原创
2023/11/15 17:10:33
来源：天润融通
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本文摘要
为什么之前一直隐藏在企业经营后端的客户服务和客户联络中心会突然走到前台?又是什么在驱动客户服务和客户联络中心的高速增长?这一切，还要从大模型的技术突破和当前市场对客户服务和客户联络中心的新需求说起。
客户服务与客户联络中心的赛道正在迎来一个增速堪比自动驾驶和网联汽车的新阶段。
客户服务与客户联络中心正在迎来一场新的机遇。
10月中旬，IDC正式宣布启动中国客户服务与客户联络中心应用软件分析研究。原因在于，根据IDC的数据，2022年全球客户服务与客户联络中心应用软件市场规模已分别超过154亿和143亿美元，并且未来5年复合增长率均大于10%。
超过10%是什么概念，同样用IDC的数据做对比，如今正站在风口的全球网联汽车规模5年复合增长不过11.5%，自动驾驶车辆未来5年的复合增长率也才14.8%。
也就是说， 客户服务与客户联络中心的赛道正在迎来一个增速堪比自动驾驶和网联汽车的新阶段。
那么，为什么之前一直隐藏在企业经营后端的客户服务和客户联络中心会突然走到前台?又是什么在驱动客户服务和客户联络中心的高速增长?这一切，还要从大模型的技术突破和当前市场对客户服务和客户联络中心的新需求说起。
01、客户联络迎来代际变革
事实上，客户服务和客户联络中心的市场增速并不是突然爆发的，其背后逻辑与当前整个宏观市场的发展紧密相连。
首先是互联网深度发展的背景下，企业直接与客户接触的场景开始增多。
比如汽车行业，特斯拉2008年在洛杉矶开设首家门店，并以此开启汽车行业直营模式之后，蔚来、理想、小鹏等造车新势力纷纷跟进，开设直营门店的同时，将汽车搬进商场和购物中心。
在特斯拉之前，车企很少与消费者直接联系，负责与客户直接沟通的主要是各地区的经销商和4S门店。但在汽车直营之后，所有的客户沟通都需要品牌方自己完成。即车企开始走向前台，直接面向客户。
这样的趋势在消费品零售行业同样存在，大约2019年前后，一种名叫DTC(Direct to Consumer 直接触达消费者)的经营概念迅速蹿红，成为各大品牌争相拥抱的新趋势。头豹研究院的数据显示，从2015年到2019年，中国DTC商业模式市场规模(按销售额统计)由253.8亿元增长至637.6亿元，年复合增长率为20.2%。
DTC的核心理念在于，品牌方或制造商无需借助经销商等第三方中间环节，通过自建渠道以独立的身份与消费者进行直接沟通，完成基于商品咨询、促销、买卖、售后等环节。
即这些现象都在反映，互联网深度发展的时代背景下，各种中间环节被取代，企业直接和客户沟通的新趋势。而当企业直接面向客户，巨大的客户沟通量也自然开始出现。
这个背景还结合着消费者主权意识的觉醒，即消费者对产品不再是被动接受，而是开始主动参与到产品的设计、定价、推广等环节。
在这个趋势下，消费者开始与企业展开更多的沟通，期望通过自己的反馈来影响产品的改进和优化，企业在这样的背景下更加注重与消费者的连接，以赢得消费者的青睐和信任，而这也直接推动了企业与客户之间沟通联络信息规模的增长。
前瞻产业研究院的一个数据可以看到，2010年，全球呼叫中心市场总体座席规模仅为1200万个，到2015年这一数据就增长到2300万个。
有需求就会有改变，在这样的背景下，企业和客户的沟通方式和渠道也在发生深刻改变。
比如在直接面向消费者的趋势下，企业的经营重心越来越向小程序、独立站、直播电商等渠道转移。如今从公众号到小红书，从抖音到快手，全渠道经营已经成为绝大部分品牌的标配。
但这些转变也带来一些问题。
首先是大量的客户沟通信息的涌入，让企业不得增加客服人手;其次是多渠道让企业与客户的沟通数据分散，不仅让企业很难形成整体的客户画像和客情分析，也很难通过一个整体的策略对多渠道进行精细化管理。
整体来看，经过这些年互联网的深度发展，消费者主权意识的觉醒，客户服务和客户联络中心已经发生了深刻变化。这直接导致，传统客服在业务中发挥的作用越来越有限，只能成为满足业务支持的成本中心，而不能为企业的增长赋能。
这种情况特别是在最近几年，市场增长进入存量时代之后变得更加严峻。
行业处在高速增长的时候，企业的重心都在扩大业务规模上，存量客户的经营都比较粗放，能够解决基本的售后问题就行。但随着经济转向，外部增长见顶，企业增长就不得不依重过往的存量客户，因此对存量客户的维护、以及每一个客户的精细化运营就变得更加重要。
但解决这个问题的难点在于，客户服务和客户联络中心是企业业务的基础设施，并不能通过简单的裁员和缩减规模实现成本管控。
所以，通过智能化的方式，改变客户服务和客户联络中心的全周期的生命管理就成为势在必行的选择。
它不再是是时代发展的选择题，而是当下企业经营增长所直接面对的必答题。
02、AI大模型成为第一增长力
事实上，在2010年之后，随着移动互联网的发展，我们常用的客户联络中心已经发生过一次智能化升级。
这次智能化的升级，是大数据、云计算、知识图谱、深度学习等技术融合发展的成果，然后在智能客服的场景上得到应用。
其背景在于，随着消费者个人素质的提高，许多问题能够自助完成，因此大部客服问题就不再需要真人回答，企业可以依据关键词建立知识库，通过智能客服机器人与消费者进行交互。
关键的转折点在2018年。
2018年以前，我国传统呼叫中心坐席数量实现了稳定增长，依据中国信通院的数据，从2010到2018年，我国呼叫中心坐席保持15%的年均复合增长率。但2018年之后，传统人工座席的数量不增反降，减少了约16万。其中的关键就在智能客服的使用。
但这个阶段之后，客服系统仍然存在许多问题。比如客户的体验并不好，因为所谓的“智能客服”并不智能，它只是基于关键词的机械回复，既不能准确解决问题，也不能为客户提供情绪价值。
即这个阶段的客户联络系统，核心解决的是人效和成本，但并没有解决服务和增长。
如今，AI大模型为这些问题的解决提供了契机。
比如以ChatGPT为代表的产品能够提供连续对话能力。9月底，OpenAI为ChatGPT更新语音对话能力，其语态自然，甚至能够模拟真人说话时的迟疑，嗯、呃等语气词，让人机交互进入一个新的阶段。
这样的技术突破为客户服务和客户联络中心带来许多新的变革。
比如企业知识库的重构。传统客户联络系统的知识库以关键词为索引，人为撰写相应回复的话术，并且需要人为实时更新。这些知识是结构性的，不够灵活。
但大语言模型可以通过对企业文档、原始知识、会话数据的训练，将所有的知识融汇成一个整体，直接面向客户进行交流。因此，企业使用大模型之后将不再需要撰写具体的关键词回答，大模型能够自己给出相应的回复，且数据和能力还能根据用户的反馈实时更新。
大模型除了从底层改造客户联络的系统能力外，它的生成能力也在模块化的进入到客户运营的场景。
比如针对一些关键场景的营销话术，企业需要在客服系统为相关推荐话术建立关键词，这些工作过往都由人工逐条撰写，因为过程枯燥、数量庞大，而导致人力有时穷。而引入大模型之后，现在只需要在相应的位置点击生成，系统就能批量生成对应话术，人工只需要在其中筛选就行。
再比如客户数据的分析。几乎所有人都知道，基于客户沟通的大量数据信息其实拥有巨大价值，可以为销售策略，产品迭代，甚至企业未来的市场战略给出建设性意见。
但传统客户沟通系统的问题在于，它们对文字性的客户沟通信息的归纳整理能力有限，因为文字内容，特别是汉字内容，同样的字词在不同的语境下都存在多种意思，没有办法如EXCEL表格一样进行数据透视和分析。
但大语言模型拥有语义理解的能力，能够充分了解客户在文字，语音甚至语气中表达的意思，然后对相应的数据进行分析。
整体上，AI大模型正在从各个层面对传统的客户服务、客户联络系统进行升级改造。在AI大模型的加持下，客服正在从后台走向前台，在业务中发挥更大的作用，成为企业新的增长点。
因此，如果说深度学习技术的普遍应用是客户服务与客户联络中心的第一次升级，那么大模型就是客户服务与客户联络中心的第二次升级。而未来，随着大模型深度融入到业务场景，必然还会带来更多改变，深度赋能企业的客户联络和客户经营，带来更多增量价值。
而这是值得我们所有人都期待的。
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