客服中心行業的發展現狀,和未來客服中心的定位

客服中心行業的發展現狀，和未來客服中心的定位

李倩 發表於 2018-07-17 14:22:23

一、 客服中心的前世今生

中國的客服中心源起於上世紀90年代，電信運營商在國家的要求下建立起來的客戶服務窗口部門，主要承擔接聽用戶的投訴、諮詢等工作；後來伴隨著業務和技術的演進，客服中心的定位逐步從服務中心轉變成為服務營銷中心，需要承擔越來越多的除服務以外的工作；技術上也從最早的窄帶到寬帶，再到現在的多媒體融合客戶服務中心。未來伴隨著AI、大數據、視頻、5G等新技術的到來，客服中心的職能將會進一步的轉變。

二、 目前客服中心行業的發展現狀，和未來客服中心的定位

現階段，客服中心已經不在是電信運營商的專屬，在很多行業都構建起來了行業的呼叫中心，以供其行業服務，且其職責有專職服務的，也有專職營銷的。但不管其屬於何種行業，客服中心的核心是不變的，都是直面客戶的第一線單位，其能夠聽取客戶的最真實的聲音，掌握客戶最真實的用意；

從國內目前的發展來說，客服中心還屬於一個朝陽產業，且每年以16%的增長率進行增長，全國從業人員近200萬，絕大部分就職於電信/金融/政府/國有企業/網際網路等行業；截止於17年底，整個行業的市場空間超過2000億；其中人力成本大約佔了65%；技術成本大約31%；其他4%。

文獻參考：《移動信息化研究中心，中國雲客服市場研究報告（2016，2017）》

《客戶世界，中國客戶中心現狀與變革報告（2017）》

正由於客服中心是直面客戶的窗口單位，也是越來越多的新技術加以落地的單位，面對未來的5G/IoT的到來，傳統的客戶服務已經不能滿足日益增長的客戶需求，在物聯網領域，客服中心的信息來源和服務的對象也許將不再是2C的客戶，也許還有IoT上面所承載的物；運營商在物聯網領域目前主要就是承擔專線、卡類等基礎業務，但是對於行業用戶來說，行業應用才是他們對希望得到的，所有的行業都希望能夠通過物聯網降低其成本，提升附加價值，並且通過不同領域的數據結合來拓展新的市場，而在整合產業鏈中，成本最高且最難達成的卻是面向IoT行業用戶拓展和服務這塊，而這又是客服中心的天然優勢，其能夠通過線上+線下的方式去幫助IoT去補齊這塊的不足。

未來客服中心的定位：客戶服務將成為集服務營銷中心、分析應用中心於一體的新型的客服中心。它的主要職責將是銜接線上和線下，給客戶提供高度個性化的貼身服務。

從上圖可見，未來平臺以下的公共能力的價值將佔比很低，而絕大部分的價值將來自於和人相關的行業應用服務，這部分將是客服部門能夠大展拳腳的地方，以服務的方式進行貼身式營銷將是物聯網行業中最容易接受的方式。

而要達到以上效果，所需要的服務能力、服務方式、效果預期、收費模式等都需要一個統一的雲客服平臺加以提供，下面部分我們將從需求出發介紹一下雲客服平臺的一些相關知識。

未來的客服中心將從「以人為中心」走向「人物並重」，且基於物的信息將會遠遠多過於是基於人信息，但所有的物又都是以人為本相銜接起來的。

三、 雲客服的核心需求分析

上面已經提了我們為什麼要搞雲客服，因為傳統客服服務已經無法支撐未來基於5G、IoT的人與人、人與物連接服務，傳統的客服主要是基於人的服務，解決人們關於企業產品的投訴、諮詢、購買等需求；而未來的客戶服務將不僅僅在試這些最基本的東西，而是更多的需要去解決人們更深層次的需求。

案例分析：梯聯網的客戶服務，除了需要從日常的電梯運行數據中分析預測出未來的故障預期，還需要及時給出預警分析，影響預測，準備好排障手段；且需要在真正故障到來的時候，及時給予被關的人群給予面對面的關懷，讓其能夠直覺的看到故障排除進度，以此來安撫被關人群的心理；

從上案例中我們發現，此呼叫中心集信息匯集、專業分析、人文關懷於一體。而這些都是目前的客服中心所不具備的，或者是只具備了部分能力。從以上案例中我們發現，很多能力並非現有的客服支撐廠家，或者某個企業能夠全部提供的內容，這裡涉及到了傳統軟硬體/網絡的搭建、IT能力建設、AI/網際網路能力、人文科學等等能力；而從運營支撐管理層面來說，涉及到通信運營商、能力提供商、跨行業的使用單位、政府部門監管單位、甚至於新聞媒體等等多個單位。

以上這些都不是傳統客服中心所能夠涉足的，所以需要新型的雲客服平臺加以支撐，未來的雲客服平臺的核心業務需求如下

實時性：能夠實時獲取相關分析數據，節點信息，前後端都擁有針對客戶一致有360度、實時的信息視圖。

可靠性：滿足電信級別的軟硬體可靠性要求下，還要滿足對人、對物的信息可靠性，避免因掌握數據的錯誤而造成不可挽回的損失。

豐富性：擁有豐富的能力，這裡的能力包括傳統的CT域的通信能力，還包括網際網路的通信、媒體、互動等能力，以及對結果的快速分析和預判能力，以便客服人員(或者機器人)能夠在第一時間能夠接觸最新的能力和用戶（2C或者2C）進行互動。

全連接：未來的客服中心的將不僅僅只是為了某個企業，某個運營商服務，而是為了各行各業進行服務，單獨的企業/運營商/或者其他單位只是其中的一個環節，或者一個使用者而已，這就要求在其整個服務環節中，所需要接觸的單位都能夠通過各種終端設備，實時的連接進去，查看其能夠看到的相關信息。就如上面那個梯聯網的例子，涉及到通信運營商、電梯運營商、政府監管部門等，一旦出現了事故，梯內人員（梯中設備）能夠及時的和這些單位進行信息聯繫，進行下一步的自救或者等待救援。

安全性：面對未來信息的大爆炸，每個人在這個社會中都是透明的，不管其所處何地，所做何事，有何經歷，下一步將做何事等等都會被十數計的採集器所獲得，被數百的AI機器人進行分析，並應用到數千的行業中去；這對行業來說，能夠為其帶來新的機遇和市場，同時對於單人來說也能夠幫助其處理更多的繁雜的事物和快速理解、玩轉新的事物；隨之而來的就是對個人的原始信息的安全性將會被提高到一個新的高度（即便現在的立法、執法等環節還未做到）。

基於以上的理解，我們可以預判，未來的雲客服中心如果想能夠又快又好的為客戶提供所需的服務，將不可避免的從多個雲上獲得能力（BAT的雲、運營商的雲或者其他雲），以構建起自己的整體對外服務平臺；這樣的客戶服務中心也許會從現在的分行業、分企業的建設，逐步集中到一個（或數個）超級的客服中心去，而這個客服中心所能提供給我們的服務將會是全方位的，全實時的和貼身的，客戶和其之間將不在是一個主被動關係，而是一個密不可分的關係；

這樣的集中將不再是一個企業內部的集中，而是一個全行業的集中，也許我們越來越能夠清晰的看到，在這個逐步集中的過程中，基礎通信服務提供商（基礎通信能力和品牌）、雲服務提供商（強大的IT能力、生態聚合能力、品牌）較之別的行業擁有極大的優勢；而目前客服中心還處於散亂建設或者說是白花齊放的階段，但伴隨著AI、5G等技術的發展，集中的客戶服務託拉斯將會很快的到來。而在這個過程中，政府部門最好在其中只需要承擔最終的裁判的角色，以保證個體小民的信息不會被肆意濫用。

四、 雲客服的技術架構之我見

以前的客服中心均是採用專屬硬體+IOE模式進行建設的，隨著系統所需要承擔的責任、容量、內容等需求的不斷擴大，傳統的技術架構已經不能滿足未來雲客服的需求，從而提出了以X86、虛擬化、分布式存儲為I層；以中間件、元數據存儲、多租模式、多事物引擎服務等為P層；以公共行業應用、專業領域服務、第3方能力、公共雲接口服務等為核心服務構建起來的S層，一起組成了新的客服中心技術架構。

我們很容易的發現此架構和目前絕大部分雲服務的架構基本一致，都是分為IaaS、PaaS和SaaS，只是其中的內容有不同而已，反過來有人就會問，那麼目前的BAT雲、運營商雲等都基本已經具備了這樣的能力，為什麼作為一個企業還要去端到端去建設了？直接在這些雲服務提供商的雲平臺上去建設豈不是更方便？我的回答是「同意」就目前來說，電信的天翼雲、移動的政企雲、聯通的天宮雲、阿里雲、華為雲、騰訊雲、百度雲都具備I層的基礎能力和絕大部分的P層的基礎能力，所以專業的客服中心服務能力提供商，行業客服中心的應用商如果從成本上考慮直接在這些雲上加以構建是最經濟的。但就現階段而言，並非如此，尤其是大企業/政府行業的客服中心還是傾向於建設各自的私有雲，究其原因，主要是出於信息安全考慮，各行業都希望獲得別人/別行業的數據為我所用，又非常擔心自己的信息被洩露。從而就更加凸顯了政府需要扮演的角色不太到位了；當然這個問題並非客服中心所獨有，應該是一個各行業都存在的一個共性問題，在未來的5G、IoT的到來，這個問題將更加凸顯出來。而客服中心處於面對客戶的第一線，其所承擔的壓力會更大。

五、 AI是否會讓客服人員失業

寫到這裡，我發現在大家追求新技術的同時，又擔心新技術會造成自己的失業，更有人說客服中心是一個夕陽的產業；我的答案是：「現在的服務模式下的客服人員預計將會絕大部分或者全部失業，AI機器人將能夠承擔幾乎全部的工作且成本更加低廉」，所以對於客服中心而言，我們是否就要拒絕AI技術了？殘酷的事實是想拒絕都無法拒絕，既然無法拒絕還不如直接面對，因為AI技術替代傳統服務模式的同時也帶來很多全新的工作崗位和工作需求，例如：新技術操控崗位、行業應用分析崗位、面對面營銷的崗位，人文關懷的崗位，各種各樣的體驗崗位、媒體從業者等等；類比就像汽車的到來，迫使馬車從業務者全部失業了，但是卻造就了更多的汽車司機、汽修、客/貨運從業者等新的工種。以我個人的裡金額，新的技術雖然可以顛覆一個老的行業，但卻能夠造就更多的從業需求；所以就我們客戶服務行業來說，現有的客服中心人員將會主動或者被動的轉型；需要擔心的不是這是否是一個夕陽的產業，而是需要擔心的是我們自己有夕陽的思維。

六、 客服大數據

客服中心直面客戶，是第一手客戶信息的來源，同時也是多能力的集中應用中心，而要將這些來往的信息有機的結合起來，就需要大數據的技術，客服中心一定不是一個大數據存儲、分析中心，而是一個大數據的來源和應用中心。

通過大數據的技術，可以更好的幫助客服中心一線的人員全面的熟悉客戶，較為準確的分析預測出客戶的訴求。這些應用場景能夠幫助企業提高營銷的成功率，有分析數據，在某電信運營商的終端銷售領域，通過大數據營銷能夠幫助其提升營銷成功率3-5個百分點。單個銷售產品價格越高的地方，就越是大數據/AI技術越能大展拳腳的地方。這比線下的銷售渠道投入產出比更高。

同時通過大數據技術還能夠幫助客服中心後臺人員更好的統計分析出群體客戶的服務、購買意向，從而推動產品的改善，從而幫助客服中心從一個一線的服務中心逐步轉變成為一個領域情報分析中心。未來很多的一線話務人員也將轉變成為某個領域的分析人員。

對於客服中心的管理者來說，通過後臺的大數據分析能夠宏觀的掌握企業整體的服務、在線營銷等情況，且能夠實時掌握群體事件發生的情況；通過不同角度、不同場景、甚至不同領域的數據相結合，或許還能夠對企業未來的發展思路和發展方向起到建議作用（因為現代企業的發展已經不僅僅局限於本行業，需要放眼看世界，所謂跨界運營，就是如此）。

七、 視頻技術將在客戶服務領域如何發展

視頻能力較之音頻能力能夠承載更多的信息，佔用更大的帶寬，視頻、VR等技術和使用場景將是推動通信運營商建設5G的原動力；尤其是這兩年短視頻非常火，從之前的報導可以看到抖音短視頻高峰時期的訪問量，一天可以達到10億次。

文獻參考：《CAnalysys18年短視頻分析報告》

文獻參考：《CBNData17年網際網路分析報告》

從以上這些分析看出，網際網路短視頻已經成為近兩年的爆發點，且短視頻市場還處於發展的初期階段，現在越來越多的分析數據表明短視頻作為一個新的碎片視頻渠道，去廣告價值地位在急劇的提升；而通信運營商在其中基本上享受不到任何的利益分成，這不得不說是非常尷尬的事實。除了通信運營商的商務模式不靈活以外，還有就是在網際網路上其沒有場景控制點；反觀運營商擁有核心控制點的CT領域，對於這些技術創新其反應卻顯得非常遲鈍；不過令人欣慰的事，移動終於在18年推出了基於VLLTE的視頻彩鈴業務，雖然目前還處於起步階段，但後續的發展前景還是非常令人期待的。

延生聯想出，運營商另外一個和客戶接觸的核心窗口----客服熱線，卻感覺還停留在上個世紀，和網際網路上熱火朝天比較起來，就像一個是是工業時代，一個還處於農業時代，雖然少數運營商也做了基於網際網路的視頻能力和應用，但由於其不靈活的運營和商務模式，導致這些應用基本無人使用；所以其還不如在其擅長的領域做一些小的創新；傳統CT領域的客戶服務上增加視頻能力已經是刻不容緩了，中國的通信運營商每年有超過500億次的客戶電話撥打接觸，如果每次接觸都能夠觀看5秒的短視頻，這將是一個多麼大的廣告/應用/合作市場。

更進一步CT領域的短視頻能夠在接通前，接通中和接通後都能夠讓企業和客戶能夠不間斷的進行語音和視頻溝通，現有各行業的自動語音的應用場景均是未來視頻能力所能夠介入的領域，這對通信運營商來說，更加是一個新的發展市場。所以說視頻能力將是運營商重新激活CT通信價值的核心能力。

八、 5G時代雲客服的暢想

寫到這裡，我發現面對5G的到來，物聯網將會獲得極大的發展，那個時候也許不會再有「客戶服務」這個名詞了，隨之而來的是無處不在的服務，每個人/每個物可能都浸身其中而不自知；舉例來說：現在的知識庫將再無存在的價值，隨處可獲得的知識、分析、預測將完全可以替代它；現在的固定流程的工作流也將被智能工作流所替代，其能夠打破現有流程的全部環節，在最短的時間內找到最終的解決辦法；務請求也不會在需要用戶去手動請求，也許可以通過眼神、動作，語音甚至於AI幫助其瞬間完成，對於用戶來說這些都將成為其基本的訴求，通過裸眼3D等新的技術，用戶能夠瞬間完成完成真實場景和虛擬場景的共存，服務變成了其所見既所得。沒有人在會關心服務的對端是人還是機器。

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