88%的高管表示客户期望品牌能预见其尚未表达的需求，但从基础个性化向主动预测和实时适应的飞跃会引发大规模的协作挑战。IBM商业价值研究院与Adobe联合发布的这份报告提出了从基础到AI编排的五阶段成熟度模型，揭示了为什么个性化单独发力作用有限而编排才能打开新局面，并提供了一份“围绕意图精准收集数据、动态身份解析、跨职能共同责任、赋能型技术栈”的四步行动指南。
客户期望的变革——88%客户期望品牌未雨绸缪
AI体验重塑客户预期
AI体验正在迅速重塑客户的预期。88%的受访高管表示，客户期望品牌能够未雨绸缪，预见其尚未表达的需求。客户对体验脱节的容忍度正在大幅缩减。在2026年，客户不再将重复填写已知信息、被忽视的无障碍需求等视为微不足道的小麻烦——他们会将其解读为企业缺乏关注的信号。
技术与集成成为优先事项之首
去年优化客户体验是组织待办事项的首要任务，今年公司正转向具体的战术落地。技术与集成（66%）已跃居近期优先事项之首，紧随其后的是响应速度（56%）和个性化（49%）。如果没有一个能够实时连接数据、系统与行动的可靠敏捷基础设施，企业实际上在迫使客户自行拼凑体验。
五阶段成熟度模型——从基础到AI编排的演进
五阶段对收入和利润的影响并非线性
组织分布在五个成熟度阶段：基础阶段、行为驱动、主动预测、实时适应、AI编排阶段。研究发现，这些阶段对收入和运营利润的影响并非呈线性增长。个性化确实能带来明显的收益，但当组织迈入预测和实时适应阶段时，会遭遇隐性协同成本——多系统在共同决策时产生的内耗。
编排才能解锁指数级增长
缺乏编排的过度个性化只会加剧体验摩擦；拥有编排能力，回报将呈指数级增长。到2028年，来自AI触点的客户信号占比将从35%翻倍至63%，61%营销内容由AI生成。智能体编排解决了传统自动化无法应对的难题：持续综合多系统输入、预测最佳行动、跨渠道实时执行。
四步行动指南——将意图转化为影响力
围绕意图精准收集数据
数据收集应紧扣客户意图而非单纯关注行为。以智能体AI为核心重新构思客户旅程，识别AI可以在哪些环节推断客户情境与意图，自动执行客户旅程中的决策与行动。
动态身份解析与跨职能共同责任
实时且可信的客户视图源于让现有数据真正发挥效用，需要强大的身份识别能力和严谨的质量管理。部署跨职能体验编排团队，围绕客户旅程而非职能部门组织工作，打破数据与流程孤岛，将营销、数据、产品和客户体验部门整合为共享团队。
构建赋能型技术栈
建立灵活、可组合的技术栈，从聚焦高价值的用例入手，在验证成效的基础上稳步扩大规模。先在低风险、高价值的客户旅程中开展试点，从风险受控且价值显著的环节切入，逐步推进规模化部署。
