编辑导语：随着科技的不断发展，人工智能不断的进入到我们的工作和生活中来，比如我们在生活中经常见到的智能客服，智能客服很大程度上可以帮用户解决一些问题，同时也降低了服务成本；本文作者分享了关于智能客服行业的介绍与产品的一些思考，我们一起来看一下。

本文为在智能客服行业中产品理解、产品价值和业务实践的一些理解和思考，建议tob业务或客服从业者阅读，不涉及具体产品技术问题。

01 客户服务所处的市场环境

客户服务是企业与个人交付商业价值时，促使价值更好传递的手段。

市场有运行周期，软件和互联网带来的技术红利期在褪去；拉长时间轴看重客户服务的典型市场，往往是重售后的存量竞争市场，比如运营商领域。

当前，诸多客户服务行业尤其是基础设施层面的诸如银行、保险、电商、汽车、医疗，部分细分在逐步进入到存量竞争阶段，用户分层运营、提升客单价、召回流失用户等等主题，将会越来越多的被重视和投入；加之服务侧与营销侧的融合、运营效率和服务成本的透明化，客户服务智能化的应用会越来越深入。

企业在服务环节追求的，包括服务成本与服务满意度的平衡，以及一定程度上的用户分层与个性化经营（挖掘更多的客户价值）。

在增量市场竞争中，营销销售的成本收益高于客服售后。

阶段性的不同也导致了服务性质的差异：

• 售前阶段，是由点到面的传播，用户数据需求不完整，更像是漏斗逻辑；主要依靠曝光触及用户需求，引导，信任建立和层层递进的转化，这个阶段决定权在于消费者。
• 售后阶段，是由点回到点的追溯，因为有了售前阶段，客户价值和服务问题类型有了定位；同时消费者已经投入了购买决策和成本，如无持续消费和售后和消费者二次传播等诉求，客户服务投入的意愿是相当低的。

02 智能客服类产品是什么

客服产品是企业客户服务业务中的一个组成部分，是企业经营中的一个环节;业务系统里需要软硬件产品的支撑，至少包括了呼叫中心系统、人工客服系统、知识库管理系统等等。

相比于面向消费者的产品，更多是面向业务环节的特定目标场景（b端产品的典型特征）。

智能客服产品在实现中，有人工智能的部分，与传统的客户服务系统有本质的区别。

面向对象：传统客服是面向客户/客服人员，而智能客服类是面向客户的业务问题；面向客服人员，需要进行业务和服务培训、实现特定范围内的服务支撑；面向业务问题，则是建立业务知识库和模型、实现服务问题的解决。

使用对象：传统的客服产品，设计时需要考虑面向客服人员和客户的操作、流程、管理；智能服务类产品，设计中的关键则是针对交互问题的处理、内容的分级分类、人机协同和模型训练优化等。

目前的服务类产品，在设计时已经将两者结合，将简单重复、标准化的服务内容，交给机器人处理；将复杂个性化、咨询类、多因素判断类的的问题，交给客服人员进行人性化的服务。

目前智能客服的应用，服务也不仅仅是被动响应部门，已经在逐步将客户个性化营销、客户全生命周期管理、服务触点营销等更多的提供主动式、预测式的服务形态；将单独的客户服务，引入更多的用户数据和营销意识，进行有针对性的服务。

03 智能服务类产品的价值何在

1. 用户价值

单体的用户价值=新体验-旧体验-迁移使用成本

公式很容易理解，但是落到智能化产品上，新的服务体验，往往需要评估后才能得出确切的答案。

因为智能化服务是模型决策，能力的覆盖度和正确性差有一定的差异，在具体的行业、场景、以及单体用户上，用户价值不一定是正的；同时新的交互渠道和交互方式出现，企业端在持续降低人工服务的投入（高成本），给部分用户带来了比较高迁移使用成本（如中老年人非智能机用户）。

群体总的服务价值：在相同的服务成本之下，得益于客服渠道和智能化能力建设，服务质量、服务满意度是得到明显提高；智能化服务降低了服务的门槛，提升了用户群的整体服务价值获得。

我们切换不同行业、不同企业、不同用户视角时，能看服务智能化程度体现不同，服务水平的差异化程度还是比较明显的。

电商客户的服务通过APP即可获得，品牌商的购物有专属导购或官微，而百货市场的消费大多还是线下一次性服务为主；理财产品中顶级用户获得更多的个人化私人化的专属服务，中长尾主流用户付出数据的同时获得了更好的服务体验覆盖；边缘末尾区的用户（如中老年用户、中小企业），在新的服务渠道服务领域，因为建设成本和使用门槛带来的落后，用户群的价值其实是被牺牲了的，马太效应进一步加大了价值体验分层的局面。

2. 商业价值

新的技术应用在客户服务领域时，使得消费者获得体验提升、企业获得成本降低/服务量提升；此时出现的技术和产品红利，驱动着资本和技术进入，承接着不同行业和企业的服务智能化改造。

在每次新技术被引入时，带来生产力的提升，增强企业竞争能力，进而获得更多的市场增长。

同时商业上的回报对技术本身的工程化、模块化，案例实践的出现加速科研到技术落地的过程，使得技术本身的使用成本和应用范围得到扩大，进一步扩大智能化技术的商业价值落地。

对技术研究界，技术的变现反向促进了学术研究上的投入，加深相关领域科研与产业的结合程度。

从这里看，科学技术是第一生产力，商业应用是生产力的最终体现。

很多所谓的金融科技，最终服务是金融，科技研究层面的价值贡献并不大，但对技术的商业应用是有一定的可借鉴价值；互联网科技和人工智能技术，最终服务的是所立足的行业/产业（或可迁移的行业）。

3. 社会价值

在于智能化领域，这几年政策和民众注意力已经开始逐步退热，企业对于AI可以解决问题的范围也渐渐清晰。

在智能化服务领域，因为行业整体数据化程度较高，在线服务质量的价值中枢在逐步上移，给其他更传统的行业，带来了方向指引；比如疫情期间的抗疫外呼机器人、体温监测等应用，是有明显的社会价值的。

因为服务环节的智能化，促进了企业与用户之间信息传递的效率和质量，社会成员中的沟通成本得以降低；决策与信任成本降低、服务更加透明，也是有助于社会的安定和平稳发展。

智能化带来的生产力提升，进而加剧的马太效应，在交付差异化不大的行业中（诸如券商、运营商、家电），大企业的数据、服务和体验，对中小企业形成了碾压的优势；防止大企业过度垄断的同时，也应当注意中小企业亟需形成差异化服务竞争壁垒，这对他们是生死存亡的问题。

04 最后的一些思考

服务智能化的价值，在于以用户数据为核心构建消费者的服务体系。

企业端应用新技术提升经营效率，提高消费者端体验度，使得企业服务环节服务水平的提高，用户价值、商业价值和社会价值均有体现。

从智能客服类产品的价值推演，能够看到社会智能化时代正在到来，与之对应的是面对的广大用户、消费者，被数字化。

以智能化的方式，将客户服务需求满足，使得社会的运转变得更加真实和高效。