客户在购买后还会向AI咨询产品吗？购买后的AI搜索是一个盲点
社区讨论购买后AI搜索行为。市场营销人员分享了客户使用AI验证购买并寻找替代产品的经验。
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+2
SJ
SupportLead_Jennifer
客户支持主管
·
2025年12月31日
我们的支持队列发生了变化。在过去6个月里，我注意到：
我们看到的转变：
- 简单的“我该怎么做”问题减少了
- 更复杂、边缘场景的问题增多
- 客户带着他们从AI获得的信息到来
- 有时客户带来AI给出的错误信息
举例：
- “ChatGPT告诉我你们的产品可以做X”（实际上不能）
- “我已经试过AI建议的步骤了，没用”（我们可以验证他们确实试过）
- 关于一些本可以很有用但实际上不存在的功能的提问
我的疑问：
- 其他支持团队也有这样的情况吗？
- 你们如何应对客户带来的AI误导信息？
- 我们是否应该监控AI对客户说了什么？
- 我们该如何调整支持策略？
10 comments
10条评论
CM
CXDirector_Mark
Expert
客户体验总监
·
2025年12月31日Jennifer，这在整个行业都在发生。我们一直在研究这个现象。
新的客户旅程：
过去：遇到问题 → Google搜索 → 公司帮助中心 → 联系支持 现在：遇到问题 → ChatGPT →（也许）公司帮助中心 → 联系支持
这带来的变化：
- 简单问题被分流 —— AI回答了简单问题
- 复杂问题保留 —— AI无法处理边缘场景
- 客户提前调研 —— 他们已经尝试过一些方法
- 客户被误导 —— AI给出了错误信息
我们的支持数据：
| 指标 | 2024年 | 2025年 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 总工单数 | 10,000 | 8,500 | -15% |
| 复杂工单 | 3,000 | 4,500 | +50% |
| 平均处理时长 | 8分钟 | 12分钟 | +50% |
| 首次联系解决率 | 75% | 65% | -10% |
工单数量减少了，但每个工单耗时更长，因为简单问题都不见了。
SJ
SupportLead_Jennifer
OP
·
2025年12月31日
Replying to CXDirector_Mark
这些数据和我们的实际情况一致。复杂工单+50%确实存在。
你们是怎么处理这些被AI误导的案例的？当客户说“ChatGPT告诉我……”而其实是错的怎么办？
CM
CXDirector_Mark
·
2025年12月31日
Replying to SupportLead_Jennifer
处理AI误导信息的方法：
- 不要责怪客户 —— 他们信任了一种工具，这是可以理解的
- 承认信息来源 —— “我知道ChatGPT是这么建议的……”
- 温和纠正 —— “实际上，我们的产品是这样运作的……”
- 提供文档 —— 链接至官方资源
- 报告模式 —— 跟踪常见误解，反馈给内容团队
我们的流程：
我们建立了一个“AI误解日志”，坐席发现有模式时就记录。常见问题会上报给市场/内容团队处理。
我们曾处理的例子：
- “AI说我们有无限存储”→ 更新了FAQ
- “AI说我们能与X集成”→ 明确补充我们不支持的集成
- “AI说我们的价格是$X”→ 用最新价格更新结构化数据
KR
KnowledgeManager_Rachel
知识库经理
·
2025年12月30日从知识管理角度看AI对客户服务的影响：
你的帮助内容正在训练AI。
你在帮助中心、文档和FAQ中的内容就是AI了解你产品的来源。如果你的内容：
- 不完整 → AI会猜测填补空白
- 过时 → AI会给出旧信息
- 不清晰 → AI会误解
解决方法：
把帮助内容当作AI的训练数据，要求做到：
- 全面（涵盖所有功能）
- 及时（定期更新）
- 清晰（避免歧义）
- 正确（事实准确）
- 明确说明限制（你们不做的要讲清楚）
我们的改进：
我们新增了这些栏目：
- “[产品]不能做什么”
- “关于[产品]的常见误解”
- “[产品]与[竞品]的区别”
这些有助于AI在客户联系支持前就能给出准确信息。
ST
SupportOps_Tom
·
2025年12月30日从运营角度谈谈这种转变：
人员配置的影响：
如果简单工单减少，复杂工单增加，你需要：
- 更少的一级坐席
- 更多二/三级专家
- 不同的培训（更强调复杂问题解决，而非流程跟随）
- 更长的处理时长预期
我们的调整：
- 一级团队减少了20%
- 优秀成员晋升到二级
- 成功指标调整（处理时长→解决质量）
- 针对AI误导建立了“AI升级”流程
成本现实：
总量下降但复杂度上升=总体成本基本持平 但客户满意度提升了，因为复杂问题的排队时间变短了。
CL
ContentStrategist_Linda
Expert
·
2025年12月30日减少AI误导信息的内容策略：
问题： AI是个黑盒——你无法直接纠正它，但可以影响它的学习内容。
我们的做法：
- 全面FAQ —— 每个常见问题都明确回答
- 明确限制 —— 我们不做什么要说清楚
- 价格结构化数据 —— 用schema标注当前价格
- 功能描述 —— 用清晰无歧义的语言
- 对比内容 —— 明确我们与竞品的不同
监控：
我们用Am I Cited跟踪AI对用户说了什么。如果发现误导信息：
- 创建/更新相关内容
- 常见问题加入FAQ
- 等4-8周让AI学到修正内容
- 持续监测效果
虽然不是立刻见效，但你可以系统性地纠正AI对你产品的理解。
AK
AIImplementer_Kevin
·
2025年12月29日我们实际上在支持流程中集成了AI。效果如下：
AI辅助支持模式：
- 客户发起聊天
- AI机器人处理首次沟通
- AI无法解决时升级给人工
- 人工坐席能看到AI尝试过的解决方案
结果：
| 指标 | AI机器人前 | AI机器人后 |
|---|---|---|
| 人工工单量 | 100% | 40% |
| 客户满意度 | 78% | 82% |
| 首次响应时长 | 4小时 | 即时 |
| 人工处理时长 | 8分钟 | 15分钟 |
关键洞察：
当客户最终联系到人工时，他们已经：
- 向AI描述过问题
- 让AI尝试过解决方案
- 确认哪些方法无效
人工坐席能直接获得完整上下文。问题更复杂，但效率更高。
CS
CustomerVoice_Sarah
·
2025年12月29日客户调研视角：
我们调研了500位客户在联系支持前使用AI的情况：
| 行为 | 百分比 |
|---|---|
| 首先使用AI | 62% |
| 尝试了AI建议的解决方案 | 48% |
| AI解决了问题 | 35% |
| AI给出错误信息 | 18% |
| 向支持坐席提及AI | 41% |
“AI优先”客户群体：
他们通常：
- 技术适应能力强
- 更倾向自助
- 联系支持时更容易沮丧（因为“简单”方法已失败）
- 更具体地描述问题
启示：
当他们联系你时，往往已经更沮丧，但也更善于描述问题。
SM
SupportTrainer_Mike
·
2025年12月28日关于应对受AI影响客户的培训视角：
我们坐席需要的新技能：
- AI意识 —— 了解AI能做什么、不能做什么
- 误区处理 —— 纠正而不让客户难堪
- 背景收集 —— “你已经尝试了哪些方法？”
- 文档能力 —— 记录与AI相关的问题
- 升级判断力 —— 何时需要因AI误导而更新内容
我们增加的培训模块：
- “认识AI优先型客户”
- “优雅地处理AI误导信息”
- “AI告诉客户关于我们产品的内容”（基于Am I Cited监控）
- “记录模式以改进内容”
文化转变：
坐席现在把自己视为反馈环的一部分。他们对AI误导的观察会流向内容团队，从而推动文档更新，进而提升AI准确率。
SJ
SupportLead_Jennifer
OP
客户支持主管
·
2025年12月28日这串讨论验证了我的猜测，也给了我可操作的策略。关键收获：
现实情况：
- AI分流了简单问题（工单减少15%）
- 复杂问题增加（+50%）
- 处理时长增加（简单问题消失了）
- 误导信息带来新挑战
可实施策略：
短期：
- 建立“AI误解日志”供坐席记录
- 培训团队应对受AI影响的客户
- 调整成功指标，不再只看处理时长
- 开始监控AI对我们的描述
中期：
- 更新帮助内容，使其更“适合AI训练”
- 明确补充我们不做的内容
- 建立支持团队与内容团队的反馈环
- 考虑AI辅助支持模式
长期：
- 围绕复杂问题重组团队
- 招聘更注重问题解决能力的人才
- 构建系统性的AI信息监控
调研显示62%的客户优先使用AI，这一数据意义重大。这不是趋势，而是新常态。
感谢大家的操作和战略洞察。
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Frequently Asked Questions
AI如何影响客户服务查询？
AI正在多方面改变客户服务：客户带着从ChatGPT获取的信息提前调研，简单问题在联系支持前就已解决，复杂问题成为常态，客户有时会带着需要纠正的错误AI信息，并且整体工单量正在向更复杂的问题转变。
客户在联系支持前是否使用AI？
是的，越来越多的客户在联系支持前通过AI进行调研。许多客户现在带着具体信息、他们已尝试过的解决方案，或AI无法解答的问题前来。这改变了支持的动态——坐席要处理更多复杂问题，而简单问题则被AI自助服务分流。
公司是否应该监控AI告诉客户关于自己的内容？
应该，监控AI关于贵公司的回答对客户服务非常重要。如果AI提供了错误信息，客户可能会带着困惑或错误预期前来。了解AI告诉客户的内容有助于支持团队为常见误解做好准备，并确保关于您品牌的AI信息生态是准确的。