福格模型应用：行为科学视角下的服务触达优化策略

客户世界 | 2026年2月5日 | 客世原创 | 评论已关闭 | 108

一、从行为科学看服务触达效率提升

在服务行业全面迈向数智化的今天，“触达客户”的方式与频率正经历深刻变革。无论是金融、零售，还是医疗、电信，企业与客户之间的联系早已超越单一渠道，而转向全时段、多触点、跨平台的立体化交互。这种变化一方面带来了机遇——服务响应更快、触客范围更广；另一方面，也带来更严峻的挑战：如何在多渠道触达中，既确保信息传递的及时与准确，又避免因过度或失当而损伤客户体验。与此同时，客户对触达服务的期望也在不断攀升。他们不仅关注信息获取的速度与完整性，更在意服务过程中是否体现出尊重与理解。换言之，客户希望“被高效触达”，但不愿“被打扰”。这种效率与体验的平衡，成为服务触达场景下的核心命题。在此背景下，单纯依赖流程优化或技术迭代已不足以解决问题。服务触达本质上是一种“行为触发”，它关乎“人工”与“智能”之间的协作：在合规前提下，客服如何协同AI智能机器人以恰当时机、合理方式完成服务动作。引入以福格模型为代表的行为科学理论，为优化服务触达机制提供了新的提升路径。这不仅能够缓解客服一线的执行压力，也为找到效率与体验之间的平衡点提供了坚实的理论支撑。

福格模型（Fogg Behavior Model, FBM）由斯坦福大学行为科学家B.J. Fogg提出，指出一个行为的发生必须同时满足动机（Motivation）、能力（Ability）和触发（Prompt）三个条件，即B=MAP（如：图示）。如果缺少其中任何一个，即便另外两个条件再充分，行为也难以发生。该模型的独特之处在于，它不仅能从行为科学角度解释个体行为，还能为服务触达场景提供系统性的优化思路。在银行客服中心的业务实践中，客服如何在高频、动态的任务环境下保持敏锐响应与合规操作，本质上就是动机、能力与触发三要素的综合作用结果。因此，福格模型能够帮助管理者从“客户-AI智能机器人-客服”的交互链条出发，识别出AI智能机器人服务客户的痛点问题，更精准地解析一线客服的行为机制，并为提升触达质量与客户体验找到有效的优化杠杆。

图示：福格模型

二、客户端：AI智能机器人介入下的服务触达问题

银行客服中心正在加速数智化转型，AI智能机器人已经在服务与营销方面展现出越来越多的优势。与传统依赖人工外呼的模式不同，AI智能机器人不仅能够实现任务调度自动化，还能基于实时业务量进行动态分配，使外呼任务更加灵活高效；同时，通过外呼频率的精细化管控，可以在避免“过度打扰”的前提下，确保重点客户群体得到优先触达。更为关键的是，借助大数据技术，AI智能机器人能够对客户历史行为进行分析，形成画像并预测其需求，从而推动客户服务向“精准化、差异化、个性化”的方向演进。与之相应，客服中心的运营逻辑也发生了深刻转变：一线客服从过去依赖经验与话术的“流程执行者”，逐渐转向与AI智能机器人深度协同的“价值补充者”。他们既要在AI智能机器人完成大规模自动化外呼触达后，接手处理复杂业务场景下的客户互动；还要通过灵活的话术进行沟通，为客户带去更具温度的体验。由此可见，数智化转型并不是“智能替代人”，而是通过AI智能机器人的规模效能与人工的经验优势形成互补，从而推动客服中心在效率与体验之间找到新的平衡点。

（一）客户感知“机械冷冰”——动机受阻

在服务触达场景中，客户对沟通方式的感知直接影响其行动意愿。然而，当前AI智能机器人往往依赖统一模板与预设话术，缺乏语气变化与情绪识别能力，容易让客户产生“被机械化对待”的疏离感。对于部分客户而言，这种冷冰冰的沟通方式不仅无法激发其主动配合的动机，反而会引发抵触与排斥，进一步降低客户体验。根据埃森哲（Accenture）的金融服务调研，超过60%的客户在金融类智能语音交互中感受不到情感温度，导致沟通有效性下降，客户配合率和转化率显著受限。这意味着，即便触达率再高，如果沟通过程缺少人文关怀，客户依旧可能选择挂断电话、忽视服务，或在社交媒体上表达不满。从风险角度来看，这种“机械冷冰”的体验不仅削弱了客户的合作意愿，还可能触发投诉与负面口碑，进而侵蚀银行的服务声誉与客户忠诚度。尤其是在金融行业强调“以客户为中心”的趋势下，忽视情感连接的智能触达模式，已经成为制约服务质效提升的障碍。

（二）操作负担过重——能力受限

AI智能机器人能够实现批量触达，但触达之后，客户的后续操作路径往往并不轻松。许多自主操作流程需要客户打开手机应用、输入账号密码、找到相关页面、完成一系列切换。操作负担过重，不仅增加了客户的时间成本和心理成本，也削弱了自主办理业务的实际效果。对于老龄客户或数字化能力不足的群体而言，复杂流程更是“拦路虎”，导致其半途放弃。麦肯锡在《数字化运营转型报告（2023）》中指出，流程复杂会导致客户转化率下降30%–50%，特别是在需要多次跳转与验证的场景中，客户极易因操作不便而流失。客户可能因体验挫败而产生消极心态，从而降低对整体服务的评价，进而影响银行的交叉销售与长期客户关系管理。

（三）触发方式失当——体验割裂

AI智能机器人的服务有效性很大程度上取决于触发方式是否合适。若服务提醒的频率过高、时间点不当，或缺乏个性化区分，极易引发客户反感。例如在客户休息时段频繁接到外呼营销电话，或在客户已完成还款后仍然收到提醒短信，不仅造成信息冗余，还会带来“打扰感”。这种失当的触发方式，让本应“助力服务”的提醒变成了“过度干预”，破坏了客户体验的一致性。埃森哲（Accenture）在金融触达研究中发现，超过55%的客户表示对“重复或不合时宜的提醒”感到困扰，并因此降低了对金融机构的整体满意度。尤其在今天“客户至上”的服务理念下，不恰当的触发方式往往抵消了银行前期建立的良好品牌形象。

总之，在数智化转型背景下，服务触达面临的三大挑战——客户感知“机械冷冰”、操作负担过重以及触发方式失当，在客户体验端造成了不良影响，更深刻影响了一线客服团队的运营模式，形成了服务压力。针对这一问题，福格模型为我们提供了全新的管理视角：在“客户—AI智能机器人—人工客服”的交互链条下，客户沟通的终点始终是人工客服。虽然AI智能机器人能够承担高频、标准化的服务环节，但是自动化交互中出现的体验上缺口或情感损伤，需要人工客服来化解与修复。因此，客服团队不只是AI智能机器人的被动“补位者”，更是保障客户整体体验的关键环节。唯有将技术效率与团队能动性结合起来，才能在保障触达率的同时，兼顾客户体验与组织效能，从而真正推动银行客服中心迈向质效双优的新服务格局。通过激发团队内驱力，提升团队执行力，从服务端弥补AI智能机器人的不足，有效解决服务触达问题，真正实现“人机互补”的高效协同。

三、客服端：基于福格模型的服务触达优化策略

（一）动机：重塑价值认同，激发团队内驱力

在智能外呼系统全面介入的今天，银行客服中心正处于“人机协同”的深度变革阶段。AI智能机器人可以代替人工完成大量标准化的触达任务，但真正决定客户体验优劣的，依然是客服的情感投入和专业判断。如果一线客服在心理上缺乏主动适应的内驱力，就容易陷入“被动执行”的惯性，不仅影响效率，还会削弱客户关系的温度与黏性。因此，提升动机的核心任务，不在于简单地分配任务，而在于激发员工的自我效能感，让他们愿意把“数智化”转型当作机会而非负担。 第一，重塑价值认同是关键。客服需要清晰地认识到自己在客户留存、风险防控与品牌形象维护中的重要作用。管理措施应注重案例化的样板机制，把抽象的绩效指标转化为有温度的服务故事——例如“因为你的一句解释，客户顺利完成了操作并留下感谢”；通过这种转化，客服能在日常工作中获得更直接的价值感和职业认同感。第二，目标可视化与营造积极的团队氛围。借助实时数据看板、横向组间对比、纵向进度追踪等工具，将团队目标从“冷冰冰的数字”转化为“动态可见的进程”。这种透明机制不仅能激发个体的竞争意识，也能促使团队内部形成“协作补位”的默契。当客服看到自己与团队的努力被量化、被认可，就更容易形成持久的行为投入。第三，推动差异化激励机制。不同的员工隐藏着不同的动机来源，有的人渴望公开表扬，有的人注重成长机会，还有的人在意长远发展。管理动作应避免“一刀切”的激励方式，结合个体表现和偏好，设计多元激励组合。例如，优秀的服务话术可被纳入培训案例，既给员工带来荣誉，也让团队共享实践经验。总之，通过价值认同、目标可视化和差异化激励的协同作用，员工会逐渐从“任务被动执行者”转变为“服务优化参与者”。当客服动机被点燃时，他们在与客户交流中自然会展现出更多耐心与主动性，能够更主动地调整话术、更敏锐地捕捉客户情绪，传递出“标准化但不冰冷”的暖心服务。客户也能从这种积极态度中感受到尊重与关怀，从而增强对银行的信任感。这种内驱动不仅提升了客户体验，也为组织沉淀出更具凝聚力的团队文化，使客服团队在数智化转型的洪流中具备更强的适应力和持续创新力。

（二）能力：多维赋能，夯实团队执行体系

在数智化转型的背景下，客服团队的执行力面临新的挑战：流程复杂容易导致操作失误，工具功能繁多却未必被充分利用，技能不足又会使客服在高压环境下失去稳定性。作为团队管理者应当通过“赋能”的方式，帮助员工在执行流程的过程中更顺畅、更高效、更稳健，构建可持续的团队执行体系。

一是流程赋能，让执行更顺畅。管理者的首要任务，是让团队学会驾驭现有流程，而不是被流程牵制。通过定期的案例复盘和操作演练，将复杂的标准作业流程转化为“关键步骤清单”，对容易出错的环节进行专项指导。与此同时，针对高频卡点问题建立快速应对模板，让员工在面对复杂任务时能够迅速找到最佳操作路径，从而避免因犹豫或紧张造成的效率损失。二是工具赋能，让执行更高效。智能工具的价值在于减负而非加压。管理者应当扮演“工具转译者”的角色，帮助员工把技术手段转化为实际能力。比如，指导团队掌握知识库检索技巧，利用AI提示功能优化对话节奏；在培训中引入场景化的工具实操环节，缩短学习曲线。通过这种方式，工具才能真正发挥出“降维”效用，帮助员工在繁重任务中轻装上阵。三是技能赋能，让执行更可控。执行力的最终落点仍然在客服个人。为了让团队在高压环境下保持稳定表现，管理者需要建立“微技能训练”机制，将沟通技巧、应急处理和多任务并行等能力融入短时高频训练。角色扮演、表扬反馈和经验分享，不仅能帮助员工形成肌肉记忆，还能促进团队内的经验传递。这样，执行不再依赖少数“高手”，而是成为可复制的整体能力。总之，通过流程、工具与技能的“三重赋能”，管理者为团队提供了全方位支撑，形成稳固的体系化能力。当客服的操作负担被降低、操作能力更稳健时，便能够以更充沛的精力和更专业的姿态面对客户，展现出“专业高效可信赖”的服务形象，客户所体验到的就是更加顺畅、等待更短、解决更快的高质量服务。

（三）触发：让服务动作在恰当时机发生

在高频外呼与客户体验并重的工作环境中，时机往往决定了沟通的成败。即便员工具备充足的动机和能力，如果缺少关键节点的触发，行动也可能延误甚至失败。在客户服务过程中，时机选择尤为重要。因此，管理者需要建立一套既能提示、又能引导的触发机制，让行动在恰当的时候发生。系统提示：让触发更精准。在系统提示方面，应充分利用系统的智能化功能，让员工在服务的关键节点关注系统自动弹出的合规操作指引和业务优先级提示，让信息传递更加精准，不浪费与客户沟通的每分每秒。现场引导：让触发更灵活。在现场管理方面，小组长应借助实时监控系统，观测一线员工的沟通过程。通过内部通讯工具，及时提醒员工何时发起联系，即时提供补充信息或策略建议，帮助员工在合适的时间抛出关键信息、化解客户疑虑，确保沟通连贯且高效。在进度提醒方面，借助动态可视化管理面板，结合客户反馈数据及时调整任务优先级排序，让员工在忙碌中始终对“先做什么、后做什么”有清晰判断。问题复盘：让触发更有效。小组长将每天外呼过程中遇到的业务问题与客户反馈及时记录、分类汇总，并在每日班前会中进行针对性业务提醒。集中解答疑问、查漏补缺，确保全员在知识点与操作要求上保持一致。会后通过抽查录音、跟进复盘等方式验证执行效果，及时校准偏差。同时，持续强化云外呼业务操作的合规性与准确性要求，形成“问题收集—集中解答—执行验证—持续优化”的管理闭环，确保团队在高效执行的同时稳定提升服务质量与客户体验。总之，触发机制的价值不只在于“提醒去做”，更在于“提醒怎么做、何时做”。通过系统提示、现场引导和工作复盘的有机结合，客服能够在最恰当的时机采取最合适的行动，不仅减少遗漏和延误，还能避免打扰客户；客户接收到的往往是“刚好及时”的服务与关怀，不会因过度打扰而反感，也不会因延迟响应而失望，从而在关键时刻感受到服务的价值。

在AI智能机器人深度嵌入银行业务的背景下，福格模型的三大核心要素为一线团队的服务质效优化提供了清晰路径。当三者形成有机闭环，员工既能保持积极投入的服务动机，又能依托流程、工具与技能形成稳定执行力，并在关键节点获得恰当触发，实现行动的及时与精准。由此，不仅可以在短期内提升服务效率和客户体验，更能在长期运行中沉淀为团队的内生驱动力与文化基因，使技术与人工形成互补，真正实现效率与体验的双向提升，为银行客服中心的数智能化转型奠定坚实基础。

《客户世界》创办于2003年1月，是中国客户服务与数字运营行业的旗帜媒体。本文刊载于2025年蓐收辑（总第239期），本文作者：邬江来自中国建设银行远程智能银行中心兰州分中心；联络编辑：edit@ccmw.net