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2018年我国智能客服应用在各行业场景痛点及客服产品需求

    中国客服软件市场主要由电信运营商、呼叫中心设 备厂商、传统呼叫中心厂商、传统客服软件厂商、系统集成商、云客服SaaS 厂商、客服机器人厂商等构成。

    呼叫中心市场中,运营商话费规模在10-20亿之间,呼叫中心设备厂商占10- 20亿左右规模,传统呼叫中心厂商占10-20亿规模,业务系统集成商和行业 集成商占30-40亿规模,总计60到100亿市场规模。其次,在线客服领域,传 统软件公司和SaaS公司各占10亿左右规模,各类系统集成商占10-20亿规模, 总计约40-50亿市场规模。此中国客服软件当前存量市场规模在100-150亿人民币。

    由于客服人员招人难、培训成本高、流动性大,不易管理, 而客服机器人可以全天24小时工作,还能通过实时数据反馈不断学习,企业有 足够的动力用客服机器人取代一部分人工客服。根据智能客服厂商给出的数据, 客服机器人正在以40-50%的比例替代人工客服工作。

    中国大约有500万全职客服,以年平均工资6万计算,再加上硬件设备和基础设 施,整体规模约4000亿人民币。按照40-50%的替代比例,并排除场地、设备 等基础设施以及甲方预算缩减,大概会有200-300亿规模留给智能客服公司。

    随着智能设备、物联网的普及,各种设备也将成为企业服务客户的入口和新兴 场景,智能客服公司、尤其是AI公司有机会在千亿智能设备交互市场中分得 200-300亿规模。

    截止2018年5月28日,国内包括智能云客服以及客服机器人在内的公司共计 69家,累计融资额35.16亿元。未融资、种子轮、天使轮阶段公司占比超 58%。B轮到D轮公司共计8家,分别为小能科技、环信、智齿科技、Udesk、 追一科技、逸创云客服、意能通、V5智能客服。新三板公司共计6家,包括 小i机器人、快商通、风语者机器人、中科汇联、远传技术、融合通信。

    客服机器人背后的知识库还能通过实时提示和点选编辑 的方式帮助人工客服更高效地提供服务。因为对于企业来说,销售和客服人员 培训成本很高,且经验无法有效传递,这种人机协作模式可以让企业客服和销 售人员更专注于提供核心价值和服务。

客服机器人落地效果评测指标

考 量 因 素
相应能力
评测指标
基础算法能力
单轮算法能力
准确率、覆盖率
多轮对话能力
任务完成度;中断/跳出/调回;快速开发能力
人机协作
答案采纳率
业务解决能力/ 服 务 满 意 度
服务场景拆解能力; 业务理解能力
转人工率;问题解决率; 客户满意度
知识建设成本
训练师平台
 
行业知识图谱
知识图谱行业种类,完善度
知识维护成本
自主学习
自主学习完成度
知识运营平台
甲方自操作度
服务支持及保障
服务支持及保障级别
可 扩 展 性
系统扩展性,开放性
接口扩展性,接口丰富程度

数据来源:公开资料整理

    相关报告:智研咨询发布的《2018-2024年中国智能移动终端软件行业市场运营态势及发展前景预测报告

    语音客服机器人涉及到的底层技术除了与文字客服机器人相同的语义分析和 多轮对话技术外,还有语音识别和语音合成技术,前者解决呼入识别,后者 解决呼出发声。同时,为了实现客服质检和用户分析,还要进行一系列的声 纹识别、静音分析、语速分析、以及情绪分析等工作。

    当前,电话仍然是主流客服沟通渠道,在售前的电销场景以及一些外呼场景 下,也存在着大量重复性低效工作,比如快递送货电话提醒、企业针对客户 的信息提醒、金融行业的还款催收、以及初次主动营销的潜在客户筛选等。 针对上述痛点,一些智能客服公司也借助语音识别及合成技术,推出语音客 服机器人,辅助人工提升工作效率。

语音客服机器人解决场景痛点及核心价值

场 景
痛点
语音客服机器人价值
信 息 通 知 / 业 务 提 醒
还款提醒、会议信息同步、 上课告知、快递查收等提醒 量大;
耗费人工,效率低下
针对快递提醒,机器人可同时进 行大量外呼,并通过简单交互确 认对方状态并采集信息,提升快 递员工作效率,方便后续跟进
回访/抽检/ 问 卷 调 查
很多企业存在回访、抽检、 问卷调查需求,但人工回访 调查耗时耗力,且信息整理 效率不高
拥有多轮会话能力的机器人,可 以帮助人工高效完成流程性回查 或答案收集;
机器人拨打后,无需再次整理, 全部通话可自动输出标准结果
金 融 催 收 / 失 联 核 查
70%逾期未还款是忘记还款, 人工提醒可大幅提升还款率, 但人工催收占用大量时间, 催收效率不高;
人工进行失联核查耗时耗力
机器人提醒效率远高于人工; 针对故意拖欠的用户进行分类标 记,方便人工后续跟进干预;
辅助人工快速完成首次过滤,高 效筛选出失联客户
主 动 营 销
海量线索过滤耗时耗力,打 击销售信心;
客户意向分级统计不一,优 质客户线索流失
机器人外呼在首轮沟通中即可判 断用户意向,筛选出高意向客户, 方便销售二次跟进

数据来源:公开资料整理

    当然,语音客服机器人并非解决上述场景痛点的唯一方法,无论是短信提醒、 微信服务号、小程序等都可以成为解决上述问题的新形式,并且从效率和成本 角度看,语音客服机器人成本相对较高、效率也相对较低,电话漏接、拒接的 现象非常普遍。

    目前,智能客服产品在金融行业的应用主要在证券、银行、保险、互联网金 融等细分领域。从需求上看,金融行业售前服务仍以电销为主,对呼叫中心 产品的效率提升、服务质量把控、以及数据安全要求较高,售后则主要以用 户咨询、回访为主,对客服机器人产品的准确性以及外呼产品的易用性等要 求较高。

金融行业场景痛点及客服产品需求

场 景
痛点
产品需求及功能要求
售 前 场 景
电销需求旺盛,对效率和数 据隔离要求高;
用户征信信息是风控关键, 数据安全难以保障;
销售过程难以把控,敏感词 难以监控
云呼叫中心云电销系统,任务管 理、数据管理;
保障数据安全性,防止客户信息 泄露;
电销系统支持敏感词报警和会话 实时监控;
售 后 场 景
用户咨询问题相似度高,重 复性解答消耗较高人工客服 成本;
金融对业务知识点要求性高, 客服培训成本高,且客户咨 询难度高;
用户回访场景多,对外呼效 率要求高
客服机器人准确理解用户问题;
知识库快速查询和提取,客服机 器人自动查询回复;
客户系统与外呼系统对接,支持 自动弹屏

数据来源:公开资料整理

    证券、银行、保险行业大客户出于数据安全性考虑,对于客服系统和客服机器 人产品会倾向于选择本地部署,而且定制化需求多,客单价一般在几十万到百 万元级别。

    智能客服产品在教育行业的应用主要集中在教育培训机构以及在线教育 领域,此外一些高校网站或学生服务产品也会对客服机器人存在少量需求。

教育培训行业场景痛点及客服产品需求

场 景
痛点
产品需求及功能要求
售 前 场 景
网站访客流量转化率低;
销售线索流转复杂,执行效 率低;
销售漏斗数据不全面,无法 进行精细化运营。
通过浏览轨迹分析和主动触达, 提升转化效率;
线索分析、全渠道响应接待、一 键沟通;
包括用户浏览轨迹、所有客户访 问分析等数据在内的一整套转化 率漏斗。
售 后 场 景
存在大量重复性问题,消耗 人力成本;
业务知识多,员工培训和学 习成本高;
用户回访场景多,对外呼效 率要求高
客服机器人准确理解用户问题并 快速响应回答;
知识库快速查询和提取,客服机 器人辅助人机协作;
智能外呼系统,外呼系统与 CRM系统融合

数据来源:公开资料整理

    电商行业的客服需求主要集中在线上,以售前咨询和售后服务为主, 由于咨询量大、重复问题多,且服务效果难以把控,因此需要通过客服机器 人减轻人工客服工作压力,同时提升客服体验,及时跟踪和把握客服效果。

电商/零售行业场景痛点及客服产品需求

细 分 行 业
痛点
产品需求及功能要求
电 商
访客咨询量大,重复性问题 多,耗时耗力;
服务效果难以把控,转化率 低,售后影响客户评价;
客服机器人承担部分工作;
通过浏览轨迹分析和主动触达, 提升转化效率;
客服质检分析,实时监控
餐 饮
线下服务量大,人力成本高
智能客服系统提升线下客服体 验,提升客服效率;
生 活 消 费
传统生活消费品线上渠道客 服需求大;
线上线下客户数据打通及管 理难度高
需要在线客服和客服机器人提 升线上客服体验;
积累用户数据,提升用户转化, 提升客户管理水平
零 售 商 超
线下客服工作量大,客户数 据难以管理跟踪
智能客服系统提升线下客服工 作效率,用户画像、数据分析 提升客户管理水平

数据来源:公开资料整理

    生活消费、餐饮、零售、商超则主要以大型连锁品牌为主。未来,随着线下设 备的智能化以及自助化,这些企业对于线下智能设备的AI交互也会提出新的需 求,从而为智能客服企业创造更多的服务空间。

    制造业的客服需求主要集中在汽车、消费电子、家电等领域,此外上 游制造商也存在大量客服需求,只是智能客服公司对这块市场的渗透较少。 由于汽车、家电、消费电子具有很强的售后服务需求,而且售后服务还包含 一定的增值服务,因此这些企业很重视售后服务效率以及管理水平的提升。

汽车/硬件行业场景痛点及客服产品需求

细 分 行 业
痛点
产品需求及功能要求
家 电
线上咨询量大,耗费大量人 工时间;
专业问题多,客服培训成本 高,服务效率低
客服机器人承担部分人工客服 工作;
通过知识库和人机协作辅助提 升人工客服工作效率。
消 费 电 子
售前转化率低,客服效果难 以把控;
 
通过浏览轨迹分析和主动触达, 提升售前转化效率;
 
汽 车
线上线下客户数据打通和追 踪管理困难;
售后服务需求量大,涉及到 维修、保修、退换货等问题 较多,服务体验难以把控。
打通线上线下客户数据,提升 服务体验;
通过售后业务知识库,提升服 务体验及增值服务转化率。
其 他 制 造
客户咨询和售后服务量大;
业务复杂,客服人员培训成 本高;
企业内部系统和外部客服系 统数据未打通,效率低下。
客服系统与企业内部订单管理 系统打通,提升客服工作效率;
客服机器人承担部分客服问题, 并辅助人工客服工作。

数据来源:公开资料整理

    汽车行业,由于车企规模较大,且内部业务复杂,因此无论是云客服系统还是 客服机器人,都需要深度服务,尤其是汽车行业更多地涉及到线下服务,需要 将线上与线下、内部管理与外部客服系统打通,提升整体客服效率,因此客单 价较高,对客服厂商服务能力要求也很高。
除此之外,物流、旅游、酒店住宿等生活服务平台由于业务量 大、用户使用频率高,也存在着不同程度的客服痛点。

生活服务行业痛点及智能客服产品需求

场景
痛点
产品需求及功能要求
出 行
OMO平台兴起,两端用户 客服量巨大;客服数据蕴含巨大价值,数 据分析需求量大
客服机器人解决大量重复问题, 且24小时在线,及时响应,保证 客服体验;客服及客户数据分析,帮助发现 问题,提升客服效果。
物 流
快递查询、咨询量大;快速送货提醒量大,效率低, 成本高
客服机器人24小时响应查询咨询 需求;智能外呼减轻快递提醒工作量, 提升效率。
旅 游
旅游相关景点、住宿、交通、 饮食信息咨询量大;访客数据及需求难以把控
旅游相关知识库,解答大量咨询 问题;根据访客查询、浏览轨迹提供套 餐推荐、服务跟踪等。
酒 店 住 宿
线上线下服务咨询、订单处 理量大,流程效率不高
线上客服机器人承担部分咨询量;用AI优化整套酒店预定系统
其 他 生 活 服 务
生活服务O2O线上咨询、线 下反馈回访等;汽车服务及二手车平台等, 客服需求量大,且涉及较多 专业知识。
移动客服系统便捷沟通,客服机 器人回答简单重复问题;知识库辅助人工客服,提升工作 效率

数据来源:公开资料整理

    在国家大力推行智慧政务、提升政务办公效率的大环境下,政府机构对新兴技 术产品也表现出了浓厚兴趣,这也给了技术创业公司切入政府部门的契机。

    除了政府部门,运营商、电力企业、航空公司等国企由于自身业务特点,也有 大量客服需求,一方面,这些企业一般需要大规模的呼叫中心以及客服质检需 求,另一方面,他们也急需通过线上、线下客服机器人减少人工客服工作量, 降低成本、提升效率,因此这些领域也是智能客服公司激烈竞争的市场。

政企行业主要痛点及智能客服产品需求

行业分类
主要痛点
产品需求
政 府
线上政务查询及办理;线下政务咨询及办理
客服机器人快速回复,辅助查 询及办理相关事务;线下客服机器人辅助办理。
运 营 商
业务查询/咨询/办理量大;人工客服成本高,效率低;线下服务人流量大,人力 成本和场地成本高
语音/文字客服机器人完成大 量简单重复性问题;线下智能设备自动查询办理, 节省人工成本,减轻服务压力
电力企业
业务查询及办理工作量大;线下服务成本高
客服机器人快速回复,辅助查 询及办理相关事务;线下客服机器人辅助办理业务
航空公司
业务查询及咨询量大;售中、售后服务需求大
客服机器人完成简单业务查询 及办理,并辅助完成售后引导。

数据来源:公开资料整理

    未来,智能客服企业将通过云客服工具、智能AI 交互、智能数据分析等技术,为企业实现全业务和服务流程的智能化,同时 也要求智能客服企业要从单纯提供产品和轻度服务,转向提供深度服务和运 营咨询的服务导向型公司。

本文采编:CY321

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