AI智能客服研究报告

AI智能客服研究报告 一、智能客服简介2 （一）定义2 （二）工作原理3 1.工作流程3 2.技术原理4 （三）特点4 二、市场需求6 （一）应用场景7 1.直播电商行业（中小微企业及个人）7 2.快消品行业9 3.连锁行业10 4.制造业销售（汽车家电装备）10 5.建筑、能源、农业、军工、物流等行业（央国企性质）11 6.数字政务12 （二）产业链格局13 （三）行业需求分级15 三、市场潜力17 （一）市场规模17 1.宏观市场机会17 2.杭州市场情况19 3.智能客服厂商及报价21 （二）运营商相关产品动态（移动）28 四、华数能力30 （一）涉及业务30 （二）华数市场空间32 附1：杭州主要直播电商企业分布图34 附2：2020年浙江省省级直播电商基地名单35 一、智能客服简介 （一）定义 语音智能客服简单来理解，就是一种非人工的智能机器人，其本质是用机器模拟人工（使用自然语言）与用户进行交流的人工智能信息系统，它让机器完成与人的无障碍交流。 智能客服是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的技术手段。它综合应用大规模知识处理技术、自然语言处理技术、知识管理技术、自动问答系统、推理技术等，具有行业通用性。不仅为企业提供了细粒度知识管理技术，还为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的技术手段，同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。 在企业行业的应用中，智能化客服系统借助人工智能技术，整合了服务与行业专业知识。涵盖全场景的AI智能客服解决方案，将为企业服务、营销、管理提供全方位的支持： 1.服务：机器人客服7x24小时待命，传统坐席人力成本节约85%；企业机器人客服省去人工的业务学习时间，客户随时享受智能服务，提升服务效率； 2.营销：借助AI自动拨打客户电话，降低营销成本扩大覆盖面；借助平台分析用户需求，提升沟通效率，多重方式获取线索，大数据精准辨识，多维度构建用户画像，大大降低营销触达客户的难度； 3.管理：提升首次通话解决率，提高客服水平，自动化为客服与管理者提供反馈，构建健康、生态的知识管理库，为多渠道客户服务、运营提供强有力支撑。 （二）工作原理 1.工作流程 智能客服数字化流程架构 由上图，智能客服基于NPL（自然语言处理技术），对传统客服的服务和营销场景赋能，在智能应答、智能工单和路由、数据洞察、生态产业协同方面实现智能化。 （1）智能响应:通过构建知识地图，引入语音交互意图识别等NLP技术，机器人智能对话可以代替人工完成简单重复的问答。如果出现复杂问题，它可以无缝地转移到人工坐席上； （2）智能工单和路由:根据业务和用户需求搭建对接服务，通过智能工单提高工单建立和分发的效率通过智能路由连接企业内部工作流，展示优化的处理路径，并在后期根据需要进行最佳资源匹配； （3）数据分析与洞察：通过建立数据中心，实现数据自动分析，多维度增强数据分析能力，沉淀用户数据，并利用数据支持业务决策、业务线优化和营销策略调整。此外，通过NLP技术的切制，实现了智能质量检测、实时监控、B线 大数据分析等平台，实现了客户服务中心的数字化智能运营和管理； （4）生态产业合作:通过内置智能客服解决方案，推出第三方界面或内置对话人工智能、语音识别技术等模块，实现解决方案授权和生态产业合作。 2.技术原理 （1）自然语言处理技术：主要包括自然语言理解、自然语言生成和对话管理三部分。在机器加工过程中，关键是语料库的获取与处理、特征工程与特征选择、模型训练，从而实现人机对话与交互。语言多样性和情景复杂性是NLP技术发展面临的挑战； （2）智能语音交互技术：语音交互技术是智能客服的核心，实现多轮连续对话，主要包括语音识别和语音合成和声纹。在人机交互过程中，语音识别和合成技术支持语音和文本之间的转换，而声纹识别则判断说话者的身份； （3）结构化知识库：行业知识库的建设是智能客户服务准确识别问题并做出响应的知识库。知识库是基于NLP技术的知识地图用于认知处理和捕获文本信息，并建立结构化的行业知识地图，行业知识地图需要大量的行业数据对话机器人来实现不同应用场景和业务背景下的数据词典储备； （4）深度学习：通过模拟人脑神经元的结构实现数据处理和结果输出，完成复杂的数据处理和决策。智能客服通过深入学习区分不同语言的语义，获取用户意图并做出相应回复此外，基于深度学习技术，实现了智能客服判断和人工客服跳转。 （三）特点 AI智能语音客服机器人适用于绝大多数有业务或服务需求的企业，强大的功能和完善的场景体验使得AI智能语音客服机器人能够很好地服务于客户并满足企业对各种场景的需求。 外呼场景： 1、解放人力：完成原来5-10人的工作，效率更高。电话机器人每天可拨打电话2000通左右，还能在通话过程中根据客户的意向将客户分为从A到E五类。可以针对客户制定更精准的方案，提高成交量。工作效率相比电销人员提高了将近十倍，服务稳定不断线，节省企业人力成本； 2、大数据分析：AI所获取的数据可集成分析。大数据时代，互联网、物联网的发展，数据库十分庞大，我们有着众多的数据可供分析，可以让电话机器人更加完善，应用到营销话术中； 3、营销机会挖掘：通过话术设计快速挖掘营销机会。电话机器人可通过语音交互反映的问题，逐渐完善话术，提高定位，更加精准客户的质量。相对于电销人员长时间的适应及学习时间，电话机器人可以短时间内就学习完毕且在实际应用过程中会逐步完善； 4、实时全量质检：标准应对话术，无需质检，专注分析。金融、保险、房地产、汽车等各个行业不同，机器人所制定的话术也不尽相同。且电话机器人会根据公司的侧重点及方向来制定话术，使其更有针对性的来跟客户对话。 呼入场景： 1.减少人工成本：处理重复性、低难度的问题，从而节省人力成本，24 小时不间断服务，不受时间、地点和人力资源限制，以一个人工客服月薪资3000元计算，每年单个客服人力成本36000，随人数增加成倍增加，而智能客服一套语音系统可以解决95%的呼入问题，显著促进企业降本提效； 2.服务响应效率提升：使用AI技术优化服务流程，缩短流程交付时间，提高流程效率。通过集成和人机协作，实现智能转手工、工单生成与查询、知识库自动检索等智能业务处理，智能客服机器人还可以通过自动化流程，减少人为错误和失误，提高服务质量和稳定性，提高响应效率，提高客户满意度； 3.运营管理更系统：传统的服务场景直接面向消费者和用户，一般企业对服务的运营和管理相对严格，通过对话记录监控、用户数据存储、统计报表、系统监控等方式对其进行监督管理，AI智能客服系统对沉淀信息进行存储分析，辅助管理者决策； 4.可扩展性：智能客服机器人可以根据业务需求进行调整和升级，支持多语言、多平台、多场景等应用，企业服务反馈渠道可全面覆盖，有利于打造企业服务品牌，提高企业多元化市场竞争力。 二、市场需求 （一）应用场景 Al智能客服机器人多行业场景应用，涵盖服务行业、电商行业、金融行业、消费品行业、教育培训等领域，主要应用于企业的电话营销场景、客服售后场景、电话通知场景和客户管理数据库等场景。初筛阶段帮助客户快速找到目标客户，服务则包括账单、客户关怀、金融催收提醒等，比单向触达的短信通知效率更高，用户感知也更强烈。 智能客户服务在各行业的渗透率不断提高，客户企业越来越意识到企业数字化智能转型的重要性。随着智能客户服务行业的日益集中和分化，智能客户服务制造商通过深入培育行业领域，沉淀行业知识和数据，积累产品服务经验，通过技术开发选代产品，优化业务和运营逻辑，提供前瞻性的解决方案。目前有代表性的应用行业如下： 1.直播电商行业（中小微企业及个人）业务挑战： （1）服务时效要求高： 直播时段内客服人员咨询量大，传统客服需要大量人工回复重复、简单的问题，问题集中压力大，空闲时段及夜间无人值班，客户问题“无人搭理”，客户体验损伤，商家满意度受损； （2）人力成本难承担： 简单重复的人力成本高，企业难以通过更科学的人力组织，匹配更多运营岗位，创造真正对经营结果有产出的价值；软件类平台价格高，中小微企业及个人 直播电商创业者难以负担额外的客服成本，对业务人员精力损耗巨大。 （3）系统不完善，营销缺失： 客户系统不完善，客户咨询信息需要人工建档或难以留存，中小微企业及个人主播缺乏客户管理系统，错失商机，难以转化为私域流量持续产出价值，对客户问题无法形成系统分析，经验总结难度大、成本高。 解决方案： （1）为用户提供7×24小时全时、及时和稳定的咨询体验：7×24小时智能话务员在线，代替部分人工解决90%重复性问题，减少人工客服的在线压力，可有效降低电商人力成本。如订单查询、正品验证等可直接通过智能话务员查询；当遇到复杂、逻辑性较强的问题，可切换到人工服务，人机协同，提升电商直播行业客服服务效率。 （2）客户信息留存管理：智能客服接电自动接入管理系统，工作人员可通过系统自定义字段查询客户来电、工单记录、订单交易、物流信息，通话录音等，有针对性地实现一对一客户服务，形成完善的客户服务体系，进一步实现电商直播客户精细化运营。 （3）打通售后回访服务：智能语音客服除了接听来电，售后回访服务也是增强客户粘性和满意度的重要一环。AI根据客户沟通进度定制电话回访计划，在客户资料界面可以查看客户跟踪状态、跟进进度，确认用户反馈的问题是否得到满意处理，后台设置各节点智能呼叫保障服务顺畅，有效提升电商直播企业的服务质量。 （4）人机结合产品助力营销。一款智能AI客服不仅是智能客服工具产品，更是主动营销型产品。比如说，智能催拍功能可以大大提高交易转化率，智能导购的系统可以给商家提供一些爆款营销计划。通过全周期跟进分析，提升企业经营效率和营销效果。 2.快消品行业业务挑战： （1）快消品覆盖渠道广：随着快消种类丰富度变高，市场竞争加剧，线上各类零售形式快速发展，消费者选择空间大大增加，新需求也不断涌现； （2）消费者需求变化快：消费者需求呈现差异化和突变性，差异化体现在消费者更注重个性化需求，而突变性让其更愿意尝试新鲜事物，为新品类买单； （3）流量成本持续增加：电商和社交平台逐渐成为快消行业的深度参与者，用户消费行为发生巨大变化，线上触点与日俱增，获客成本持续增加。 解决方案： （1）整合咨询全渠道：网站(PC+移动)、APP、抖音、微信(公众号+小程序+H5+企业微信)、微博、邮件、短信等渠道接入，统一平台管理，快速响应咨询，为消费者定制个性化的客服分配机制，提高客服应答效率和客户满意度； （2）消费者精细化运营：借助私域运营管理平台，结合快速获客手段，即时推送获客任务，精准捕捉购买人群，让快消企业快速获取潜在客源； （3）构建多维消费画像：消费者信息分散在门店、电商平台等各个渠道， 呈现高度碎片化，通过多渠道数据整合和分析，形成有效的数据资产。3.连锁行业 业务挑战： （1）消费信息反馈不及时：门店消费信息传递缓慢，品牌商难以即时获得门店商品销售动态和市场反馈信息，无法对市场变化做出快速响应； （2）门店智能化服务不足：门店缺少有效的数据采集工具对消费者和消费行为进行精准捕捉，难以实现更精准的消费者分析和消费画像的构建； （3）门店营销支出成本高：由于营销活动主要在线下门店开展，营销费用处于黑盒状态，门店管理人员难以掌控营销活动执行情况及反馈效果。 解决方案： （1）消费信息智能化收集：语音机器人智能外呼，可快速获取大量客户反馈，同时借助满意度调研平台，快捷获取来自客户、门店反馈的重要意见； （2）消费人群画像跟踪分析：引导消费者扫码加好友，进行一对一专属服务，完成其信息维护及标签分类，通过互动、浏览等行为深度追踪、分析消费者偏好； （3）门店消费者一体化管理：结合企微将线上线下消费者一体化管理，其中线下消费者可导入私域流量池，精细化运营，再基于数据，优化营销活动。 4.制造业销售（汽车家电装备）业务挑战： （1）消费者服务渠道分散，服务体验不同：只能在工作日联系客服，客服答