客戶服務(wù)與客戶聯(lián)絡(luò)中心的賽道正在迎來一個增速堪比自動駕駛和網(wǎng)聯(lián)汽車的新階段。
客戶服務(wù)與客戶聯(lián)絡(luò)中心正在迎來一場新的機(jī)遇。
10月中旬，IDC正式宣布啟動中國客戶服務(wù)與客戶聯(lián)絡(luò)中心應(yīng)用軟件分析研究。原因在于，根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，2022年全球客戶服務(wù)與客戶聯(lián)絡(luò)中心應(yīng)用軟件市場規(guī)模已分別超過154億和143億美元，并且未來5年復(fù)合增長率均大于10%。
超過10%是什么概念，同樣用IDC的數(shù)據(jù)做對比，如今正站在風(fēng)口的全球網(wǎng)聯(lián)汽車規(guī)模5年復(fù)合增長不過11.5%，自動駕駛車輛未來5年的復(fù)合增長率也才14.8%。
也就是說， 客戶服務(wù)與客戶聯(lián)絡(luò)中心的賽道正在迎來一個增速堪比自動駕駛和網(wǎng)聯(lián)汽車的新階段。
那么，為什么之前一直隱藏在企業(yè)經(jīng)營后端的客戶服務(wù)和客戶聯(lián)絡(luò)中心會突然走到前臺?又是什么在驅(qū)動客戶服務(wù)和客戶聯(lián)絡(luò)中心的高速增長?這一切，還要從大模型的技術(shù)突破和當(dāng)前市場對客戶服務(wù)和客戶聯(lián)絡(luò)中心的新需求說起。
01、客戶聯(lián)絡(luò)迎來代際變革
事實(shí)上，客戶服務(wù)和客戶聯(lián)絡(luò)中心的市場增速并不是突然爆發(fā)的，其背后邏輯與當(dāng)前整個宏觀市場的發(fā)展緊密相連。
首先是互聯(lián)網(wǎng)深度發(fā)展的背景下，企業(yè)直接與客戶接觸的場景開始增多。
比如汽車行業(yè)，特斯拉2008年在洛杉磯開設(shè)首家門店，并以此開啟汽車行業(yè)直營模式之后，蔚來、理想、小鵬等造車新勢力紛紛跟進(jìn)，開設(shè)直營門店的同時，將汽車搬進(jìn)商場和購物中心。
在特斯拉之前，車企很少與消費(fèi)者直接聯(lián)系，負(fù)責(zé)與客戶直接溝通的主要是各地區(qū)的經(jīng)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(fèi)品零售行業(yè)同樣存在，大約2019年前后，一種名叫DTC(Direct to Consumer 直接觸達(dá)消費(fèi)者)的經(jīng)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(shù)據(jù)顯示，從2015年到2019年，中國DTC商業(yè)模式市場規(guī)模(按銷售額統(tǒng)計(jì))由253.8億元增長至637.6億元，年復(fù)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(jīng)銷商等第三方中間環(huán)節(jié)，通過自建渠道以獨(dú)立的身份與消費(fèi)者進(jìn)行直接溝通，完成基于商品咨詢、促銷、買賣、售后等環(huán)節(jié)。
即這些現(xiàn)象都在反映，互聯(lián)網(wǎng)深度發(fā)展的時代背景下，各種中間環(huán)節(jié)被取代，企業(yè)直接和客戶溝通的新趨勢。而當(dāng)企業(yè)直接面向客戶，巨大的客戶溝通量也自然開始出現(xiàn)。
這個背景還結(jié)合著消費(fèi)者主權(quán)意識的覺醒，即消費(fèi)者對產(chǎn)品不再是被動接受，而是開始主動參與到產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、定價、推廣等環(huán)節(jié)。
在這個趨勢下，消費(fèi)者開始與企業(yè)展開更多的溝通，期望通過自己的反饋來影響產(chǎn)品的改進(jìn)和優(yōu)化，企業(yè)在這樣的背景下更加注重與消費(fèi)者的連接，以贏得消費(fèi)者的青睞和信任，而這也直接推動了企業(yè)與客戶之間溝通聯(lián)絡(luò)信息規(guī)模的增長。
前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的一個數(shù)據(jù)可以看到，2010年，全球呼叫中心市場總體座席規(guī)模僅為1200萬個，到2015年這一數(shù)據(jù)就增長到2300萬個。
有需求就會有改變，在這樣的背景下，企業(yè)和客戶的溝通方式和渠道也在發(fā)生深刻改變。
比如在直接面向消費(fèi)者的趨勢下，企業(yè)的經(jīng)營重心越來越向小程序、獨(dú)立站、直播電商等渠道轉(zhuǎn)移。如今從公眾號到小紅書，從抖音到快手，全渠道經(jīng)營已經(jīng)成為絕大部分品牌的標(biāo)配。
但這些轉(zhuǎn)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(yè)不得增加客服人手;其次是多渠道讓企業(yè)與客戶的溝通數(shù)據(jù)分散，不僅讓企業(yè)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(jìn)行精細(xì)化管理。
整體來看，經(jīng)過這些年互聯(lián)網(wǎng)的深度發(fā)展，消費(fèi)者主權(quán)意識的覺醒，客戶服務(wù)和客戶聯(lián)絡(luò)中心已經(jīng)發(fā)生了深刻變化。這直接導(dǎo)致，傳統(tǒng)客服在業(yè)務(wù)中發(fā)揮的作用越來越有限，只能成為滿足業(yè)務(wù)支持的成本中心，而不能為企業(yè)的增長賦能。
這種情況特別是在最近幾年，市場增長進(jìn)入存量時代之后變得更加嚴(yán)峻。
行業(yè)處在高速增長的時候，企業(yè)的重心都在擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模上，存量客戶的經(jīng)營都比較粗放，能夠解決基本的售后問題就行。但隨著經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向，外部增長見頂，企業(yè)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(hù)、以及每一個客戶的精細(xì)化運(yùn)營就變得更加重要。
但解決這個問題的難點(diǎn)在于，客戶服務(wù)和客戶聯(lián)絡(luò)中心是企業(yè)業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施，并不能通過簡單的裁員和縮減規(guī)模實(shí)現(xiàn)成本管控。
所以，通過智能化的方式，改變客戶服務(wù)和客戶聯(lián)絡(luò)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(fā)展的選擇題，而是當(dāng)下企業(yè)經(jīng)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(shí)上，在2010年之后，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，我們常用的客戶聯(lián)絡(luò)中心已經(jīng)發(fā)生過一次智能化升級。
這次智能化的升級，是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、知識圖譜、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)融合發(fā)展的成果，然后在智能客服的場景上得到應(yīng)用。
其背景在于，隨著消費(fèi)者個人素質(zhì)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(yè)可以依據(jù)關(guān)鍵詞建立知識庫，通過智能客服機(jī)器人與消費(fèi)者進(jìn)行交互。
關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折點(diǎn)在2018年。
2018年以前，我國傳統(tǒng)呼叫中心坐席數(shù)量實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)定增長，依據(jù)中國信通院的數(shù)據(jù)，從2010到2018年，我國呼叫中心坐席保持15%的年均復(fù)合增長率。但2018年之后，傳統(tǒng)人工座席的數(shù)量不增反降，減少了約16萬。其中的關(guān)鍵就在智能客服的使用。
但這個階段之后，客服系統(tǒng)仍然存在許多問題。比如客戶的體驗(yàn)并不好，因?yàn)樗^的“智能客服”并不智能，它只是基于關(guān)鍵詞的機(jī)械回復(fù)，既不能準(zhǔn)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(lián)絡(luò)系統(tǒng)，核心解決的是人效和成本，但并沒有解決服務(wù)和增長。
如今，AI大模型為這些問題的解決提供了契機(jī)。
比如以ChatGPT為代表的產(chǎn)品能夠提供連續(xù)對話能力。9月底，OpenAI為ChatGPT更新語音對話能力，其語態(tài)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(jī)交互進(jìn)入一個新的階段。
這樣的技術(shù)突破為客戶服務(wù)和客戶聯(lián)絡(luò)中心帶來許多新的變革。
比如企業(yè)知識庫的重構(gòu)。傳統(tǒng)客戶聯(lián)絡(luò)系統(tǒng)的知識庫以關(guān)鍵詞為索引，人為撰寫相應(yīng)回復(fù)的話術(shù)，并且需要人為實(shí)時更新。這些知識是結(jié)構(gòu)性的，不夠靈活。
但大語言模型可以通過對企業(yè)文檔、原始知識、會話數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，將所有的知識融匯成一個整體，直接面向客戶進(jìn)行交流。因此，企業(yè)使用大模型之后將不再需要撰寫具體的關(guān)鍵詞回答，大模型能夠自己給出相應(yīng)的回復(fù)，且數(shù)據(jù)和能力還能根據(jù)用戶的反饋實(shí)時更新。
大模型除了從底層改造客戶聯(lián)絡(luò)的系統(tǒng)能力外，它的生成能力也在模塊化的進(jìn)入到客戶運(yùn)營的場景。
比如針對一些關(guān)鍵場景的營銷話術(shù)，企業(yè)需要在客服系統(tǒng)為相關(guān)推薦話術(shù)建立關(guān)鍵詞，這些工作過往都由人工逐條撰寫，因?yàn)檫^程枯燥、數(shù)量龐大，而導(dǎo)致人力有時窮。而引入大模型之后，現(xiàn)在只需要在相應(yīng)的位置點(diǎn)擊生成，系統(tǒng)就能批量生成對應(yīng)話術(shù)，人工只需要在其中篩選就行。
再比如客戶數(shù)據(jù)的分析。幾乎所有人都知道，基于客戶溝通的大量數(shù)據(jù)信息其實(shí)擁有巨大價值，可以為銷售策略，產(chǎn)品迭代，甚至企業(yè)未來的市場戰(zhàn)略給出建設(shè)性意見。
但傳統(tǒng)客戶溝通系統(tǒng)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?yàn)槲淖謨?nèi)容，特別是漢字內(nèi)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(jìn)行數(shù)據(jù)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(dá)的意思，然后對相應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
整體上，AI大模型正在從各個層面對傳統(tǒng)的客戶服務(wù)、客戶聯(lián)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)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(yè)務(wù)中發(fā)揮更大的作用，成為企業(yè)新的增長點(diǎn)。
因此，如果說深度學(xué)習(xí)技術(shù)的普遍應(yīng)用是客戶服務(wù)與客戶聯(lián)絡(luò)中心的第一次升級，那么大模型就是客戶服務(wù)與客戶聯(lián)絡(luò)中心的第二次升級。而未來，隨著大模型深度融入到業(yè)務(wù)場景，必然還會帶來更多改變，深度賦能企業(yè)的客戶聯(lián)絡(luò)和客戶經(jīng)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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