中国智能客服行业研究报告

word专业资料-可复制编辑-欢迎下载中国智能客服行业研究报告鲸准研究院2018.05目录智能客服行业概述研究背景、目标及范围中国客服软件发展历程23智能客服行业发展现状分析客服行业产业链格局及演化趋势分析中国客服行业规模及市场空间分析智能客服行业投融资现状分析智能客服行业厂商背景类型分析智能客服行业厂商客户战略及业务模式分析智能客服行业竞争及成长逻辑分析智能客服行业产品及服务类型智能客服典型细分产品及市场情况分析智能客服行业典型公司分析i机器人追一科技云问科技小能科技智齿客服环信容联七陌极限元5鸣谢名单及鲸准介绍鸣谢名单鲸准产品定位鲸准数据来源鲸准研究院4智能客服行业当前问题及未来发展趋势分析智能客服行业当前核心问题分析智能客服行业未来发展趋势分析智能客服行业概述.研究背景、目标及范围2.中国客服软件发展历程智能客服行业现状如何？去向何方？研究背景近两年来，人工智能技术在各行各业加速落地。相比语音识别和计算机视觉，自然语言处理NL）word专业资料-可复制编辑-欢迎下载技术一直以来被认为是成熟度相对较低的AI技术分支。不过，尽管NLP在开放域环境中表现不佳，但对于限定场景来说，NLP及其背后的知识图谱技术却能发挥出巨大价值。作为企业客户关系管理（CRM）的重要组成部分，客服是连接企业与客户的重要桥梁，极大地影化，如何优化客服流程，如何从客服数据中发现企业业务问题等，都是各类企业面临的普遍问题。用，AI正在变革客服行业的原有业态。研究目标展趋势等进行分析，为您解答以下问题：Ø客服软件经历了怎样的演变？背后驱动力是什么？当前产品形态如何？Ø智能客服企业所在的产业链构成是怎样的？格局会如何演化？Ø智能客服行业的投融资现状如何？市场空间有多大？Ø智能客服行业有哪些类型的公司以及不同的业务模式？孰优孰劣？Ø当前智能客服市场的竞争现状如何？竞争逻辑是什么？Ø智能客服产品的应用领域有哪些？分别具有怎样的特点和问题？Ø智能客服行业当前主要玩家发展情况如何？分别具有怎样的优劣势？Ø智能客服行业现状如何？去向何方？研究范围机器人的厂商所在的新兴客服软件市场，典型公司分析也以上述两类公司为主。中国客服软件发展历程技术驱动客服软件从单一渠道向多渠道、智能化方向发展1956此后随着AT&T推出首个用于电话营销的外呼中心，以及Rockwell发明自动呼叫分配AC，这种通过电话进行客服、营销以及其他商业活动的服务形式才逐渐在全球被推广开来。90年代末，以呼叫中心为主的客服系统进入中国，而后随着互联网、移动互联网、云计算、AI等技术的应用普及演化出多种形态。总体来看，中国客服软件市场大致经历了三个发展阶段：传统呼叫中心软件、PC网页在线客服+客服机器人的智能客服阶段。2000年以前，互联网尚未普及，客服主要以电话沟通为主。word专业资料-可复制编辑-欢迎下载2000-2010年间，得益于计算机技术、计算机电话集成技术（CT、网络技术、多媒体机技术以及CRMBI、ERP、OA等多种客服渠道。AI技术的发展又将传统呼叫中心和客服软件带入了SaaS和智能化时代，一方面全新的SaaS富，应用场景也从客服延伸到了销售、营销等多个环节，另一方面，客服机器人通过辅助人工，以及回也在从各个环节上变革着企业客服的交互方式，加速线上线下客服的智能化升级。AI管理、营销、销售体系带来更多颠覆性变革。智能客服行业发展现状分析客服行业产业链格局及演化趋势分析中国客服产业规模及市场空间分析智能客服行业投融资现状分析智能客服行业厂商背景类型分析智能客服行业厂商客户战略及业务模式分析智能客服行业竞争及成长逻辑分析智能客服行业产品及服务类型智能客服典型细分产品及市场情况分析智能客服产品应用领域分析2.1客服行业产业链格局及演化趋势分析积累技术，深耕行业，中游产品厂商向产业链上下游延伸产业链格局，客服行业也不例外，智能客服公司正通过SaaS和AI技术重塑客服行业原有产业链格局。由上图可见，上游基础设施环节主要由IaaS云计算厂商、电信运营商以及硬件设备厂商构成。随着SaaS供本地客服中心解决方案。中上游技术提供商主要包括PaaS层云通讯公司和AI语音技术公司。云通讯公司为客服产品厂商提word专业资料-可复制编辑-欢迎下载等较底层的智能语音技术。AI方面，云客服厂商早期多使用客服机器人厂商的AI技术，近两年纷纷开始自研AI技术，以提升对客服机器人核心技术的把控能力。中下游的IT很难绕开集成商，或者需要与他们正面竞争。由于集成商在垂直行业具有很强的客户关系和服务经验，因此目前产业链地位仍然较强。客服行业产业链格局及演化趋势分析智能客服公司做深产品和服务，传统集成商将逐渐被边缘化们会继续向下游延伸，构建企业服务生态。上中游AI技术提供商除了科大讯飞较为强势，其他智能语音技术创业公司由于所切产业链环节较小，且规模较小，因此地位较弱。未来，他们需要在垂直应用场景深耕，向产品、服务和解决方案延伸。中游客服产品提供商中，云客服厂商经过几年竞争，头部几家已脱颖而出，但仍未长出巨头，竞争依然激烈。与此同时，为了摆脱对客服机器人厂商的技术依赖，云客服厂商在过去一两年纷纷开始自研AI间。/服务，因此在具备高壁垒的同时，也拥有比上中游AI产品，与云客服厂商竞争，也可以用AI帮助企业做智能化转型，实现换维竞争。传统行业IT目前话语权已经在逐渐减弱。AI数据，也无法提供深度分析运营服务，未来会逐渐被中游的智能客服厂商边缘化。不过，由于企业服务市场整体节奏较慢，AI从技术到产品再到应用价值的凸显以及大范围的市场认可，还需要时间，因此，这一过程也不会太快。智能客服产业规模及市场空间分析SaaS厂商、客服机器人厂商等构成。首先，将云客服企业所在的存量市场分成语音呼叫中心和在线客服两块来看。呼叫中心市场中，运10-2010-2010-20亿规模，业务系统集成商和行业集成商占30-4060100传统软件公司和SaaS1010-2040-50亿市场规模。word专业资料-可复制编辑-欢迎下载因此中国客服软件当前存量市场规模在100-150亿人民币。来说挑战重重。智能客服产业规模及市场空间分析AI将为智能客服厂商释放500-800亿市场空间目光移到增量市场。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。5006400040-50%亿规模留给智能客服公司。word专业资料-可复制编辑-欢迎下载AI公司有机会在200-300亿规模。公司可以延伸到营销、销售等重要的企业服务外部场景，从交互方式、流程优化、数据分析等角度推动企业外部服务的全面智能化，从而释放100-200亿的原有营销、销售等市场规模。虽然前景广阔，但由于企业服务市场整体节奏较慢，无论是对存量市场的争夺，还是增量市场的开拓，都需要较长时间。回到当下，受限于NLP辅助作用，此外，数据分析的价值发挥、企业服务方式的优化，也需要智能客服公司和企业方的共同探索和努力。智能客服行业投融资现状分析智能客服行业累计融资35.16亿，客服机器人为创投热点方向201852869家，累计融资额35.1658%BD8UdeskV56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。6916i机器人、意能通、中金智汇、墨子AIS器人、小丁智能、云问科技、爱因互动、快递哥。201320162010年之前成立的公司则是一些传统客服软件和传统客服机器人公司。从业务方向看，专门做文字客服机器小程序等领域也出现了一些垂直客服机器人公司，更有新成立的公司在探索虚拟影像客服机器人。word专业资料-可复制编辑-欢迎下载智能客服行业厂商背景类型分析云客服企业加码AI，客服机器人公司挖掘企业服务智能化中国客服行业在云计算、大数据、AI等技术推动下所出现的创业潮主要体现了两个趋势，工具化和智能化。前者由云客服厂商引领，通过SaaS模式降低企业构建客服系统的成本。后者由客服机器人厂商引领，通过AI、数据分析等功能帮助企业实现客服智能化。随着B端对AI需求的爆发，云客服公司也纷纷自研AI产品，与客服机器人厂商共同竞争智能客服市场。下图列出了智能客服市场按照背景划分的不同厂商类型。从PaaS云通讯延伸到SaaSPaaSIM云起家，而后拓展到SaaS领域，2016年初又组建AI云通讯能力的支持，呼叫中心业务较强，目前也已推出语音客服机器人。互联网巨头旗下智能客服业务部门资源优势明显，无论是生态企业还是庞大流量，都为获客带来诸15SaaS客服产品，包括客服、营销、协作三大功能，通过直销和经销商获客，同样面向中小型企业。单纯的云客服公司包括Udesk、小能科技、快商通等。Udesk最早对标美国做工单起家的Zendesk，word专业资料-可复制编辑-欢迎下载而后补足其他产品，目前也在搭建AI而后积极转型SaaS，专注为大客户提供深度服务，拥有大量传统行业客户。客服机器人公司中既有成立较早的小i机器人、云问等，也有在新一波AI浪潮下成长起来的NLP公司追一、三角兽、助理来也等公司，从B端或C端转型切入企业智能服务市场。做大客户还是做小客户？自企业服务SaaSSaaS，服务模式较轻，要求产品简单、易用、稳定、价廉，服务起来相对容易。但从企业长远发展来看，小客户客单价低，死亡率高，同时面临巨头免费产品的冲击，如何大量获客实现规模化是难题。而大客户业务相对复杂，定制化需求多，需要企业提供深度服务，当然客单价也相对较高。由于特点不同，大客户市场需要分成两块来看，一类是规模较大的互联网企业，一类是传统行业大公司。互联网企业对SaaS而传统行业大公司则出于数据安全性、和定制要求，倾向于选择本地部署，尤其是传统金融、国企等领域客户，本地部署模式会使企业业务模式变重，规模化发展放缓。由于SaaSO2O等行业，互联网公司业务较浅，服务也相对较轻，加上这些互联网企业整体规模不大，导致云客服公司经过四五年发展营收才接近一亿。因此各家都希望通过转向大客户，靠高客单价、高毛利拉动营收和利润。另一方面，规模化获客一直是企业服务公司的难题，而企业服务市场又具有明显的灯塔效应，需要先树立标杆，再进行规模化，因此大客户成了各家的争抢对象。不过，服务大客户和服务小客户无论是在产品逻辑，还是在服务深度上来看，都存在较大差别，前者需要深度服务，后者要求标准化产品大规模复制。转型大客户市场的公司一方面需要考虑聚焦和资源分配的问题，另一方面还要适应大客户的深度服务模式。从美国客服SaaS公司Zendesk小客户定位也能养出上市公司，最关健的是解决大规模获客问题，只不过在中国市场，由于互联网巨头争抢企业服务市场，这条路会走得相对艰辛。做公有云还是本地部署？/SaaS/SaaS厂商对两种业务模式的选择基本取决于行业和客户定位的选择。不过，单从两种模式来看，公有云业务模式相对较轻，维护成本低，按年付费，可持续性较强，从但是由于公有云服务属性较弱，主要面向规模较小、或业务相对简单的企业，因此客单价较低。此外，SaaS模式由于数据量大，对于客户来说替换成本较高。word专业资料-可复制编辑-欢迎下载相比之下，本地部署模式定制化需求多，服务周期长，人力投入大，对智能客服公司来说业务相对较重。但对应的客单价和毛利率也更高。不过本地部署为一次性买卖，后续如何为客户提供增值服务，IT要不可避免地与这些公司展开竞争，并且从服务能力上看，产品公司的优势并不明显。AI驱动的智能化时代至关重要，因此可以积累数据的SaaS模式比一次性的本地部署模式更具优势。考虑到传统行业客户的接受度，一些智能客服公司目前正在力推混合云，希望逐步将这些客户引导到云端。而对于SaaS深，来提升客单价水平。什么才是智能客服公司的壁垒？当然，大客户的获取并不容易，考验的是公司的技术、产品、服务、经验、商务、背后资源等方方销售能力、服务能力、资源六个方面，而且每个要素环环相扣、相互影响，共同决定了企业能否在所切赛道上拼过竞争对手，从而成长起来。word专业资料-可复制编辑-欢迎下载是构建起了强有力的壁垒？一般认为，技术驱动型公司要能在核心技术上与竞争对手拉开足够差距才能构建护城河。但对于目前智能客服所涉及的NLP及对话技术来说，国内除了百度已经接近或达到世界领先水平，该赛道上的玩家在NLP旦将技术开放出来，所有玩家在客服机器人的底层技术上就回到了同一起跑线，接下来比拼的就只是应用和服务能力，考虑到客服机器人和知识库极度依赖行业知识，因此智能客服公司需要深耕几个特定领域，通过服务行业大客户积累行业知识和服务经验，才能形成行业壁垒。标准化、广撒网的方式只适合中小客户，或者只能为大客户做轻度服务，很难构建壁垒。智能客服行业竞争及成长逻辑分析产品运营化和服务深度化是智能客服行业的成长逻辑近两年来，整个企业服务行业的发展态势似乎并没有达到2015-2016年资本市场的原有预期，市场上变革原有客服模式。那么，对于智能客服这块传统和新兴技术结合的市场来说，未来的成长逻辑是什么？产品运营化：通过产品传递服务理念和方式无论是SaaS更重要的是通过这些产品，用相对较少的成本为企业的客户提供更完善、更优质的服务，从而带动业务的提升。因此，无论是云客服企业，还是客服机器人公司，都需要思考如何通过产品设计、流程优化、服务方式等，解决企业的核心痛点和问题。此外，虽然B端市场对AI的需求大规模爆发，但核心还是为了改善现有服务效率、流程及管理。因此，AI并不是万能药，通过AI说才是最具有价值的，智能客服公司应当能够通过将这些服务经验内化到产品中，并带给更多的客户，来发挥自身在行业的价值。只有真正能够创造价值的产品和服务才能让企业获得更高的客单价、更多的客户，以及更大的成长空间。服务深度化：通过将定制需求产品化提升服务能力和效率随着AI而传统行业由于业务相对复杂，会有更多的定制化需求。一般而言，定制化服务耗时耗人，业务较重，规模化较慢，但是同时，定制化服务客单价高，能够积累较多的行业服务经验，有利于公司快速成长。因此，要服务好传统行业大客户，一方面要求智能客服公司具备提供深度定制化服务的能力，另一方面需要能够将定制化需求产品化，提升定制服务效率和可复制能力，能够以较快速度实现规模化复制。不+数据分析网页，还衍生出APPH5、小程序等新兴渠道。为了满足客户多种渠道的客服需求，目前主流智能客服厂商都支持全渠道的客服接入。而在客服产品方面，主流云客服厂商已经形成了涵盖呼叫中心（+销语音客服机器人在内的四位一体客服系统，满足企业服务、营销、协作等多方面需求。当然，各家公司由于技术背景、起步业务以及发展重点的不同，会在不同产品的性能上存在差异，也有公司专注提供呼叫中心或客服机器人产品，在其他产品方面通过第三方合作或渠道商共同服务客户。word专业资料-可复制编辑-欢迎下载追踪各渠道用户的浏览轨迹。随着客服需求进入到呼叫中心、在线客服系统、工单系统或客服机器人，人工客服或机器人客服会对相应客服诉求进行处理，在此过程中产生的大量会话数据、行为数据、反馈数据一方面可以反哺客服机器人的训练模型，提高客服机器人回答准确性和服务效果，另一方面，智能客服公司还会提供基于这些数据提供质检和用户数据分析等服务，帮助客户提升客服效果，实现精细化运营。除了提供丰富的接入渠道、良好的产品性能、以及智能的数据分析，智能客服厂商还要保证整套客服系统的开放性。因为在客户分别采购的情况下，单个客服产品需要与企业原有CRM系统或第三方客服系统、数据分析系统等进行对接，这就要求客服系统具有较强的开放性和扩展性。此外，客服机器人背后的知识库对企业来说有很大的复用价值，开放的知识库可以让企业基于知识库自行开发或对接其他智能产品，实现价值最大化。智能客服细分产品及市场情况分析呼叫中心：话费成本高，毛利低，行业竞争混乱呼叫中心自上世纪90年代末进入中国以来，经历了技术和产品形式上的多次演变，从传统的PBX＋CTI自建、托管模式，发展到如今的云服务、外包等多种模式，客户也从最初的金融、电信等大企业客户拓展到各行各业的中小型客户。目前，提供呼叫中心产品的厂商大致包括三类：第一类是原先提供呼叫中心软硬件系统的厂商，如Avaya、Genesys、华为等，这类厂商主要面向国word专业资料-可复制编辑-欢迎下载业顶尖水平；第二类是传统呼叫中心厂商，规模较大的如天润融通、合力亿捷、青牛、迅鸟等，前两家新三板1-215%-20%的传统呼叫中心小厂商也充斥着这个市场，通过低价策略维持生存。Udesk等，他们也同时提供其他云客服产品。当前云呼叫中心厂商大都基于开源软交换技术Freeswitch或Asterisk建立，相比前两类厂商来说，在大规模集群和大容量部署的情况下，稳定性还相对较弱。中心方面也会选择第三方呼叫中心厂商合作。