中国智能客服行业研究应用报告文档格式.docx

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4.小能科技

5.智齿客服

6.环信

7.容联七陌

8.极限元

5鸣谢名单及鲸准介绍

1.鸣谢名单

2.鲸准产品定位

3.鲸准数据起源

4.鲸准研究院

4智能客服行业目前问题及未来发展趋势分析

1.智能客服行业目前关键问题分析

2.智能客服行业未来发展趋势分析

.研究背景、目标及范围

1.1研究背景、目标及范围

智能客服行业现实状况怎样？

去向何方？

研究背景

近两年来，人工智能技术在各行各业加速落地。

相比语音识别和计算机视觉，自然语言处理（NLP）技术一直以来被认为是成熟度相对较低AI技术分支。

不过，尽管NLP在开放域环境中表现不佳，但对于限定场景来说，NLP及其背后知识图谱技术却能发挥出巨大价值。

作为企业用户关系管理（CRM）关键组成部分，客服是连接企业和用户关键桥梁，极大地影响着企业销售结果、品牌影响及市场地位。

不过，长久以来，客服行业全部存在很多痛点，客服人员流动性大、培训成本高、客服效果难以把控、大量反复性问题过分消耗人工客服，同时，怎样提升售前转化，怎样优化客服步骤，怎样从客服数据中发觉企业业务问题等，全部是各类企业面临普遍问题。

早期客服机器人出现在一定程度上处理了简单反复性问题，而深度学习算法应用又降低了客服机器人所依靠知识库构建和维护成本大幅下降，加上大数据分析和智能语音技术在客服场景深入应用，AI正在变革客服行业原有业态。

研究目标

基于这一背景，鲸准研究院系统调研了中国最具代表性智能云客服及客服机器人创业企业，意在经过对客服市场发展历程、产业链、关键玩家、业务模式、竞争逻辑、应用领域、经典企业和未来发展趋势等进行分析，为您解答以下问题：

Ø

客服软件经历了怎样演变？

背后驱动力是什么？

目前产品形态怎样？

智能客服企业所在产业链组成是怎样？

格局会怎样演化？

智能客服行业投融资现实状况怎样？

市场空间有多大？

智能客服行业有哪些类型企业和不一样业务模式？

孰优孰劣？

目前智能客服市场竞争现实状况怎样？

竞争逻辑是什么？

智能客服产品应用领域有哪些？

分别含有怎样特点和问题？

智能客服行业目前关键玩家发展情况怎样？

分别含有怎样优劣势？

智能客服产业未来会展现怎样发展趋势？

背后逻辑是什么？

研究范围

本汇报中所提到“智能客服行业”是指包含中国涉足客服机器人市场云客服厂商和专注客服机器人厂商所在新兴客服软件市场，经典企业分析也以上述两类企业为主。

1.2中国客服软件发展历程

技术驱动客服软件从单一渠道向多渠道、智能化方向发展

用户服务概念起源于美国，最早是在1956年由泛美航空企业推出客服中心，用于用户机票预订。

以后伴随AT&

T推出首个用于电话营销外呼中心，和Rockwell发明自动呼叫分配（ACD），这种经过电话进行客服、营销和其它商业活动服务形式才逐步在全球被推广开来。

90年代末，以呼叫中心为主客服系统进入中国，以后伴随互联网、移动互联网、云计算、AI等技术应用普及演化出多个形态。

总体来看，中国客服软件市场大致经历了三个发展阶段：

传统呼叫中心软件、PC网页在线客服+传统客服软件、云客服+客服机器人智能客服阶段。

以前，互联网还未普及，客服关键以电话沟通为主。

-间，得益于计算机技术、计算机电话集成技术（CTI）、网络技术、多媒体机技术和CRM、BI、ERP、OA等企业信息化应用集成，客服系统跳出单一电话沟通，出现了网页在线客服等多个客服渠道。

而过去近十年，移动互联网、云计算、大数据和AI技术发展又将传统呼叫中心和客服软件带入了SaaS和智能化时代，首先全新SaaS模式使得企业搭建客服中心成本大大降低，产品功效愈加丰富，应用场景也从客服延伸到了销售、营销等多个步骤，其次，客服机器人经过辅助人工，和回复简单反复性问题，大大提升了人工客服工作效率。

同时，AI也在从各个步骤上变革着企业客服交互方法，加速线上线下客服智能化升级。

未来，伴随AI在客服领域应用逐步深化，并渗透到企业服务其它步骤，将为现有企业用户服务、管理、营销、销售体系带来更多颠覆性变革。

客服行业产业链格局及演化趋势分析

2.中国客服产业规模及市场空间分析

2.1客服行业产业链格局及演化趋势分析

积累技术，深耕行业，中游产品厂商向产业链上下游延伸

和大多企业信息化产业类似，客服软件行业也展现出从上游基础设施厂商、到上中游技术厂商、中游产品服务厂商、再到中下游系统集成商产业链组成。

不过，新兴技术出现往往会改变一个行业产业链格局，客服行业也不例外，智能客服企业正经过SaaS和AI技术重塑客服行业原有产业链格局。

由上图可见，上游基础设施步骤关键由IaaS云计算厂商、电信运行商和硬件设备厂商组成。

伴随SaaS模式逐步普及，早期提供呼叫中心硬件设备厂商已经延伸到中下游，为外企、国企等大型用户提供当地客服中心处理方案。

中上游技术提供商关键包含PaaS层云通讯企业和AI语音技术企业。

云通讯企业为客服产品厂商提供上层通讯和呼叫中心能力，智能语音技术企业为呼叫中心及产品企业提供语音识别、合成、声纹质检等较底层智能语音技术。

中游客服产品提供商包含云客服、客服机器人厂商，和成立较早传统呼叫中心和客服软件厂商，不过，后者份额正在被云客服企业蚕食。

AI方面，云客服厂商早期多使用客服机器人厂商AI技术，近两年纷纷开始自研AI技术，以提升对客服机器人关键技术把控能力。

中下游IT软件及系统集成商多存在于部分传统行业领域，产品企业要服务这些行业大用户通常极难绕开集成商，或需要和她们正面竞争。

因为集成商在垂直行业含有很强用户关系和服务经验，所以现在产业链地位仍然较强。

智能客服企业做深产品和服务，传统集成商将逐步被边缘化

从目前客服产业链组成情况来看，上游基础设施步骤已经发展成熟，少数巨头垄断市场。

未来，她们会继续向下游延伸，构建企业服务生态。

上中游AI技术提供商除了科大讯飞较为强势，其它智能语音技术创业企业因为所切产业链步骤较小，且规模较小，所以地位较弱。

未来，她们需要在垂直应用场景深耕，向产品、服务和处理方案延伸。

中游客服产品提供商中，云客服厂商经过几年竞争，头部几家已脱颖而出，但仍未长出巨头，竞争仍然猛烈。

和此同时，为了摆脱对客服机器人厂商技术依靠，云客服厂商在过去一两年纷纷开始自研AI技术，同时整合产品和服务经验，经过提供行业处理方案，向下游延伸，以提升产业链地位和价值空间。

客服机器人厂商因为直接提供产品/服务，所以在含有高壁垒同时，也拥有比上中游AI技术企业更强话语权，但相比提供全套产品云客服企业，地位又相对较弱。

未来，她们既能够补足其它客服产品，和云客服厂商竞争，也能够用AI帮助企业做智能化转型，实现换维竞争。

传统行业IT软件及系统集成商即使依靠稳固大用户关系和丰富行业经验，在产业链上含有较强话语权，但假如不能主动拥抱新技术，提升服务，未来市场地位也岌岌可危，尤其是单纯集成商现在话语权已经在逐步减弱。

伴随智能客服企业陆续入局大用户市场，逐步将产品和服务做细做深，她们已经有机会直接服务行业大用户，而传统集成商因为其固有交付模式，和在新兴技术上落后——缺乏AI技术，无法积累数据，也无法提供深度分析运行服务，未来会逐步被中游智能客服厂商边缘化。

不过，因为企业服务市场整体节奏较慢，AI从技术到产品再到应用价值凸显和大范围市场认可，还需要时间，所以，这一过程也不会太快。

2.2智能客服产业规模及市场空间分析

云客服厂商和传统软件厂商争夺百亿市场规模依据前述产业链分析，目前中国客服软件市场关键由电信运行商、呼叫中心设备厂商、传统呼叫中心厂商、传统客服软件厂商、系统集成商、云客服SaaS厂商、客服机器人厂商等组成。

首先，将云客服企业所在存量市场分成语音呼叫中心和在线客服两块来看。

呼叫中心市场中，运行商话费规模在10-20亿之间，呼叫中心设备厂商占10-20亿左右规模，传统呼叫中心厂商占10-20亿规模，业务系统集成商和行业集成商占30-40亿规模，总计60到100亿市场规模。

其次，在线客服领域，传统软件企业和SaaS企业各占10亿左右规模，各类系统集成商占10-20亿规模，总计约40-50亿市场规模。

所以中国客服软件目前存量市场规模在100-150亿人民币。

现在看来，云客服厂商所占份额仍然较小。

要在现有客服软件存量市场上争夺，就需要和服务大用户呼叫中心设备厂商、传统呼叫中心、传统客服软件厂商、甚至规模庞大系统集成商正面竞争，而抢夺关键不在云客服厂商所擅长互联网领域，而在于传统行业。

因为互联网行业服务较浅，且大企业自研客服系统，中小企业付费能力较弱，不足以将云客服厂商养成巨头。

而对传统行业大用户争夺首先靠过硬技术和产品实力，其次还要依靠资源和服务水平，这对于才发展几年云客服厂商来说挑战重重。

AI将为智能客服厂商释放500-800亿市场空间

眼光移到增量市场。

因为客服人员招人难、培训成本高、流动性大，不易管理，而客服机器人能够全天二十四小时工作，还能经过实时数据反馈不停学习，企业有足够动力用客服机器人替换一部分人工客服。

依据智能客服厂商给出数据，客服机器人正在以40-50%百分比替换人工客服工作。

中国大约有500万全职客服，以年平均工资6万计算，再加上硬件设备和基础设施，整体规模约4000亿人民币。

根据40-50%替换百分比，并排除场地、设备等基础设施和甲方预算缩减，大约会有200-300亿规模留给智能客服企业。

除了替换部分人工客服机器人，AI也在变革企业传统线下客服交互方法。

伴随智能设备、物联网普及，多种设备也将成为企业服务用户入口和新兴场景，智能客服企业、尤其是AI企业有机会在千亿智能设备交互市场中分得200-300亿规模。

另外，AI对企业服务市场变革并不仅限于客服场景，以企业和用户沟通为桥梁和入口，智能客服企业能够延伸到营销、销售等关键企业服务外部场景，从交互方法、步骤优化、数据分析等角度推进企业外部服务全方面智能化，从而释放100-200亿原有营销、销售等市场规模。

即使前景宽广，但因为企业服务市场整体节奏较慢，不管是对存量市场争夺，还是增量市场开拓，全部需要较长时间。

回到当下，受限于NLP算法水平限制，客服机器人在实际使用中更多只是发挥辅助作用，另外，数据分析价值发挥、企业服务方法优化，也需要智能客服企业和企业方共同探索和努力。

2.3智能客服行业投融资现实状况分析

智能客服行业累计融资35.16亿，客服机器人为创投热点方向

截止5月28日，中国包含智能云客服和客服机器人在内企业累计69家，累计融资额35.16亿元。

未融资、种子轮、天使轮阶段企业占比超58%。

B轮到D轮企业累计8家，分别为小能科技、环信、智齿科技、Udesk、追一科技、逸创云客服、意能通、V5智能客服。

新三板企业累计6家，包含小i机器人、快商通、风语者机器人、中科汇联、远传技术、融合通信。

而在69家企业中，过去十二个月取得过新一轮融资企业有16家，分别为智齿科技、小i机器人、意能通、中金智汇、墨子AI、浙江一芯、百可录、八爪鱼智能、S先生、融合通信、追一科技、进化者机器人、小丁智能、云问科技、爱因互动、快递哥。

从成立时间来看，云客服企业多成立于前后，客服机器人企业多成立于前后。

之前成立企业则是部分传统客服软件和传统客服机器人企业。

从业务方向看，专门做文字客服机器人企业最多，云客服及综合类企业业务种类则相对较全，但技术参差不齐。

另外，快递、招聘、电商、小程序等领域也出现了部分垂直客服机器人企业，更有新成立企业在探索虚拟影像客服机器人。

2.4智能客服行业厂商背景类型分析

云客服企业加码AI，客服机器人企业挖掘企业服务智能化

中国客服行业在云计算、大数据、AI等技术推进下所出现创业潮关键表现了两个趋势，工具化和智能化。

前者由云客服厂商引领，经过SaaS模式降低企业构建客服系统成本。

后者由客服机器人厂商引领，经过AI、数据分析等功效帮助企业实现客服智能化。

伴随B端对AI需求爆发，云客服企业也纷纷自研AI技术，推出客服机器人、智能质检等智能化产品，和客服机器人厂商共同竞争智能客服市场。

下图列出了智能客服市场根据背景划分不一样厂商类型。

从PaaS云通讯延伸到SaaS客服企业相较其它竞品而言，含有较强PaaS层云通讯能力，在服务大用户时更具优势，其中最经典代表是环信和容联七陌。

环信做IM云起家，以后拓展到SaaS领域，初又组建AI团体，切入客服机器人市场。

容联七陌是容联云通讯子企业，能够得到来自集团云通讯能力支持，呼叫中心业务较强，现在也已推出语音客服机器人。

互联网巨头旗下智能客服业务部门资源优势显著，不管是生态企业还是庞大流量，全部为获客带来很多便利。

网易七鱼在云客服领域发展多年，现在已服务超出15万家企业用户。

baidu商桥服务数百万小型企业，主打营销属性，包含数据分析和智能客服功效。

腾讯企点是依靠腾讯云SaaS客服产品，包含客服、营销、协作三大功效，经过直销和经销商获客，一样面向中小型企业。

单纯云客服企业包含Udesk、小能科技、快商通等。

Udesk最早对标美国做工单起家Zendesk，以后补足其它产品，现在也在搭建AI团体，发展语音客服机器人。

小能科技经历了传统客服软件时代，以后主动转型SaaS，专注为大用户提供深度服务，拥有大量传统行业用户。

客服机器人企业中现有成立较早小i机器人、云问等，也有在新一波AI浪潮下成长起来NLP企业追一、三角兽、助理来也等企业，从B端或C端转型切入企业智能服务市场。

2.5智能客服厂商用户战略及业务模式分析

做大用户还是做小用户？

自企业服务SaaS在中国诞生以来，做大用户还是小用户争论就从未停止。

从近两年行业发展态势来看，各家企业重心几乎全部转移到大用户市场。

那么，这两条路线是否是企业通向市值高峰南坡和北坡，殊途但又同归呢？

首先，小用户普遍采取SaaS，服务模式较轻，要求产品简单、易用、稳定、价廉，服务起来相对轻易。

但从企业长远发展来看，小用户客单价低，死亡率高，同时面临巨头无偿产品冲击，怎样大量获客实现规模化是难题。

而大用户业务相对复杂，定制化需求多，需要企业提供深度服务，当然客单价也相对较高。

因为特点不一样，大用户市场需要分成两块来看，一类是规模较大互联网企业，一类是传统行业大企业。

互联网企业对SaaS接收度高，企业能够经过服务她们积累行业数据。

而传统行业大企业则出于数据安全性、和定制要求，倾向于选择当地布署，尤其是传统金融、国企等领域用户，当地布署模式会使企业业务模式变重，规模化发展放缓。

因为SaaS本身特点及发展市场环境，云客服企业用户多集中在互联网领域，尤其是互联网金融、垂直电商、O2O等行业，互联网企业业务较浅，服务也相对较轻，加上这些互联网企业整体规模不大，造成云客服企业经过四五年发展营收才靠近一亿。

所以各家全部期望经过转向大用户，靠高客单价、高毛利拉动营收和利润。

其次，规模化获客一直是企业服务企业难题，而企业服务市场又含有显著灯塔效应，需要先树立标杆，再进行规模化，所以大用户成了各家争抢对象。

不过，服务大用户和服务小用户不管是在产品逻辑，还是在服务深度上来看，全部存在较大差异，前者需要深度服务，后者要求标准化产品大规模复制。

转型大用户市场企业首先需要考虑聚焦和资源分配问题，其次还要适应大用户深度服务模式。

从美国客服SaaS企业Zendesk发展历程来看，小用户定位也能养出上市企业，最关健是处理大规模获客问题，只不过在中国市场，因为互联网巨头争抢企业服务市场，这条路会走得相对艰辛。

做公有云还是当地布署？

如前所述，互联网行业用户通常全部会选择公有云/SaaS模式，而传统行业首先对数据安全性要求较高，其次业务复杂，定制化需求较多，所以大多会选择当地布署。

另外，业务规模较大集团型企业也会倾向于选择当地布署，而传统行业规模较小用户也能够接收公有云/SaaS模式。

所以，智能客服厂商对两种业务模式选择基础取决于行业和用户定位选择。

不过，单从两种模式来看，公有云业务模式相对较轻，维护成本低，按年付费，可连续性较强，从长远看，用户生命周期价值更高。

同时，公有云模式能够让智能客服企业积累行业数据，挖掘数据价值。

不过因为公有云服务属性较弱，关键面向规模较小、或业务相对简单企业，所以客单价较低。

另外，公有云轻度服务模式使得用户替换成本低，用户流失风险大。

不过，融合了深度服务SaaS模式因为数据量大，对于用户来说替换成本较高。

相比之下，当地布署模式定制化需求多，服务周期长，人力投入大，对智能客服企业来说业务相对较重。

但对应客单价和毛利率也更高。

不过当地布署为一次性买卖，后续怎样为用户提供增值服务，对企业来说是一大难题。

同时，因为部分传统行业存在规模较大IT软件及系统集成商，所以产品企业要不可避免地和这些企业展开竞争，而且从服务能力上看，产品企业优势并不显著。

因为数据在AI驱动智能化时代至关关键，所以能够积累数据SaaS模式比一次性当地布署模式更具优势。

考虑到传统行业用户接收度，部分智能客服企业现在正在力推混合云，期望逐步将这些用户引导到云端。

而对于SaaS模式客单价低问题，智能客服企业能够经过把产品做细做强，把服务做深，来提升客单价水平。

2.6智能客服行业竞争及成长逻辑分析

什么才是智能客服企业壁垒？

当然，大用户获取并不轻易，考验是企业技术、产品、服务、经验、商务、背后资源等方方面面能力。

总体来看，技术驱动型企业服务企业在同赛道上竞争关键集中在创始团体、技术、产品、销售能力、服务能力、资源六个方面，而且每个要素环环相扣、相互影响，共同决定了企业能否在所切赛道上拼过竞争对手，从而成长起来。

由上图能够看出，能否在各个要素上发挥出优势，根源上取决于企业创始团体，或说创始人所形成企业文化、管理风格，吸引来人才、资源，指导技术、产品，制订战略方向，形成销售团体和激励机制，和构建服务体系等，又决定了企业产品和服务能否在市场上取得目标用户青睐，并形成口碑效应，实现用户和营收规模化增加，树立企业在行业内强有力品牌，并经过规模效应和品牌溢价拓展利润空间，实现长久高速发展。

不过，落脚到智能客服行业，企业达成何种状态才能算是构建起了强有力壁垒？

通常认为，技术驱动型企业要能在关键技术上和竞争对手拉开足够差距才能构建护城河。

但对于现在智能客服所包含NLP及对话技术来说，中国除了baidu已经靠近或达成世界领先水平，该赛道上玩家在NLP技术上和baidu差距很大，相互之间差异又不足以构建护城河。

baidu一旦将技术开放出来，全部玩家在客服机器人底层技术上就回到了同一起跑线，接下来比拼就只是应用和服务能力，考虑到客服机器人和知识库极度依靠行业知识，所以智能客服企业需要深耕多个特定领域，经过服务行业大用户积累行业知识和服务经验，才能形成行业壁垒。

标准化、广撒网方法只适合中小用户，或只能为大用户做轻度服务，极难构建壁垒。

产品运行化和服务深度化是智能客服行业成长逻辑

近两年来，整个企业服务行业发展态势似乎并没有达成-资本市场原有预期，市场上甚至没有长出一家营收过亿云客服企业。

现在，AI企业入局客服市场，开始从服务场景、交互方法上变革原有客服模式。

那么，对于智能客服这块传统和新兴技术结合市场来说，未来成长逻辑是什么？

产品运行化：

经过产品传输服务理念和方法

不管是SaaS客服软件，还是客服机器人，对企业关键需求来说，并不只是需要一套能够用产品，更关键是经过这些产品，用相对较少成本为企业用户提供更完善、更优质服务，从而带动业务提升。

所以，不管是云客服企业，还是客服机器人企业，全部需要思索怎样经过产品设计、步骤优化、服务方法等，处理企业关键痛点和问题。

另外，即使B端市场对AI需求大规模爆发，但关键还是为了改善现有服务效率、步骤及管理。

所以，AI并不是万能药，经过AI所处理问题、经过交互方法变革降低成本、提升效率对企业来说才是最含有价值，智能客服企业应该能够经过将这些服务经验内化到产品中，并带给更多用户，来发挥本身在行业价值。

只有真正能够发明价值产品和服务才能让企业取得更高客单价、更多用户，和更大成长空间。

服务深度化：

经过将定制需求产品化提升服务能力和效率

伴随AI、物联网等新兴技术大范围应用，未来，企业级市场智能化需求将更多地起源于传统行业。

而传统行业因为业务相对复杂，会有更多定制化需求。

通常而言，定制化服务耗时耗人，业务较重，规模化较慢，不过同时，定制化服务客单价高，能够积累较多行业服务经验，有利于企业快速成长。

所以，要服务好传统行业大用户，首先要求智能客服企业含有提供深度定制化服务能力，其次需要能够将定制化需求产品化，提升定制服务效率和可复制能力，能够以较快速度实现规模化复制。

不一样于互联网行业付费能力相对较弱，传统行业大用户通常对价格不敏感，而对产品和服务效果要求很高，经过深度服务这些大用户，智能客服企业足以在客服这条赛道上长出巨头。

不过，不一样于消费级市场百米冲刺，企业服务市场更像是马拉松，需要企业服务企业能够深度打磨产品和服务，深耕行业领域和场景，厚积厚发。

2.7智能客服软件产品及服务类型

多渠道接入+四位一体+数据分析

移动互联网发展和各类平台涌现，使适当今客服需求渠道日益丰富，除了早期电话、短信、网页，还衍生出APP、微博、微信、H5、小程序等新兴渠道。

为了满足用户多个渠道客服需求，现在主流智能客服厂商全部支持全渠道客服接入。

而在客服产品方面，主流云客服厂商已经形成了涵盖呼叫中心（呼入+电

销）、在线客服、工单、文字+语音客服机器人在内四位一体客服系统，

满足企业服务、营销、协作等多方面需求。

当然，各家企业因为技术背景、

起步业务和发展关键不一样，会在不一样产品性能上存在差异，也有企业

专注提供呼叫中心或客服机器人产品，在其它产品方面经过第三方合作或渠

道商共同服务用户。

为了帮助用户提升销售转化、实现正确营销，智能客服企业还会在接入步骤

追踪各渠道用户浏览轨迹。

伴随客服需求进入到呼叫中心、在线客服系统、

工单系统或客服机器人，人工客服或机器人客服会对对应客服诉求进行处理，

在此过程中产生大量会话数据、行为数据、反馈数据首先能够反哺客服

机器人训练模型，提升客服机器人回复正确性和服务效果，其次，智

能客服企业还会提供基于这些数据提供质检和用户数据分析等服务，帮助客

户提升客服效果，实现精细化运行。

除了提供丰富接入渠道、良好产品性能、和智能数据分析，智能客

服厂商还要确保