Makeable Consulting 调研：八成加拿大管理者借助 AI 洞察客户
Makeable Consulting 于 2026 年 6 月对 130 名加拿大管理者及资深专业人士展开调研，结果显示 85% 的受访者已将 AI 用于客户洞察，但仅有 44% 表示同等信任 AI 与直接研究。报告指出，AI 应用集中于个性化体验、反馈分析与行为模式识别，而定性层面（如动机与原因）仍依赖传统研究方法。
加拿大渥太华 — Makeable Consulting 今日发布《AI For Customer Insights 2026》调研报告，该研究基于对 130 名加拿大管理者及资深专业人士的调查，旨在揭示 AI 在加拿大组织内实际用于理解客户的方式。
多数商业专业人士依赖 AI 理解客户
研究显示，商业专业人士在客户理解方面的做法已发生明显转变：85% 的受访者目前使用 AI 进行客户理解，而 15% 尚未将 AI 纳入其客户理解流程。
组织对 AI 的信任程度如何？
尽管采用率广泛，但信任度仍显谨慎。44% 的受访者表示同等信任 AI 与直接研究，另有近 20% 表示对 AI 的信任程度略高于或明显高于直接研究（如访谈、问卷调查和焦点小组）。
AI 的应用领域
这种信任反映在 AI 的实际应用上。最常见的应用场景——个性化客户体验、分析反馈和识别行为模式——主导着组织利用 AI 进行客户理解的方式：
- 个性化客户体验（45%）
- 分析客户反馈（45%）
- 识别客户行为模式（41%）
- 自动化客户服务交互（37%）
- 从调查或评论中生成洞察（29%）
AI 正在处理和总结已有数据。然而，定性层面——不仅了解有多少客户持有某种偏好，还要理解其背后的原因——在很大程度上缺失于这些工作流程中。
定性层面如何？
上述应用场景有一个共同点：它们告诉组织客户在做什么。但它们未能捕捉的是定性层面，即客户行为背后的动机、挫败感和推理过程。
这一背景信息仍来自直接研究方法，如访谈、焦点小组和开放式调查问题。缺少这一层面，企业将在未掌握全貌的情况下做出战略决策。
谁未使用 AI，原因何在？
调查中 15% 的加拿大商业专业人士表示尚未采用 AI 进行客户理解。其原因可分为四类：
- 能力缺口：缺乏内部专业知识（32%）和工具成本（5%）表明存在采用障碍，而非抵触情绪。
- 隐私顾虑：32% 将数据隐私列为主要阻碍因素。
- 审慎选择：16% 更偏好直接研究方法。
- 当前无需求：16% 表示 AI 目前与其业务不相关。
并非所有未采用者情况相同。未采用的原因差异显著：部分人需要赋能，部分人需要 reassurance，还有部分人有意识地选择了不同路径。
数据表明，在应对这一转变时，组织面临更广泛的机遇。
“企业正利用 AI 深化客户理解，这是积极的变化。但仅有 AI 并不足够。能够脱颖而出的组织，是那些持续投资于与客户直接对话的组织，因为没有任何算法能替代定性研究。”—— Diana Villalobos，Makeable Consulting 创始人
探索完整报告发现
方法论
“AI Reality Check”研究于 2026 年 6 月调查了 130 名加拿大管理者和资深专业人士。受访者来自不同行业，担任管理或高级职位。
关于报告
《加拿大管理者在 2026 年如何真正使用 AI》是 Makeable Consulting 制作的一项原创研究，考察加拿大商业领袖中的 AI 采用、信任和影响。
该研究体现了 Makeable Consulting 致力于生成数据驱动洞察的承诺，帮助组织理解客户和团队的真实体验，超越仪表盘和算法所能揭示的范围。
关于 Makeable Consulting
Makeable Consulting 是一家加拿大客户体验与研究咨询公司，专注于客户之声项目、客户旅程地图以及定性和定量研究，帮助组织清晰了解客户的真实体验。
我们与已拥有稳定客户群、并准备构建下一阶段增长所需客户洞察基础的公司合作。更多信息请访问 https://www.makeableconsulting.com。
