作者：Raakhi Agrawal, Vanessa Lyon, Karen Lellouche Tordjman, Geoffroy van Raemdonck, 和 Bridget Scott
主要收获
通过增强人际连接，人工智能使奢侈品牌能够大规模地重新定义卓越服务，并提高其对新一代客户的相关性。行业增长放缓、竞争加剧以及客户不满，都为品牌提供了现在采取行动并抓住机遇的充分理由，以：
人工智能和生成式人工智能似乎与情感、愿望和个人关系相悖，而这些一直以来都是奢侈品的本质。但是，客户不断变化的期望、日益增长的碎片化以及他们对购买体验的持续不满，都表明迫切需要变革，而这非常适合人工智能和生成式人工智能所能提供的。
这些技术的结合从根本上改变了品牌与客户互动的方式，以及它们可以互动的客户数量。（见图表1。）它在各个渠道释放了服务质量和个性化方面的优势，这是当今大多数奢侈品牌无法实现的。在行业增长放缓之际，这些优势将通过将非常非常重要的客户（VVIC）的体验扩展到非常重要的客户（VIC）来为更强劲的增长奠定基础。
人工智能和生成式人工智能使奢侈品牌能够大规模地提供优质的白手套服务
奢侈品牌通常不愿完全致力于人工智能和生成式人工智能，部分原因是这些工具可能被认为是非个性化的，并且会在数据收集方面造成负担。当他们为VVIC培养白手套服务并享受来自其他客户的稳定增长时，他们也没有将这些技术视为高度优先事项。
但是，品牌现在有充分的理由改变这种看法。行业增长正在放缓，竞争正在加剧，而波士顿咨询公司（BCG）2025年奢侈品客户体验和人工智能全球调查的主要见解之一揭示了另一个挑战：56％的受访者表示他们对自己的奢侈品购物体验不满意。
主要发现：56％的奢侈品客户对他们的奢侈品购物体验不满意。
奢侈品客户正在迅速变化
奢侈品客户对服务的期望很高，更频繁地在线购物，并且越来越接受人工智能在奢侈品购物中的作用。奢侈品牌在这些领域落后于他们的客户，并且它们之间的差距正在扩大。虽然品牌可以进行旨在赶上并提高客户总体满意度的渐进式修改，但人工智能和生成式人工智能的不断进步为进行更根本的变革创造了一个平台。奢侈品牌首次拥有扩大其白手套服务的手段和紧迫性。
为了提高其服务水平并吸引新客户，奢侈品牌需要适应在当前和潜在客户中日益增强的几种趋势，尤其是在VIC细分市场中。
期望提高。 客户（尤其是新一代）正在将他们的奢侈品购物体验与他们在其他行业中的积极服务体验进行比较。数字技术在日常生活中的普及，现在又通过人工智能得到增强，正在导致客户将他们的服务期望强加于奢侈品购物，但结果往往令人失望。在我们调查中，奢侈品客户对需要重复输入个人数据表示沮丧。当客户顾问不了解他们的特殊场合或偏好时，他们不会感到被认可或重视。他们还提到顾问在购买后进行非个性化和不协调的跟进和互动。
个人认可、有用的提醒和建议，以及便捷的维修和退货是大多数面向消费者的服务业务的基本要求。奢侈品牌不能让其稀有而特殊的奢侈品体验达不到客户对大众市场的期望。
在线份额不断增长。 虽然64％的受访者表示他们在实体店进行了最近一次奢侈品购买，但在线购物的普及率正在提高。（见图表2。）大约38％的客户表示，他们现在比三到五年前更频繁地在线购买奢侈品。
图表2：超过三分之一的奢侈品客户现在更频繁地在线购物
另有22％的人表示，他们的购物习惯已在在线和实体店之间转移，但这取决于产品或服务。即使最终购买是在客户顾问的支持下在商店中进行的，奢侈品客户也会花费时间在线进行研究和计划。波士顿咨询公司（BCG）2023年真奢侈品全球洞察调查显示，77％的奢侈品客户希望他们在与品牌的关系中跨渠道保持连续性，无论他们最终在哪里购买。一旦客户被了解，他们就希望被记住和认可。
对人工智能和生成式人工智能的准备。 奢侈品客户表示，他们已准备好接受由人工智能和生成式人工智能增强的奢侈品体验。尽管使用人工智能工具进行奢侈品销售仪式的比例仍然相对较低（可能是因为某些品牌尚未采用这些技术），但对人工智能的热情却显着提高，尤其是在研究和购买后阶段。（见图表3。）
图表3：大多数奢侈品客户认为人工智能在研究阶段最有帮助
在某些人群中，这种热情甚至更高，这揭示了奢侈品客户在年龄组和地理界限上的碎片化。年轻的客户是新一代的奢侈品客户，他们在购买过程的所有阶段都对人工智能工具给予了高度评价。
扩大白手套服务规模是当今的当务之急
人工智能和生成式人工智能不是要取代奢侈品中的人际连接，而是要通过周到、幕后的支持来增强它。这些工具从根本上扩展了与更多客户互动的方式，无论是在线还是离线，从而丰富了服务体验，并可以重新点燃行业增长。这使得奢侈品牌必须使用这些技术将白手套服务扩展到VVIC的范围之外。
人工智能和生成式人工智能可以个性化和人性化每个接触点（无论是在商店还是在线），以创建跨渠道的无缝购买体验。这些工具已经发展到允许奢侈品牌培养“超人”客户顾问并增强在线自我发现体验的水平。
超人客户顾问。 客户顾问已经使用多种形式的沟通和互动来与客户建立更深层次的关系。但是，即使是最好的客户顾问，在他们可以互动的客户数量以及他们可以可靠地回忆起的个人细节数量方面也面临着实际的限制。
人工智能和生成式人工智能的结合使客户顾问可以访问完整且最新的机构记忆，从而可以在许多方面提高其工作的质量和重点。这种对客户洞察的实时访问（以及智能直觉和自动主动提示）可以使顾问大规模地提供“哇时刻”。（见图表4。）
人工智能支持“超人”员工打造奢侈体验
这些技术通过识别最有希望的潜在客户、安排跟进以及在客户亲自拜访时提示客户顾问提供客户的相关个人信息和购买历史来实现这一点。人工智能和生成式人工智能还可以起草个性化的沟通内容，顾问可以对其进行编辑以达到正确的情感基调。这些步骤将“大规模个性化”（具有固有的不真实风险）的想法转变为一种对单个客户而言是独特的，并且对顾问而言仍然感觉自然的方法。
这种自动化和真正个人风格的结合使顾问可以与更多的客户互动，同时重新利用他们的时间来充分关注合格的流量。该流量可能来自顾问的直接外展或通过客户的研究。
增强的自我发现。 通过自动化和提升在线数字接触点，人工智能和生成式人工智能可以指导客户进行更智能的产品发现、跟进和服务。这些互动可以在没有人参与的情况下进行，但也不会失去奢侈品体验的本质。当前或潜在客户在线获得的认可和支持应与他们在现实生活中期望的服务相媲美。
用户友好的搜索、安排和购买工具使自我发现体验变得愉快。当客户没有立即找到满足其特定需求的产品时，嵌入式的隐形智能可以显示出与人类相同的创造力火花，并推荐类似的产品。客户已经越来越习惯于在其他情况下使用人工智能启发的答案和建议，因为他们开始摆脱传统的在线搜索，并将与人工智能进行的更具对话性的互动视为更好的结果。图表5显示了一个增强的自我发现的示例。
图表5：人工智能通过增强的自我发现提供理想的奢侈体验
通过虚拟客户顾问进行的沟通可以像人类顾问一样，以相同的直觉和专业知识来指导在线发现。如果需要，虚拟顾问还可以无缝地将对话转交给现实生活中的顾问进行直接对话，并向其同事提供有关客户的愿望、偏好和购买历史的必要信息。由于生成式人工智能本身就具有对话性，因此可以对其进行培训以使用正确的语气和语言（适应内容）来营造奢侈印象。
平衡技术与品牌体验的风险
在其他行业中，人工智能已经证明自己是公司利用客户碎片化和高期望的理想方式，从而大规模地实现所需的个性化水平、时间和性质。
但是，人工智能的部署并不是超过一半的奢侈品客户所感受到的不满的自动且快速的万能药。一些客户和品牌担心人工智能的错误应用可能会使高端体验感觉像机器人或交易。我们调查中的受访者也表达了这些担忧，其中62％的参与者表示，人工智能和生成式人工智能的最大风险是失去人情味。
我们不会淡化这些担忧，但认为不部署人工智能和生成式人工智能的商业风险远远超过其他风险。通过在人工智能驱动的世界中建立优质白手套服务的标准，先行者可以在VIC细分市场及其他领域获得新客户，同时保持利润率并增强VVIC的体验。跟随或延迟的品牌最终将需要进行类似甚至更高的投资（但没有类似回报的承诺），才能跟上在体验曲线上领先于他们的品牌，并为卓越建立了新标准。
现在是将人工智能嵌入团队的时候了
许多奢侈品牌已经开始探索人工智能，尤其是通过预测分析。但是，从历史上看，他们采用电子商务等变革性平台的速度一直很慢。现在，随着高接触、白手套服务模式的成熟，这些品牌面临着一个难得的机会，可以绕过早期阶段的实验，直接转向有意义的整合。
在这种人工智能转型中，真正的赢家将不是谨慎尝试的品牌。他们将是那些完全投入的品牌，他们认识到他们的客户和相邻行业已经在迅速发展。成功取决于重新思考实施。品牌不应孤立单个用例，而应定义他们想要实现的结果，然后设计支持它们的操作模型和技术架构。这意味着将人工智能视为嵌入式团队成员，而不是工具。通过将相关的用例聚集在一起并将它们与战略目标对齐，奢侈品牌可以更快，更有效地集成人工智能。
对于全力投入人工智能和生成式人工智能的奢侈品牌而言，除了提高生产力之外，回报也很有吸引力。这种承诺加强了文化领导力，提高了与新一代客户的相关性，并重新定义了大规模提供真正卓越服务的含义。这不仅仅是做更多的事情，而是变得更强大。
作者
拉基·阿格拉瓦尔 BCG X 董事总经理兼合伙人 BCG X – 曼哈顿海滩
瓦内萨·里昂 董事总经理兼高级合伙人 纽约
卡伦·勒卢什·托吉曼 董事总经理兼高级合伙人 墨西哥城
杰弗鲁瓦·范·拉姆东克 高级顾问 纽约
布里奇特·斯科特 客户体验副总监 波士顿
整合的数字化体验将可持续包装从减少地球危害提升到增强客户价值。...
报告发现，自2022年生成式人工智能（GenAI）广泛普及以来，在受人工智能影响较多的行业（例如金融服务、软件出版），生产力增长率几乎翻了两番，从2018-2022年的7%提升至2018-2024年的27%。相比之下，受人工智能影响较少的行业（如矿业、酒店），同期生产力增长从10%下降至9%。2024年的数据显示，在受人工智能影响较大的行业，员工的人均创收增长速度是较少受影响行业的三倍。
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人工智能和生成式AI正激发财务领导者的无限想象。经过多年试运行和试点项目，这些技术现已在会计、资金管理、规划、并购等领域规模化应用。雄心显而易见，投资持续增长。但回报往往难以把握。核心问题是：领导者如何超越炒作，在财务领域实现AI和生成式AI的真实投资回报？...