原創
2023/11/15 17:10:33
來源：天潤融通
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本文摘要
為什么之前一直隱藏在企業經營后端的客戶服務和客戶聯絡中心會突然走到前臺?又是什么在驅動客戶服務和客戶聯絡中心的高速增長?這一切，還要從大模型的技術突破和當前市場對客戶服務和客戶聯絡中心的新需求說起。
客戶服務與客戶聯絡中心的賽道正在迎來一個增速堪比自動駕駛和網聯汽車的新階段。
客戶服務與客戶聯絡中心正在迎來一場新的機遇。
10月中旬，IDC正式宣布啟動中國客戶服務與客戶聯絡中心應用軟件分析研究。原因在于，根據IDC的數據，2022年全球客戶服務與客戶聯絡中心應用軟件市場規模已分別超過154億和143億美元，并且未來5年復合增長率均大于10%。
超過10%是什么概念，同樣用IDC的數據做對比，如今正站在風口的全球網聯汽車規模5年復合增長不過11.5%，自動駕駛車輛未來5年的復合增長率也才14.8%。
也就是說， 客戶服務與客戶聯絡中心的賽道正在迎來一個增速堪比自動駕駛和網聯汽車的新階段。
那么，為什么之前一直隱藏在企業經營后端的客戶服務和客戶聯絡中心會突然走到前臺?又是什么在驅動客戶服務和客戶聯絡中心的高速增長?這一切，還要從大模型的技術突破和當前市場對客戶服務和客戶聯絡中心的新需求說起。
01、客戶聯絡迎來代際變革
事實上，客戶服務和客戶聯絡中心的市場增速并不是突然爆發的，其背后邏輯與當前整個宏觀市場的發展緊密相連。
首先是互聯網深度發展的背景下，企業直接與客戶接觸的場景開始增多。
比如汽車行業，特斯拉2008年在洛杉磯開設首家門店，并以此開啟汽車行業直營模式之后，蔚來、理想、小鵬等造車新勢力紛紛跟進，開設直營門店的同時，將汽車搬進商場和購物中心。
在特斯拉之前，車企很少與消費者直接聯系，負責與客戶直接溝通的主要是各地區的經銷商和4S門店。但在汽車直營之后，所有的客戶溝通都需要品牌方自己完成。即車企開始走向前臺，直接面向客戶。
這樣的趨勢在消費品零售行業同樣存在，大約2019年前后，一種名叫DTC(Direct to Consumer 直接觸達消費者)的經營概念迅速躥紅，成為各大品牌爭相擁抱的新趨勢。頭豹研究院的數據顯示，從2015年到2019年，中國DTC商業模式市場規模(按銷售額統計)由253.8億元增長至637.6億元，年復合增長率為20.2%。
DTC的核心理念在于，品牌方或制造商無需借助經銷商等第三方中間環節，通過自建渠道以獨立的身份與消費者進行直接溝通，完成基于商品咨詢、促銷、買賣、售后等環節。
即這些現象都在反映，互聯網深度發展的時代背景下，各種中間環節被取代，企業直接和客戶溝通的新趨勢。而當企業直接面向客戶，巨大的客戶溝通量也自然開始出現。
這個背景還結合著消費者主權意識的覺醒，即消費者對產品不再是被動接受，而是開始主動參與到產品的設計、定價、推廣等環節。
在這個趨勢下，消費者開始與企業展開更多的溝通，期望通過自己的反饋來影響產品的改進和優化，企業在這樣的背景下更加注重與消費者的連接，以贏得消費者的青睞和信任，而這也直接推動了企業與客戶之間溝通聯絡信息規模的增長。
前瞻產業研究院的一個數據可以看到，2010年，全球呼叫中心市場總體座席規模僅為1200萬個，到2015年這一數據就增長到2300萬個。
有需求就會有改變，在這樣的背景下，企業和客戶的溝通方式和渠道也在發生深刻改變。
比如在直接面向消費者的趨勢下，企業的經營重心越來越向小程序、獨立站、直播電商等渠道轉移。如今從公眾號到小紅書，從抖音到快手，全渠道經營已經成為絕大部分品牌的標配。
但這些轉變也帶來一些問題。
首先是大量的客戶溝通信息的涌入，讓企業不得增加客服人手;其次是多渠道讓企業與客戶的溝通數據分散，不僅讓企業很難形成整體的客戶畫像和客情分析，也很難通過一個整體的策略對多渠道進行精細化管理。
整體來看，經過這些年互聯網的深度發展，消費者主權意識的覺醒，客戶服務和客戶聯絡中心已經發生了深刻變化。這直接導致，傳統客服在業務中發揮的作用越來越有限，只能成為滿足業務支持的成本中心，而不能為企業的增長賦能。
這種情況特別是在最近幾年，市場增長進入存量時代之后變得更加嚴峻。
行業處在高速增長的時候，企業的重心都在擴大業務規模上，存量客戶的經營都比較粗放，能夠解決基本的售后問題就行。但隨著經濟轉向，外部增長見頂，企業增長就不得不依重過往的存量客戶，因此對存量客戶的維護、以及每一個客戶的精細化運營就變得更加重要。
但解決這個問題的難點在于，客戶服務和客戶聯絡中心是企業業務的基礎設施，并不能通過簡單的裁員和縮減規模實現成本管控。
所以，通過智能化的方式，改變客戶服務和客戶聯絡中心的全周期的生命管理就成為勢在必行的選擇。
它不再是是時代發展的選擇題，而是當下企業經營增長所直接面對的必答題。
02、AI大模型成為第一增長力
事實上，在2010年之后，隨著移動互聯網的發展，我們常用的客戶聯絡中心已經發生過一次智能化升級。
這次智能化的升級，是大數據、云計算、知識圖譜、深度學習等技術融合發展的成果，然后在智能客服的場景上得到應用。
其背景在于，隨著消費者個人素質的提高，許多問題能夠自助完成，因此大部客服問題就不再需要真人回答，企業可以依據關鍵詞建立知識庫，通過智能客服機器人與消費者進行交互。
關鍵的轉折點在2018年。
2018年以前，我國傳統呼叫中心坐席數量實現了穩定增長，依據中國信通院的數據，從2010到2018年，我國呼叫中心坐席保持15%的年均復合增長率。但2018年之后，傳統人工座席的數量不增反降，減少了約16萬。其中的關鍵就在智能客服的使用。
但這個階段之后，客服系統仍然存在許多問題。比如客戶的體驗并不好，因為所謂的“智能客服”并不智能，它只是基于關鍵詞的機械回復，既不能準確解決問題，也不能為客戶提供情緒價值。
即這個階段的客戶聯絡系統，核心解決的是人效和成本，但并沒有解決服務和增長。
如今，AI大模型為這些問題的解決提供了契機。
比如以ChatGPT為代表的產品能夠提供連續對話能力。9月底，OpenAI為ChatGPT更新語音對話能力，其語態自然，甚至能夠模擬真人說話時的遲疑，嗯、呃等語氣詞，讓人機交互進入一個新的階段。
這樣的技術突破為客戶服務和客戶聯絡中心帶來許多新的變革。
比如企業知識庫的重構。傳統客戶聯絡系統的知識庫以關鍵詞為索引，人為撰寫相應回復的話術，并且需要人為實時更新。這些知識是結構性的，不夠靈活。
但大語言模型可以通過對企業文檔、原始知識、會話數據的訓練，將所有的知識融匯成一個整體，直接面向客戶進行交流。因此，企業使用大模型之后將不再需要撰寫具體的關鍵詞回答，大模型能夠自己給出相應的回復，且數據和能力還能根據用戶的反饋實時更新。
大模型除了從底層改造客戶聯絡的系統能力外，它的生成能力也在模塊化的進入到客戶運營的場景。
比如針對一些關鍵場景的營銷話術，企業需要在客服系統為相關推薦話術建立關鍵詞，這些工作過往都由人工逐條撰寫，因為過程枯燥、數量龐大，而導致人力有時窮。而引入大模型之后，現在只需要在相應的位置點擊生成，系統就能批量生成對應話術，人工只需要在其中篩選就行。
再比如客戶數據的分析。幾乎所有人都知道，基于客戶溝通的大量數據信息其實擁有巨大價值，可以為銷售策略，產品迭代，甚至企業未來的市場戰略給出建設性意見。
但傳統客戶溝通系統的問題在于，它們對文字性的客戶溝通信息的歸納整理能力有限，因為文字內容，特別是漢字內容，同樣的字詞在不同的語境下都存在多種意思，沒有辦法如EXCEL表格一樣進行數據透視和分析。
但大語言模型擁有語義理解的能力，能夠充分了解客戶在文字，語音甚至語氣中表達的意思，然后對相應的數據進行分析。
整體上，AI大模型正在從各個層面對傳統的客戶服務、客戶聯絡系統進行升級改造。在AI大模型的加持下，客服正在從后臺走向前臺，在業務中發揮更大的作用，成為企業新的增長點。
因此，如果說深度學習技術的普遍應用是客戶服務與客戶聯絡中心的第一次升級，那么大模型就是客戶服務與客戶聯絡中心的第二次升級。而未來，隨著大模型深度融入到業務場景，必然還會帶來更多改變，深度賦能企業的客戶聯絡和客戶經營，帶來更多增量價值。
而這是值得我們所有人都期待的。
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