的成功？

为什么传统的客户体验指标在面对机器客户时会失效？

传统的客户体验 (CX) 指标，例如净推荐值 (NPS)、客户满意度评分或情感忠诚度指标，衡量的是人类的情感状态——而机器客户没有这些情感。同样，购物车放弃率也无法直接应用：离开网站的机器客户可能只是在收集数据以备后用，而不是真的放弃了购买。福布斯提出了一个四阶段的衡量框架：人类意图、机器翻译、企业响应和人类体验结果。只有同时衡量所有四个阶段，才能识别出流程中的偏差。书中提到的一家公司在凌晨 1 点 28 分失去了一笔价值 280 万美元的交易，尽管其所有传统指标都显示为正——因为相关的互动发生在非工作时间，对象是机器客户。.

MCX领域最重要的新指标是什么？

福布斯提出了几个新的核心指标。它摒弃了客户努力度评分 (CES)，转而采用机器可读的摩擦指标，例如 API 响应时间、错误率、掉线点和完成障碍。福布斯建议使用累计交易价值 (CTV) 取代客户生命周期价值 (CLV)，CTV 指的是自主系统在其与企业的交互生命周期内产生的可衡量总价值。性能清晰度衡量响应时间、正常运行时间和数据新鲜度。信任信号有效性验证合规证书、评级和性能数据是否真正影响机器客户的选择决策。异常检测监控行为模式，并识别异常或潜在的欺诈代理活动。.

混合现实是什么样的？

在 MCX 的语境下，“混合现实”是什么意思？

混合现实描述了这样一种情况：企业必须同时服务于人类客户和机器客户——通常是在同一时间，为同一组织提供服务。《福布斯》杂志以 CloudFlow 为例对此进行了说明：上午 9 点 23 分，同时收到两个对同一数据解决方案的请求。自主采购代理 ProcureIQ 通过 API，基于技术性能数据，在三秒内做出决策。与此同时，ProcureIQ 所在公司的首席技术官 Anna 致电讨论战略问题。CloudFlow 同时服务于这两个客户并最终赢得了这笔交易——并非因为他们的产品更好，而是因为他们能够同时为这两种类型的客户提供卓越的体验。.

人类顾客和机器顾客之间会产生哪些冲突？

福布斯将这些称为“优化冲突”。机器优先考虑可量化的硬性指标：速度、成本效益、数据完整性、标准化。而人类则优先考虑关系价值、战略灵活性、风险最小化和建立信任。举个简单的例子：CloudFlow 的 API 响应时间短暂飙升至 8 秒。客户经理 Satish 立即致电客户 Anna，承诺两小时内解决问题。Anna 的评价是：“积极主动的合作伙伴，绝对续约。”而 ProcureIQ 的机器评估结果却是：“供应商违反服务水平协议 (SLA) 目标 1 小时 59 分钟。已标记为待审查。”三个月后，首席财务官质疑为何要为一家平庸的供应商支付高价。同样的情况，却得出截然不同的结论。.

BRIDGE 方法是什么？它如何解决人机冲突？

福布斯开发了BRIDGE方法，旨在将这些冲突转化为竞争优势。该缩写词分别代表：验证双方观点（B）、分析根本原因（R）、设计集成解决方案（I）、实现双重效益（D）、实时实施（G）和衡量结果（E）。其核心理念是，人与机器的需求并非相互对立，而是设计机遇：任何能够同时满足两者需求的解决方案都将成为难以复制的竞争优势。.

这本书提出了哪些伦理问题？

机器顾客时代带来了哪些伦理挑战？

本书最后四分之一探讨了负责任的领导力问题。《福布斯》引用了文化理论家保罗·维利里奥的话：“当你发明了一艘船，你也发明了一艘沉船。”每项技术都带有其固有的负面影响。在MCX的语境下，这意味着：任何构建服务于机器客户的系统的人，都必须对这些系统对用户造成的后果负责。当人工智能代理做出损害人类客户利益的决定时，谁该为此负责？加拿大航空的例子说明了问题的严重性：该公司的聊天机器人就退款政策发表了错误声明——法院最终判决航空公司承担责任。反过来，当机器客户损害服务提供商的利益时，又会发生什么呢？

企业对操作机器的人负有什么责任？

《福布斯》反复强调，每一位机器客户背后，最终都是一个活生生的人，机器的决策会影响到他们的生活。因此，机器客户体验（MCX）的设计不仅要关注效率和交易成功，更要关注客户的福祉。企业有义务承认机器客户做出的决策存在不足，并创造机会让人工介入。企业不应仅仅因为技术上可行就坚持让人工智能代理做出不准确的决策。《福布斯》在本节的核心信息是：通过机器客户体验方面的专业知识赢得下一位客户，理想情况下应该加强在此过程中建立的人际关系，而不是利用这些关系。.

这本书对领导者有什么启示？

Katja Forbes 想向商业领袖传达什么核心信息？

客户群的演变并非威胁，而是一种提升。那些积累了多年客户体验（CX）经验的人，拥有引领这场变革的独特优势。理解客户需求、创造无缝体验以及建立系统化客户关系的方法，这些技能完全可以应用于机器客户。范式必须转变：从“我们如何让他们想要我们？”转变为“我们如何证明我们符合他们的标准？”从情感信任转向算法信任。从品牌信息传递转向机器可读的绩效指标。那些等到机器客户主动上门才采取行动的公司，最终会发现大门向错误的方向敞开：机器已经在他们不知不觉中评估他们了。.

公司应该从哪里起步？

福布斯建议从单一、高容量、基于规则的客户体验 (CX) 流程入手，找到一个具体的切入点。应用三个筛选条件（任务类型、品牌要素、客户价值）。然后，在四周内，逐步推进最简单的自动化机会：第一周——梳理现有的 CX 任务；第二周——确定三个最佳自动化候选任务和三个最佳人工优势；第三周——试点最简单的自动化方案；第四周——衡量效率提升和客户满意度变化。从小处着手，放眼未来。利用初步成功积累势头，推进更大规模的举措。在整个组织内建立联盟——因为 MCX 并非孤立的 CX 任务，而是一项影响 IT、市场营销、财务、法务和运营等各个部门的全公司转型计划。机器与客户的融合并非即将到来，它已经开始了。.

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