客服中心行业的发展现状,和未来客服中心的定位

CTI论坛 2018-07-17 14:22 次阅读

一、 客服中心的前世今生

中国的客服中心源起于上世纪90年代,电信运营商在国家的要求下建立起来的客户服务窗口部门,主要承担接听用户的投诉、咨询等工作;后来伴随着业务和技术的演进,客服中心的定位逐步从服务中心转变成为服务营销中心,需要承担越来越多的除服务以外的工作;技术上也从最早的窄带到宽带,再到现在的多媒体融合客户服务中心。未来伴随着AI、大数据、视频、5G等新技术的到来,客服中心的职能将会进一步的转变。

二、 目前客服中心行业的发展现状,和未来客服中心的定位

现阶段,客服中心已经不在是电信运营商的专属,在很多行业都构建起来了行业的呼叫中心,以供其行业服务,且其职责有专职服务的,也有专职营销的。但不管其属于何种行业,客服中心的核心是不变的,都是直面客户的第一线单位,其能够听取客户的最真实的声音,掌握客户最真实的用意;

从国内目前的发展来说,客服中心还属于一个朝阳产业,且每年以16%的增长率进行增长,全国从业人员近200万,绝大部分就职于电信/金融/政府/国有企业/互联网等行业;截止于17年底,整个行业的市场空间超过2000亿;其中人力成本大约占了65%;技术成本大约31%;其他4%。

文献参考:《移动信息化研究中心,中国云客服市场研究报告(2016,2017)》

《客户世界,中国客户中心现状与变革报告(2017)》

正由于客服中心是直面客户的窗口单位,也是越来越多的新技术加以落地的单位,面对未来的5G/IoT的到来,传统的客户服务已经不能满足日益增长的客户需求,在物联网领域,客服中心的信息来源和服务的对象也许将不再是2C的客户,也许还有IoT上面所承载的物;运营商在物联网领域目前主要就是承担专线、卡类等基础业务,但是对于行业用户来说,行业应用才是他们对希望得到的,所有的行业都希望能够通过物联网降低其成本,提升附加价值,并且通过不同领域的数据结合来拓展新的市场,而在整合产业链中,成本最高且最难达成的却是面向IoT行业用户拓展和服务这块,而这又是客服中心的天然优势,其能够通过线上+线下的方式去帮助IoT去补齐这块的不足。

未来客服中心的定位:客户服务将成为集服务营销中心、分析应用中心于一体的新型的客服中心。它的主要职责将是衔接线上和线下,给客户提供高度个性化的贴身服务。

从上图可见,未来平台以下的公共能力的价值将占比很低,而绝大部分的价值将来自于和人相关的行业应用服务,这部分将是客服部门能够大展拳脚的地方,以服务的方式进行贴身式营销将是物联网行业中最容易接受的方式。

而要达到以上效果,所需要的服务能力、服务方式、效果预期、收费模式等都需要一个统一的云客服平台加以提供,下面部分我们将从需求出发介绍一下云客服平台的一些相关知识。

未来的客服中心将从“以人为中心”走向“人物并重”,且基于物的信息将会远远多过于是基于人信息,但所有的物又都是以人为本相衔接起来的。

三、 云客服的核心需求分析

上面已经提了我们为什么要搞云客服,因为传统客服服务已经无法支撑未来基于5G、IoT的人与人、人与物连接服务,传统的客服主要是基于人的服务,解决人们关于企业产品的投诉、咨询、购买等需求;而未来的客户服务将不仅仅在试这些最基本的东西,而是更多的需要去解决人们更深层次的需求。

案例分析:梯联网的客户服务,除了需要从日常的电梯运行数据中分析预测出未来的故障预期,还需要及时给出预警分析,影响预测,准备好排障手段;且需要在真正故障到来的时候,及时给予被关的人群给予面对面的关怀,让其能够直觉的看到故障排除进度,以此来安抚被关人群的心理;

从上案例中我们发现,此呼叫中心集信息汇集、专业分析、人文关怀于一体。而这些都是目前的客服中心所不具备的,或者是只具备了部分能力。从以上案例中我们发现,很多能力并非现有的客服支撑厂家,或者某个企业能够全部提供的内容,这里涉及到了传统软硬件/网络的搭建、IT能力建设、AI/互联网能力、人文科学等等能力;而从运营支撑管理层面来说,涉及到通信运营商、能力提供商、跨行业的使用单位、政府部门监管单位、甚至于新闻媒体等等多个单位。

以上这些都不是传统客服中心所能够涉足的,所以需要新型的云客服平台加以支撑,未来的云客服平台的核心业务需求如下

实时性:能够实时获取相关分析数据,节点信息,前后端都拥有针对客户一致有360度、实时的信息视图。

可靠性:满足电信级别的软硬件可靠性要求下,还要满足对人、对物的信息可靠性,避免因掌握数据的错误而造成不可挽回的损失。

丰富性:拥有丰富的能力,这里的能力包括传统的CT域的通信能力,还包括互联网的通信、媒体、互动等能力,以及对结果的快速分析和预判能力,以便客服人员(或者机器人)能够在第一时间能够接触最新的能力和用户(2C或者2C)进行互动。

全连接:未来的客服中心的将不仅仅只是为了某个企业,某个运营商服务,而是为了各行各业进行服务,单独的企业/运营商/或者其他单位只是其中的一个环节,或者一个使用者而已,这就要求在其整个服务环节中,所需要接触的单位都能够通过各种终端设备,实时的连接进去,查看其能够看到的相关信息。就如上面那个梯联网的例子,涉及到通信运营商、电梯运营商、政府监管部门等,一旦出现了事故,梯内人员(梯中设备)能够及时的和这些单位进行信息联系,进行下一步的自救或者等待救援。

安全性:面对未来信息的大爆炸,每个人在这个社会中都是透明的,不管其所处何地,所做何事,有何经历,下一步将做何事等等都会被十数计的采集器所获得,被数百的AI机器人进行分析,并应用到数千的行业中去;这对行业来说,能够为其带来新的机遇和市场,同时对于单人来说也能够帮助其处理更多的繁杂的事物和快速理解、玩转新的事物;随之而来的就是对个人的原始信息的安全性将会被提高到一个新的高度(即便现在的立法、执法等环节还未做到)。

基于以上的理解,我们可以预判,未来的云客服中心如果想能够又快又好的为客户提供所需的服务,将不可避免的从多个云上获得能力(BAT的云、运营商的云或者其他云),以构建起自己的整体对外服务平台;这样的客户服务中心也许会从现在的分行业、分企业的建设,逐步集中到一个(或数个)超级的客服中心去,而这个客服中心所能提供给我们的服务将会是全方位的,全实时的和贴身的,客户和其之间将不在是一个主被动关系,而是一个密不可分的关系;

这样的集中将不再是一个企业内部的集中,而是一个全行业的集中,也许我们越来越能够清晰的看到,在这个逐步集中的过程中,基础通信服务提供商(基础通信能力和品牌)、云服务提供商(强大的IT能力、生态聚合能力、品牌)较之别的行业拥有极大的优势;而目前客服中心还处于散乱建设或者说是白花齐放的阶段,但伴随着AI、5G等技术的发展,集中的客户服务托拉斯将会很快的到来。而在这个过程中,政府部门最好在其中只需要承担最终的裁判的角色,以保证个体小民的信息不会被肆意滥用。

四、 云客服的技术架构之我见

以前的客服中心均是采用专属硬件+IOE模式进行建设的,随着系统所需要承担的责任、容量、内容等需求的不断扩大,传统的技术架构已经不能满足未来云客服的需求,从而提出了以X86、虚拟化、分布式存储为I层;以中间件、元数据存储、多租模式、多事物引擎服务等为P层;以公共行业应用、专业领域服务、第3方能力、公共云接口服务等为核心服务构建起来的S层,一起组成了新的客服中心技术架构。

我们很容易的发现此架构和目前绝大部分云服务的架构基本一致,都是分为IaaS、PaaS和SaaS,只是其中的内容有不同而已,反过来有人就会问,那么目前的BAT云、运营商云等都基本已经具备了这样的能力,为什么作为一个企业还要去端到端去建设了?直接在这些云服务提供商的云平台上去建设岂不是更方便?我的回答是“同意”就目前来说,电信的天翼云、移动的政企云、联通的天宫云、阿里云、华为云、腾讯云、百度云都具备I层的基础能力和绝大部分的P层的基础能力,所以专业的客服中心服务能力提供商,行业客服中心的应用商如果从成本上考虑直接在这些云上加以构建是最经济的。但就现阶段而言,并非如此,尤其是大企业/政府行业的客服中心还是倾向于建设各自的私有云,究其原因,主要是出于信息安全考虑,各行业都希望获得别人/别行业的数据为我所用,又非常担心自己的信息被泄露。从而就更加凸显了政府需要扮演的角色不太到位了;当然这个问题并非客服中心所独有,应该是一个各行业都存在的一个共性问题,在未来的5G、IoT的到来,这个问题将更加凸显出来。而客服中心处于面对客户的第一线,其所承担的压力会更大。

五、 AI是否会让客服人员失业

写到这里,我发现在大家追求新技术的同时,又担心新技术会造成自己的失业,更有人说客服中心是一个夕阳的产业;我的答案是:“现在的服务模式下的客服人员预计将会绝大部分或者全部失业,AI机器人将能够承担几乎全部的工作且成本更加低廉”,所以对于客服中心而言,我们是否就要拒绝AI技术了?残酷的事实是想拒绝都无法拒绝,既然无法拒绝还不如直接面对,因为AI技术替代传统服务模式的同时也带来很多全新的工作岗位和工作需求,例如:新技术操控岗位、行业应用分析岗位、面对面营销的岗位,人文关怀的岗位,各种各样的体验岗位、媒体从业者等等;类比就像汽车的到来,迫使马车从业务者全部失业了,但是却造就了更多的汽车司机、汽修、客/货运从业者等新的工种。以我个人的里金额,新的技术虽然可以颠覆一个老的行业,但却能够造就更多的从业需求;所以就我们客户服务行业来说,现有的客服中心人员将会主动或者被动的转型;需要担心的不是这是否是一个夕阳的产业,而是需要担心的是我们自己有夕阳的思维。

六、 客服大数据

客服中心直面客户,是第一手客户信息的来源,同时也是多能力的集中应用中心,而要将这些来往的信息有机的结合起来,就需要大数据的技术,客服中心一定不是一个大数据存储、分析中心,而是一个大数据的来源和应用中心。

通过大数据的技术,可以更好的帮助客服中心一线的人员全面的熟悉客户,较为准确的分析预测出客户的诉求。这些应用场景能够帮助企业提高营销的成功率,有分析数据,在某电信运营商的终端销售领域,通过大数据营销能够帮助其提升营销成功率3-5个百分点。单个销售产品价格越高的地方,就越是大数据/AI技术越能大展拳脚的地方。这比线下的销售渠道投入产出比更高。

同时通过大数据技术还能够帮助客服中心后台人员更好的统计分析出群体客户的服务、购买意向,从而推动产品的改善,从而帮助客服中心从一个一线的服务中心逐步转变成为一个领域情报分析中心。未来很多的一线话务人员也将转变成为某个领域的分析人员。

对于客服中心的管理者来说,通过后台的大数据分析能够宏观的掌握企业整体的服务、在线营销等情况,且能够实时掌握群体事件发生的情况;通过不同角度、不同场景、甚至不同领域的数据相结合,或许还能够对企业未来的发展思路和发展方向起到建议作用(因为现代企业的发展已经不仅仅局限于本行业,需要放眼看世界,所谓跨界运营,就是如此)。

七、 视频技术将在客户服务领域如何发展

视频能力较之音频能力能够承载更多的信息,占用更大的带宽,视频、VR等技术和使用场景将是推动通信运营商建设5G的原动力;尤其是这两年短视频非常火,从之前的报道可以看到抖音短视频高峰时期的访问量,一天可以达到10亿次。

文献参考:《CAnalysys18年短视频分析报告》

文献参考:《CBNData17年互联网分析报告》

从以上这些分析看出,互联网短视频已经成为近两年的爆发点,且短视频市场还处于发展的初期阶段,现在越来越多的分析数据表明短视频作为一个新的碎片视频渠道,去广告价值地位在急剧的提升;而通信运营商在其中基本上享受不到任何的利益分成,这不得不说是非常尴尬的事实。除了通信运营商的商务模式不灵活以外,还有就是在互联网上其没有场景控制点;反观运营商拥有核心控制点的CT领域,对于这些技术创新其反应却显得非常迟钝;不过令人欣慰的事,移动终于在18年推出了基于VLLTE的视频彩铃业务,虽然目前还处于起步阶段,但后续的发展前景还是非常令人期待的。

延生联想出,运营商另外一个和客户接触的核心窗口----客服热线,却感觉还停留在上个世纪,和互联网上热火朝天比较起来,就像一个是是工业时代,一个还处于农业时代,虽然少数运营商也做了基于互联网的视频能力和应用,但由于其不灵活的运营和商务模式,导致这些应用基本无人使用;所以其还不如在其擅长的领域做一些小的创新;传统CT领域的客户服务上增加视频能力已经是刻不容缓了,中国的通信运营商每年有超过500亿次的客户电话拨打接触,如果每次接触都能够观看5秒的短视频,这将是一个多么大的广告/应用/合作市场。

更进一步CT领域的短视频能够在接通前,接通中和接通后都能够让企业和客户能够不间断的进行语音和视频沟通,现有各行业的自动语音的应用场景均是未来视频能力所能够介入的领域,这对通信运营商来说,更加是一个新的发展市场。所以说视频能力将是运营商重新激活CT通信价值的核心能力。

八、 5G时代云客服的畅想

写到这里,我发现面对5G的到来,物联网将会获得极大的发展,那个时候也许不会再有“客户服务”这个名词了,随之而来的是无处不在的服务,每个人/每个物可能都浸身其中而不自知;举例来说:现在的知识库将再无存在的价值,随处可获得的知识、分析、预测将完全可以替代它;现在的固定流程的工作流也将被智能工作流所替代,其能够打破现有流程的全部环节,在最短的时间内找到最终的解决办法;务请求也不会在需要用户去手动请求,也许可以通过眼神、动作,语音甚至于AI帮助其瞬间完成,对于用户来说这些都将成为其基本的诉求,通过裸眼3D等新的技术,用户能够瞬间完成完成真实场景和虚拟场景的共存,服务变成了其所见既所得。没有人在会关心服务的对端是人还是机器。

原文标题:浅议云客服中心未来的发展

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由商务部、科学技术部、工业和信息化部、国家发改委、农业农村部、国家知识产权局、中国科学院、中国工程院和深圳市人民政府共同...

发表于 09-07 09:19 162次 阅读
中国国际高新技术成果交易会工业和信息化数字中国专题馆

Seeed Studio BeagleBone Green Wireless开发板为物联网应用开发解决更多挑战

物联网(IoT)快速发展,成为了创新的主要驱动力,吸引了来自互联网应用和传统嵌入式设备领域的许多开发者。因为应用常常设计新的...

发表于 08-29 14:51 149次 阅读
Seeed Studio BeagleBone Green Wireless开发板为物联网应用开发解决更多挑战

FEC六大产品体系亮相2018艾瑞年度高峰会议

  8月23日,主题为“智能•无界•决策”的2018艾瑞(深圳)年度高峰会在深圳瑞吉酒店召开。历来,艾瑞集团主办的年度高峰会议吸...

发表于 08-28 13:53 151次 阅读
FEC六大产品体系亮相2018艾瑞年度高峰会议

NLPIR大数据语义智能分析平台先精准分词才语义分析

  随着计算机互联网、移动互联网、物联网、平板电脑、手机的大众化和微博、论坛、微信等网络交流方式的日益红火,数据资料的增...

发表于 08-27 10:53 195次 阅读
NLPIR大数据语义智能分析平台先精准分词才语义分析

8.02亿网民为你揭示,中国互联网最新发展状况!

昨天,中国互联网络信息中心(CNNIC)在京发布第42次《中国互联网络发展状况统计报告》。 《报告》显示,截至...

发表于 08-22 11:08 162次 阅读
8.02亿网民为你揭示,中国互联网最新发展状况!

大数据技术ZooKeeper应用——解决分布式系统单点故障

通常分布式系统采用主从模式,就是一个主控机连接多个处理节点,主节点负责分发任务,从节点负责处理任务,当我们的主节点发生故...

发表于 07-26 16:24 754次 阅读
大数据技术ZooKeeper应用——解决分布式系统单点故障

大数据专业技术学习之Hive的静态分区与动态分区

分区是hive存放数据的一种方式。将列值作为目录来存放数据,就是一个分区。这样查询时使用分区列进行过滤,只需根据列值直接扫描...

发表于 07-20 14:06 198次 阅读
大数据专业技术学习之Hive的静态分区与动态分区

步入全面智能化时代

[table] [tr][td]      其实日常生活中有很多的体会,比如说小区里边发生了社区的一个犯罪事件,追查录像...

发表于 07-19 00:26 300次 阅读
步入全面智能化时代

学习Python大数据与机器学习必会Matplotlib知识

在python的培训学习中,我们会用python进行数据分析的学习与应用,并且在这一部分进行绘图是必不可少的,所以为了看一下大家的实...

发表于 07-05 17:57 625次 阅读
学习Python大数据与机器学习必会Matplotlib知识