T研究：2020智能客服預見未來(31頁).pdf

《T研究：2020智能客服預見未來(31頁).pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《T研究：2020智能客服預見未來(31頁).pdf（31頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、2020年05月 May.2020 智能客服預見未來智能客服預見未來 &智能客服趨勢發展白皮書智能客服趨勢發展白皮書 企 業 服 務 數 據 專 家 DATA EXPERT OF ENTERPRISE SERVICE 目錄目錄/ /CONTENTCONTENT 0101 市場縱覽市場縱覽 0202價值解析價值解析 0303趨勢嗅探趨勢嗅探 PART .ONEPART .ONE 市場縱覽市場縱覽 企 業 服 務 數 據 專 家 DATA EXPERT OF ENTERPRISE SERVICE 傳統客服傳統客服云客服云客服 20002000年年 本地自建型呼叫中心發展迅猛，核心技術是硬件程控電話

2、交換機、 語音板卡和PC系統交互的CTI集成技術 主要滿足的業務方向是大中型呼叫中心服務 20102010年年 托管型(租用型)呼叫中心興起，首先是架構上從企業本地機房變為IDC機房集中式部署硬件程控交換系統， 通過硬件服務器的堆疊實現更大并發容量的語音軟交換處理能力，從商業模式上，改變自建一次性建設和 投入為按期租用方式，減輕了企業建設成本壓力，從管理難度上也減少了企業的維護的持續性投入 本階段持續增長的業務方向為企業級的客服中心和電銷外呼服務中心 20152015年年 云計算、SaaS概念引入，客服系統從托管型進化為云服務型，軟交換服務采用高可用、模塊化、彈性可伸縮的云計算資源 部署，不再

3、依賴傳統硬件方式，從管理維護，成本控制、應用擴展性方面極大提升 云服務的特性和彈性、云存儲模式使其既可以支撐小型客戶的初始化建設，也能滿足超級大型客戶的高并發高可靠應用， 故客服系統迎來一波高速的發展，主要面向互聯網企業、在線教育、金融、保險等行業 20172017年年 智能和AI技術的引進，標志性就是智能機器人(文 本機器人、語音機器人)、智能質檢等。隨著AI的 引入加強客服系統的能力以及價值，降本增效的 價值點得到更好的提升 客服市場歷經四大發展階段，來到了客服市場歷經四大發展階段，來到了AIAI智能時代智能時代 智能客服已經成為客服產業的重要拼圖智能客服已經成為客服產業的重要拼圖 有客服

4、業務的企業有客服業務的企業 自建客服的企業自建客服的企業 建設云客服的企業建設云客服的企業 擁有智能客服企業擁有智能客服企業 88.2%49.2%38.4% 22.1% 客服作為國內引入的最早的企業信息化服務系統之一，一直以來在企業信息化規劃當中扮 演高效輔助位角色?？头擎溄悠髽I和客戶的重要紐帶，極大影響著企業的銷售成果、品 牌形象。 但客服行業人員流動性大、員工普遍教育水平低、培訓難度大、重復性勞動嚴重、客服效 果難以評估等問題一直令客服在企業綜合對外業務及IT建設中處于相對弱勢地位。 在國內市場當中，企業對客服的訴求普遍較高，有88.6%的企業擁有客服業務，這奠定了 客戶市場廣闊的市場空

5、間。不過由國內產業結構特征，其中只有49.2%的企業選擇自建客 服業務，其余市場則由外包業務接收；但隨著云計算的普及，自建客服成本的下降，企業 對客服效果、質量的重視，有38.4%的企業已經將客服搬上了云端；而更進一步隨著AI技 術在各行各業開始加速落地，NLP在客服場景下獲得了較好的實踐應用，已經有22.1%的 企業基于云的方式構建了AI智能客服。這也預示智能客服既是客服的趨勢，也是智能客服既是客服的趨勢，也是 客服產業市場的重要拼圖?？头a業市場的重要拼圖。 數據來源：T研究 2020/05 新基建助推智能客服加速滲透，信息化發達區域為主力新基建助推智能客服加速滲透，信息化發達區域為主力

6、智能客服在國內的優先滲透區域主要圍繞AI產業、信 息化產業相對成熟、經濟發達區域；同時傳統客服產 業較為發達的山東、安徽、江蘇等地也開始了客服產 業的轉型升級，AI客服在優化客服流程、客服效果， 簡化傳統客服管理、客服成本，提升客服質量、效率 等方面顯現出了巨大的效果，令區域企業數字化轉型 升級、AI相關產業加速落地。 在行業層面，響應政策的積極號召，新基建囊括的能源、5G通訊、新 金融、工業互聯網等相近的行業，對AI智能客服的試點應用非常突出。 信息、通訊領域在使用智能客服方面非常積極，大量在線的回訪、抽檢、 售前轉化提升等業務在智能客服的加持下，呈現出10倍以上優化效果。 數據來源：T研究

7、 2020/05 全天候、海量客服數據交互，促使企業客服智能化全天候、海量客服數據交互，促使企業客服智能化 如果企業只需要客服在線，同時業務量很小的狀態下，可能無法用到智能客服機器人。 所以傳統客服還是他們的首選。 這類業務的企業對智能客服的訴求不強烈，導入智能客 服的動力也不足。 在這幾種場景下企業就有了比較強的用智能客服來替代傳統客服的動力： 在線會話量巨大，知識庫建立不足在線會話量巨大，知識庫建立不足，傳統客服坐席已經不足以勝任數據量激增 的會話業務 7 7* *2424小時服務小時服務也是一個巨大且必須剛需替換的原因 售前到售后的全服務體系售前到售后的全服務體系，傳統客服在售前與售后業

8、務當中，以往是割裂的。 對客戶而言，服務的感知不統一，造成客戶對品牌、產品服務的滿意度下滑嚴 重，而智能客服在統一客服體驗方面有巨大的優勢 多渠道、多終端的同時服務多渠道、多終端的同時服務，傳統客服無法同時處理在線、通話服務，而智能 客服的出現解決了這一問題，極大增強了客服的響應能力 在不同的行業當中，智能客服滿足的場景以及實現的價值也有所不同，因此最終打動企 業客戶使用智能客服的核心動力最終落在了使用使用AIAI來解決繁瑣重復的人力勞動來解決繁瑣重復的人力勞動，通過數通過數 字化來提高的業務精準度字化來提高的業務精準度，而最最根本的是在規?；瘶I務的情形下幫助企業節省了多少最最根本的是在規?；?/p>

9、業務的情形下幫助企業節省了多少 預算或者增加了多少銷售預算或者增加了多少銷售。 數據來源：T研究 2020/05 企業應用智能客服之后企業應用智能客服之后- -效果拔群效果拔群 效果增益比例效果增益比例 30.6% 36.7% 40.5% 27.8% 43.5% 31.7% 73.8%的企業使用智能客服，顯著感受人力成本下降人力成本下降； 人力成本下降30.6% 63.9%的企業使用智能客服，服務響應服務響應/ /應答率應答率大幅提升； 平均應答率提升了40.5% 57.4%的企業使用智能客服，客戶滿意度客戶滿意度提升顯著； 客戶平均滿意度提升27.8%。 55.7%的企業使用智能客服，處理客

10、戶咨詢頻率處理客戶咨詢頻率提高； 這種頻率效能增加了43.5%。 47.5%的企業使用智能客服，銷售線索轉化率銷售線索轉化率提高； 轉化率比以往提高了31.7%。 19.7%的企業使用智能客服，感受到整體服務效率提升整體服務效率提升； 整體服務效率提升了36.7% 數據來源：T研究 2020/05 PART .TWOPART .TWO 價值解析價值解析 企 業 服 務 數 據 專 家 DATA EXPERT OF ENTERPRISE SERVICE 智能客服改變傳統客服智能客服改變傳統客服環節增加但效率提升環節增加但效率提升 智能客服是客服產業的未來，或者說是時代變革的必經產物。智能客服融入

11、AI能力從而更好的提高企業的運營效率。是當前產業中技術發展最先進，智能化程度最高、增量最快的產品。 同時智能客服不僅僅只有AI，它是一套全場景的服務型產品，為客服在服務中提供便捷的操作、建立團隊內部標準化流程、提高團隊整體服務效率和服務質量。 智能客服體系智能客服體系 用戶用戶客服系統客服系統服務服務 C端 B端 智能客服智能客服 人工客服人工客服 IMIM客服客服電話客服電話客服 業務咨詢業務咨詢 投訴建議投訴建議 產品反饋產品反饋 服務質量服務質量 工單處理工單處理 兩大場景兩大場景 服務場景服務場景 營銷場景營銷場景 自助問答自助問答信息推薦信息推薦 信息收集信息收集 輔助人工輔助人工

12、自助服務自助服務 回訪通知回訪通知 客戶存儲客戶存儲 智能客服常見的兩種場景應用智能客服常見的兩種場景應用服務場景服務場景 服務場景服務場景 客戶發起服務訴求 語音機器人 接聽和服務 在服務場景中，包括微信、APP、官網以及電話流程基本一致。 在服務場景下的呼入服務&客戶自助服務流程中，AI已經可以在接入的初期以及后續的服務評價中得以落地。通過AI來縮短了流程傳遞的時間，提高單位時間的數據流傳效率，并在業務 發生問題時快速進行回溯，智能客服隨NLP技術的日益成熟將會在更多的流程環節中拓展更多的應用范圍。 AI接聽 語音導航 在線客服 接入 郵件 短信 文本機器人 應答 轉人工分配 和排隊處理

13、坐席人工 服務 轉人工分配 和排隊處理 坐席人工 服務 坐席人工 服務 智能化處理： 1.客戶資料檢索 2.工單生成和查詢 3.知識庫關鍵詞匹配和自動檢索 AI引擎：NLP/ASR/TTS 傳統人工處理方式 人機協同 通話數據會話記錄統計報表系統監控 智能質檢實時監控BI大數據分析 服務運營與監控管理 語音轉寫和文本分析的質檢 情緒分析和會話風險分析 數據聚合和挖掘分析 全 渠 道 接 入 營銷場景營銷場景 坐席在線 智能客服常見的兩種場景應用智能客服常見的兩種場景應用營銷場景營銷場景 營銷場景主要包含營銷呼出&特殊業務（如催繳、催收提醒）。 在營銷場景下又分為輔助位客服和機器人客服。目前在輔

14、助人工客服方面，AI還沒有滲入關鍵的流程環節，只在客戶溝通、信息記錄等關鍵環節上有一定的AI能力輔助，在外呼這個前期 關鍵的流程環節中還沒有與人工外呼做很好的支持和結合；在機器人客服的場景下，AI已經在語音機器人、智能分配的主流程關鍵環節中實現了切入和替換，在篩選客戶、策略調整節點 中也利用AI進行了能力的加強。在智能客服主流程中，AI所能提供的結合點和高效能力會隨AI技術的進一步成熟逐步釋放。 外呼任務 批量外呼 手工呼叫 語音機器人 預測外呼 語音交互 意圖識別 轉人工分配 和排隊處理 坐席人工 服務 語音實時轉寫 銷售輔助 客戶資料 銷售線索 聯絡計劃 知識庫 傳統人工外呼 轉人工處理

15、數據交互 42.642.6% % 智能客服解決客服場景的核心問題智能客服解決客服場景的核心問題 機器人機器人 外呼外呼 智能分流智能分流 / /接聽接聽 在線客服在線客服 功能功能 建立標準建立標準 化服務化服務 智能智能 自助問答自助問答 數據分析數據分析接口能力接口能力 多渠道多渠道 整合整合 內部協作內部協作績效考核績效考核 智能客服解決客服業務的核心問題智能客服解決客服業務的核心問題 41.041.0% %26.2%26.2%39.339.3% %37.7%37.7%36.136.1% %34.434.4% %29.529.5% %27.927.9% % 23.023.0% % 以營銷

16、機器人為例以營銷機器人為例 營銷機器人營銷機器人人工坐席人工坐席 1個機器人=8個人工坐席 365天隨時待命年工作天數年工作天數250天（除去節假日） 1000*365=365000通年撥打電話量年撥打電話量300*250=75000通 穩定，100%激情工作態度工作態度不可控，60%工作投入 全面、高效、客觀數據統計數據統計缺失、耗時、主觀 自動分類、標簽清晰客戶標注客戶標注手動分類、雜亂無章 數據來源：T研究 2020/05 智能客服的價值落地智能客服的價值落地 智能客服在數據運營層面的能力讓許多企業提升了 對數字化升級/數據化運營的新認知： 數據預處理，比如，數據清洗、分詞、專 名識別、

17、指代消岐等任務 模式學習，基于上億條文本，自動去發現 這些文本、語音語義的規律 知識抽取，針對上億條文本、語音，以繼 續學習到的模式進行二次抽取 增強學習+Bootstrapping，基于一些標 注數據、判斷準則，不斷重復第2、3點， 并給出準確率超過99%的結果數據 數據運營是企業運營過程的核心，如果孤立的數據 會讓企業很難全面了解運營情況，缺失的數據可能 會讓企業造成錯誤的決策。智能客服對服務過程中 產生的所有數據進行收集，并通過BI，企業可以隨 時將所有數據進行自我需求定制。 基于AI的能力，客服機器人、客服動作的RPA應用 不僅對傳統的客服業務進行了優化，也把業務流程 與數據流進行了有

18、效統一，實現了數據驅動決策的 客服流程再升級。 “容聯七陌作為智能客服領域的No.1，引領智能 客服行業發展，這也是首汽選擇容聯七陌的重要原因。 不論產品體驗、解決能力、到產品覆蓋場景，不但可以 滿足我們服務運營所需，而且通過容聯七陌全場景智能 客服系統幫助我們建立數字化運營體系，加強對數據運 營的能力，從而大幅度提高服務運營的整體水平，讓人 工客服可以有精力做更具價值的工作?！?在數字化運營層面在數字化運營層面。從流量入口端、用戶行為、 到內部運營整個服務環節中，產生的所有數據都可以通 過容聯七陌全場景智能客服查看到。全平臺數據指標監 控，洞察業務狀況，海量用戶標簽，圈定用戶等級分層 處理。

19、首汽可建立自己專屬的數據運營模型，從而加快 運營服務的數字化運營效果。 建立從用戶服務數據、客服工作數據、平臺運營數 據完整的標準化流程運營體系，同時通過BI，首汽 約車可建立自己專屬的數據運營模型，從而加快運 營服務的數字化運營效果； 包含核心數據、實時監控和目標監控，整體掌握業 務各方面數據，實時監控指標變化，查看當前KPI達 成情況。 數據來源：T研究 2020/05 首汽約車首汽約車 客服總監：客服總監： 智能客服的價值落地智能客服的價值落地 智能客服在數據運營層面的能力讓許多企業提升了對數字化升級/數據化運營的新認知： 數據預處理，比如，數據清洗、分詞、專名識別、指代消岐等任務 模式

20、學習，基于上億條文本，自動去發現這些文本、語音語義的規律 知識抽取，針對上億條文本、語音，以繼續學習到的模式進行二次抽取 增強學習+Bootstrapping，基于一些標注數據、判斷準則，不斷重復第2、 3點，并給出準確率超過99%的結果數據 智能客服會服務過程中產生的所有數據進行收集，這是傳統客服或者單個產品無法實 現的。數據運營是企業運營過程中最核心，如果孤立的數據會讓企業很難全面了解運 營情況或者缺失的數據可能會讓企業造成錯誤的決策。智能客服會完全解決企業此類 需求，并通過BI，企業可以隨時將所有數據進行自我需求定制。 基于AI的能力，客服機器人、客服動作的RPA應用不僅對傳統的客服業務

21、進行了優化， 也把業務流程與數據流進行了有效統一，實現了數據驅動決策的客服流程再升級。 數據來源：T研究 2020/05 智能客服的構建方法與前提條件智能客服的構建方法與前提條件 拓荒階段拓荒階段 成長階段成長階段 成熟階段成熟階段 統一咨詢入口 客服培訓 知識庫積累 前提前提 條件條件 構 建 關 鍵構 建 關 鍵 客服人員熟悉業務 能解決70%以上咨詢 前提前提 條件條件 構 建 關 鍵構 建 關 鍵 構 建 關 鍵構 建 關 鍵 知識庫能解決70%以上咨詢 機器人介入為提升響應水平 前提前提 條件條件 策劃開展業務培訓，客服人員回答問題能力要超過80% 程序展開技術竄講，客服人員回答問題

22、能力要超過80% 根據策劃和程序問題，客服人員寫成知識庫 知識庫設置review人，反復理解與注解 知識庫建設為核心，重點關注“知識庫覆蓋率” 知識庫細化到每一個知識點，不要只記錄FAQ 核心是利用智能機器人提升MTTA和 MTTR 自動識別用戶咨詢并推薦答案，問題 無法解決時轉技術支持 知識庫迭代，逐步提高機器人效率 解決方案：解決方案： 電子商務案例精選電子商務案例精選- -容聯七陌容聯七陌 海拍客成立于2015年，創始團隊主要來自 阿里巴巴，致力于將海內外最新的品牌、最新的 知識、最好的消費理念通過全中國母嬰店，帶給 三線以下城市的消費者，幫助消費者完成消費升 級。2018年海拍客年交易

23、總額突破100億，正 逐步發展為匯聚品牌方、經銷商、實體店、消費 者于一體的母嬰產業互聯網平臺。 客客 戶戶 簡簡 介介 用戶咨詢渠道太多（網站、APP、電話和微信小程序等）無法 集中回復，頻繁切換服務效率低； 人工工作強度過大，且用工成本過高； 用戶行為、來源無法收集，不能有效做用戶分析，提高轉化率； 需要完善精準的數據統計報表功能，詳細統計用戶以及客服的 數據； 應用效果應用效果 客戶痛點客戶痛點 接待速度提高87.6%87.6%； 生成用戶行為畫像，轉化率 提高24.3%24.3%； 客戶滿意度(活躍度及復購率) 提高13.4%13.4%； 人工效率提高57.5%57.5%； 咨詢流失率

24、降低78.6%78.6% 售售 前前 場場 景景 整 合 咨 詢 入 口 渠 道 網站 APP 微信 電話 售售 中中 場場 景景 售售 后后 場場 景景 雙流量分流 X-Bot 機器人 IVR語音 導航 建 立 電 商 場 景 知 識 庫 在線客服 輔助回復 營銷數據 建立畫像 輔助人工 智 能 推 送 地 址 確 認 信息記錄 CRM記錄/ 標簽分類 購買 記錄 派 送 貨 通 知 語音 通知 - 確認 收貨 時間 地點 下 單 后 信 息 確 認 用戶 屬性 退 換 貨 問 題 處 理 多 渠 道 咨 詢 入 口 打 通 購 買 信 息 同 步 推 送 內部問題流轉 自動生成工單 觸發

25、器 計時 提醒 服 務 滿 意 度 調 查 服 務 滿 意 度 評 價 滿 意 度 問 卷 / 改 進 建 議 解決方案：解決方案： 在線教育案例精選在線教育案例精選- -容聯七陌容聯七陌 學霸君是國內知名的K12在線教育賽道頭部 企業，也是國內領先的中小學智能化教育公司。 自2012年成立以來學霸君始終堅持踐行“用技 術提升教學效率”，引領AI、大數據等智能化技 術在教育領域的融合發展。截至目前已積累超 9000萬忠實學生和家長用戶，累計解決問題近 100億道，被評為“2019年度在線教育領域最 佳口碑企業”。 客客 戶戶 簡簡 介介 學員和家長咨詢渠道多樣（網站、APP、電話等），需要統一

26、 管理； 內部協作流轉遇到瓶頸，難以及時處理學員和家長的問題，影 響客戶體驗； 課程通知依賴人工，工作繁瑣量大且效率低下 ； 客服工作效率及服務質量通過人工抽查無法有效了解，存在疏 ，隱藏巨大的服務質量風險； 應用效果應用效果 客戶痛點客戶痛點 回復速度提高65.3%65.3%； 工作效率提升58.7%58.7%； 家長和學員滿意度提升45.2%45.2%； 人工坐席壓力釋放47.1%47.1% 售售 前前 場場 景景 整 合 咨 詢 入 口 渠 道 網站 APP 微信 電話 售售 中中 場場 景景 售售 后后 場場 景景 雙流量分流 X-Bot 機器人 IVR語音 導航 建 立 在 線 教

27、育 知 識 庫 在線客服 輔助回復 營銷數據 建立畫像 輔助人工 信息記錄 CRM記錄/ 標簽分類 報名 信息 付 費 流 轉 C R M + 工 單 聯系 計劃 語音機器人 服務回訪 課程滿意度調查 問 題 處 理 打 通 反 饋 咨 詢 多 渠 道 入 口 工 單 系 統 用戶跟進 通話 錄音 來去電 彈屏 云呼叫中心/ 通訊能力 課程通知 語音通知 服務質量調查上課提醒 PART .PART .THREETHREE 趨勢嗅探趨勢嗅探 企 業 服 務 數 據 專 家 DATA EXPERT OF ENTERPRISE SERVICE 5G5G時代下智能客服的進化時代下智能客服的進化 01.

28、01. 5G 5G海量數據奠定了智能客服機器學習的良好基礎海量數據奠定了智能客服機器學習的良好基礎 目前的智能客服表現往往是“批評不僅僅是贊”，經常被吐槽“我無法理解！“在5G時代，海 量數據為機器學習奠定了強大的數據基礎，令智能客服經常性“智障”的問題就能被緩解。 02.02. 5G 5G讓智能客服的應用場景發生改變讓智能客服的應用場景發生改變 5G為視頻服務提供低延遲，高帶寬服務催生基于視頻的應用快速落地，未來5G場景下的智能客 服產品，與客戶的聯絡渠道從電話、在線客服，擴展到音視頻，要求智能客服具備多模式的適配。 03.03. 5G5G時代還會催生云計算到邊緣計算的模式改變時代還會催生云

29、計算到邊緣計算的模式改變 5G可以使智能客服產品的云計算集中算力模式，部分轉變為將復雜AI應用和計算到本地化，帶 來更靈敏和高效的應用方式。 04.04. 5G5G催生物聯網行業的快速發展催生物聯網行業的快速發展，客服對象萬物皆可，客服對象萬物皆可 5G打通物聯網的鏈接關節，包括具備物聯網能力的事物，智能客服與物聯網貫通，服務模式會 由被動變為主動，由萬物發現問題提前告知客戶，“你的產品需要升級或修改”。 知識圖譜到知識圖譜到NLPNLP語義理解，智能客服還能更聰明語義理解，智能客服還能更聰明 中文環境下的語義理解，在高度密集型語音、文本溝通場景的智能客服行業使用場景中，當前 的基于自然語言的

30、語義理解，在監督學習和標注輔助模式下，在部分封閉型、問答型場景下可 以得到很好的利用。 問題庫問題庫+ +檢索檢索 早期知識圖譜早期知識圖譜 ( (定理證明系統定理證明系統) ) 新知識圖譜新知識圖譜 ( (深度學習深度學習) ) 超級搜索超級搜索+ +深度學習深度學習 FAQ的早期整合 基于定理證明的“模擬心 智”語言邏輯 神經網絡+深度學習 構建了更智能的知識圖譜 NLP得以在客服領域實踐 并獲得良好效果 深度學習+強化學習的新算法 +超級搜索技術，自然語言表達和理解 再次升級，釋放到客服領域可以更加人 性化、智能化 AIAI技術發展與客服的結合技術發展與客服的結合 0101 0101 但

31、仍然需要語音AI技術進步帶來的更新，更落地的應用來滿足純自然語言情況下無監督學習和 神經網絡支撐下的自然語言理解能力的進一步提升。 進一步優化智能客服的體驗，需站在圈外看進一步優化智能客服的體驗，需站在圈外看 全場景的覆蓋全場景的覆蓋：智 能客服不再是單模塊 化產品，是對服務過 程全場景的功能覆蓋， 從而會提高企業使用 的體驗，不在因為服 務環節需要采購單獨 的在線客服、CRM、 OA、工單等等獨立的 產品，讓內部服務變 成孤島，無法串聯； 標準化流程標準化流程：智能 客服擁有完善全場景 功能，并且為企業建 立的標準化服務流程 (支持定制化流程)和服 務模型，企業在使用 時會更簡單輕松，同 時

32、內部的服務標準隨 之建立； 響應速度：響應速度：融入AI 后，在客戶的咨詢響 應速度、接起率、問 題解決能力上都會相 比傳統客服得到大大 的提高，傳統的人工 回復速度在210m左 右，但AI機器人是毫 秒級響應，會在用戶 體驗上得到很大的提 高； 數據能力：數據能力：智能客 服會服務過程中產生 的所有數據進行收集， 這是傳統客服或者單 個產品無法實現的。 數據運營是企業運營 過程中最核心，如果 孤立的數據會讓企業 很難全面了解運營情 況或者缺失的數據可 能會讓企業造成錯誤 的決策。智能客服會 完全解決企業此類需 求，并通過BI，企業 可以隨時將所有數據 進行自我需求定制。 傳統客服傳統客服智能

33、客服智能客服 人工客服交出主力位置，智能客服站人工客服交出主力位置，智能客服站C C位位 智能客服在整個服務環節中角色將會越來越重，但不會去完全替代 人工客服，某些場景下可以完全替代。 智能客服會變成一個強大的中樞，通過中樞去串聯內外部，在外部 會讓用戶的體驗越來越好，問題和服務的解決效率會越來越快，對 內會讓內部流程越來越便捷，從而釋放更多的內外部資源。 智能客服作為中樞，會串聯起來企業所有的數據，讓企業對內運營 中越來越方便。 智能客服更重要的潛在價值，就是會推動人工客服往專業性發展， 只是對行業以及客服人帶來的更重要的價值。 智能客服極可能出現頭部效應智能客服極可能出現頭部效應 智能客服

34、是不斷擁抱老場 景，并發掘新場景的發展 過程。隨著不斷發展，智 能客服產品的解決能力不 斷提高，會吸引更多的客 戶使用。 除優勢的TMT、在線教育、 電商等行業繼續擴張和深 耕以外，基于+互聯網的 新制造、新農業、娛樂行 業對智能客服的訴求也打 開了窗口。 客戶資源、使用場景越多。 智能客服的占有率會越來 越多，會吸引更多客戶來 選擇，從而逐漸建立自己 的核心競爭力，使整個行 業優勢聚集在頭部廠商中， 產生競爭的壁壘。 客戶池變大客戶池變大競爭優勢集中競爭優勢集中 互聯網廠商從互聯網廠商從2C2C到到2B2B的跨界開始不確定的跨界開始不確定 在新基建領域，互聯網頭部企業是資源的供給者，也是智能

35、客服廠商的資源供給方， 如云服務能力、AI計算能力。在生態圈和流量入口方面，互聯網頭部企業是主要的 流量入口，智能客服廠商會適配各主要流量渠道，如微信、淘寶、百度搜索或者抖 音。在智能客服產品領域，雖然存在一定競爭關系，但更多是合作共贏，推動整體 進步發展的關系。 但 是但 是 互聯網公司中阿里巴巴已經有獨立的客服產品阿里小蜜，是一款云端的智能客服系 統，除為阿里淘寶、天貓店鋪提供客服支持以外，在新零售、政務也有相應的解決 方案；而更加難以估計的是與釘釘的結合，釘釘在2B市場是以跨界者的身份入局， 在智能客服領域也一定有相應的規劃。 騰訊也有自己的SaaS客服產品-騰訊云智服，包括智能機器人、

36、大數據分析、CRM等 配套服務。云智服目前在騰訊業務群組中是非核心業務，但騰訊IM能力毋庸置疑， 如果智能客服市場燃點到來，騰訊現有的IM、大數據、云計算、AI等能力，大概率 會讓云智服具備很強的競爭力。 字節跳動與華為目前在云客服、智能客服市場的布局還不十分明確。華為有智能客 服的解決方案，但沒有獨立的產品；字節跳動目前沒有獨立的智能客服產品或方案， 但已經開始招募客服工程師，其目標也可能是智能客服產品。從這兩家企業開始涉 足協同辦公領域來看，與之相關性較為緊密的業務系統都可能會被單獨推出，也不 一定就能保證這兩家品牌不會涉足客服產品市場。 阿里巴巴阿里巴巴-阿里小蜜阿里小蜜騰訊騰訊-騰訊云

37、智服騰訊云智服 字節跳動字節跳動-？華為華為-？ 打造打造6 6大核心，才能筑起智能客服公司的壁壘大核心，才能筑起智能客服公司的壁壘 產品產品能力能力通通話話能力能力AIAI能力能力云云應用管理能力應用管理能力服務能力服務能力運營運營管理機制管理機制 不管客服企業品牌多大、 客戶多少，最核心的還是 產品能力，產品、技術、 功能是否足夠領先，足夠 滿足客戶場景使用，這是 最核心的壁壘； 云呼叫中心是智能客服的 一環，但通話能力的技術 壁壘是最高的(比AI都要 高)，能否有穩定的通話能 力是核心壁壘； 目前很多廠商都在做AI，也有AI機器人，但功能強度差 異太多。AI機器人是否真的能為企業帶來價值

38、是很重要 的壁壘，出入賽道和完整的方案對于企業來說是完全不 一樣的體驗。如機器人文本、語音會話、智能質檢、座 席輔助、客戶畫像等場景，能為企業用來帶來人力成本 下降和管理難度的下降，才是真的壁壘； 產品基于深度云原生應用， 集群化部署、具備高度可 擴展性、彈性和適應性。 可實時監控系統模塊運行 狀態，具備強大的災備恢 復管理機制； 客戶上線后到整個生命周 期的服務是否可以滿足客 戶需求，這點很重要，目 前有很多企業簽約之后就 撒手人寰了，對于SaaS來 說是完全錯誤的； 長期服務于SaaS、PaaS型 客戶，使智能客服公司可以 建立有效的業務流程、財務 流程、運營團隊、服務支撐 團隊、產品研發

39、團隊、可以 以高度有效的方式服務于數 量眾多的存量客戶，同時不 斷獲取新增客戶，保持智能 客服公司的現金流穩定，業 務持續增長。 全場景智能客服 全場景智能客服系統，覆 蓋售前、售中、售后所有 服務環節 在線客服系統智能質檢智能文本機器人 大屏監控 工作手機智能語音機器人云呼叫中心云電銷 云視頻會議CRMBI智能報表 全渠道覆蓋，不丟消息閃 電響應，助力售前階段提 高效率 獲客+服務 績效+考核 智能問答服務 客戶回訪 行為監控 語音自助服務 數據管理 拓客營銷 PaaS能力大數據能力 第三代智能機器人X-Bot 準確率達92%，節省80% 人力 依托AI完成服務全量會話、 通話質檢，提高效率

40、和準 確率 智能電話銷售管理系統， 助力銷售全流程化管理 智能彈屏、語音導航，排 隊分流，音質清晰穩定 AICall模擬真人發聲場景： 回訪、確認、通知等服務 場景 集APP+員工效率于一體 的銷售管理智能終端 可視化數據運營，幫助企 業進行業務監控和預警 精細化銷售流程、銷售任 務、績效管理，保障銷售 業績 有會+僅需瀏覽器，即可 快速加入一場會議，無需 硬件、APP 智能化數據運營工具，自 定義數據配置，快速實現 數據分析 全面的通訊云服務，上百種 能力接口 基于大數據分析，設計更貼合實 際場景需求產品 容聯七陌-擁有10多年通 訊技術經驗，并擁有優秀的AI 技術團隊，不斷打磨產品，已 經

41、實現產品覆蓋企業售前、售 中、售后等所有“服務+營銷” 場景。與首汽約車、好未來、 快手、今日頭條、途家、新東 方、360、噠噠英語、蛋殼公 寓、問吧等多行業標桿企業達 成深度長期合作。 其行業首創“多渠道整 合SaaS云客服”，利用通訊 能力與人工智能技術解決企業 客戶服務和客服工作效率難題， 持續推出：七陌云客服(智能 云客服)、七陌云電銷、智能 機器人(X-Bot、AIcall)、工作 手機、CRM等產品，為企業 提供完整的全場景“服務+營 銷”產品解決方案。 適 用 場 景 及 解 決 方 案 容聯七陌產品及服務容聯七陌產品及服務 APPENDIXAPPENDIX 附錄附錄 企 業 服

42、 務 數 據 專 家 DATA EXPERT OF ENTERPRISE SERVICE 樣本結構樣本結構 數據來源：T研究 2020/05 調研說明調研說明 報告說明報告說明 本報告數據截止至2020年5月。 總體調研樣本容量647家企業/組織，N=647。 在后繼的研究過程中，T研究可能更新部分數據，如果市場 沒有重大變動，T研究將不再形成單獨的報告來說明。 本報告中關于智能客服重要發展歷程、產業發展動態、未來 產品進化方向等定性研究內容感謝容聯云通訊、容聯七陌產 品、技術、市場專家的大力支持。 企業用戶規模企業用戶規模 50人以下EntryEntry（微型企業）（微型企業） 51-200

43、人Min SMBMin SMB（入門級小微企業）（入門級小微企業） 201-500人Med SMBMed SMB（中型小微企業）（中型小微企業） 501-1000人Large SMBLarge SMB（大型小微企業）（大型小微企業） 1001-2000人EnterpriseEnterprise（中大型企業）（中大型企業） 2001人以上Large Large E Enterprisenterprise（集團型企業）（集團型企業） 重要聲明重要聲明 本報告為T研究聯合容聯七陌共同出品。容聯七陌作為目前國內云客服/智能客服領域的頭部品牌，在電 子商務、在線教育、互聯網金融、TMT行業擁有眾多國內5

44、00強企業客戶，關于行業智能客服應用實踐、 效果等參數，均為T研究、容聯七陌以及企業客戶聯合制定。 本報告所涉之統計數據，主要來自于社會公開數據（如：國家統計局、工信部定期發布數據，上市企業 公開數據等），桌面研究（包括：企業公開信息產品/服務、案例、白皮書、活動、新聞資訊等）， 以及調研獲取的一手數據（包括專家訪談、企業用戶訪談、問卷調查等），由專業人員分析清洗，再由 分析師結合行業經驗與T研究多年優化迭代的分析模型計算得出。 由于調研采樣規模與調研顆粒度所限，本報告所含統計數據僅反映分析對象的基本特征，未必與客觀情 況的細節完全一致。如需了解細分市場情況，建議您針對聚焦問題專門發起調研進行

45、分析。鑒于上述情 形，本報告僅作為市場參考資料，T研究不因本研究報告(包括但不限于統計數據、模型計算、觀點等)承 擔法律責任。 關于關于“T T研究研究” T研究為“人稱T客”旗下智庫品牌，T研究每年發布企業級信息化相關研究報告、數據分析成果等。面 向企業IT信息化市場提供全生命周期（包括市場競爭分析、品牌策略研究、銷售與市場份額監控等）的 數據、調研、咨詢服務。 基于開放的平臺，可迅速獲取各區域、各行業以及各種類型的IT信息化產品在企業用戶端的實踐情況， 為企業提供敏捷、更靈活的數據決策參考服務。 企企 業業 服服 務務 數數 據據 專專 家家 DATA EXPERT OF ENTERPRISE SERVICEDATA EXPERT OF ENTERPRISE SERVICE