研究范畴及目的
二零二二年十一月三十日,正式推出,带动了世界范围内人工智能模型研究的活跃局面。这种人工智能领域的先进工具,具备解读人类语言和创作文字的功能,能够借助整合海量的知识信息进行学习,从而达到与人进行对话互动的效果。大模型在自然语言理解方面表现出色,能够不断掌握新知识并应用于不同环境,因此非常适合客服领域,有助于显著改善智能客服的交互感受和工作效能,进而引发智能客服行业的重大革新。
智能客服产品的演进过程,首先以关键词匹配为基础,接着通过多媒体交互增强体验,然后融入AI技术提升能力,最后借助大模型技术实现突破,底层技术不断进步,产品形态现已趋于成熟。现在，智能客服是运用人工智能和海量数据技术，对语音、文字、图片等单一类型或多种类型的信息与知识进行大量分析，从而形成的一种面向企业服务领域的应用，其核心产品有智能网络服务人员、智能电话服务人员、辅助机器人、智能检查、数字人等。
近些年,智能客服产品的能力大幅提升,已从呼叫中心、互联网电商等行业扩展到金融、电信、零售、医疗、教育等多个垂直领域的服务情形。现阶段,大模型的出现为智能客服市场注入了新的动力,市场范围持续扩大,发展前景十分光明。这份文档专门针对智能客服行业,全面审视了行业的成长轨迹、整体构造、潜在容量、角逐态势以及未来走向等,同时深入研究了主要供应商和典型业务场景,旨在达成以下目标,
考察中国智能客服行业成长路径,剖析人工智能技术与产业结合,审视产业整体构造,探究产品样式,明确实际运用情形等,旨在协助使用者掌握智能客服行业演进轨迹和前进路径,着重剖析智能客服行业市场潜力,审视行业竞争态势,预测行业前进方向,旨在协助服务提供方洞察市场变化,精准把握行业演进态势
系统研究智能客服的实际运用情况,找出业内产品完善、声誉良好、富有特性的出色服务商和成功经验,为顾客的产品决策提供借鉴。
2目录
01中国智能客服市场发展现状
03行业痛点及解决方案
智能服务人员依据其用途能够划分为, 实时对话助手、声音交互平台、自动化助手、质量监控工具以及虚拟形象代表
从二零二三年起,中国的智能客服行业会在大模型技术的推动下出现根本性转变,产业形态将受到深刻影响。
上游产业中的MaaS服务提供方，为智能客服产品的升级提供了强劲的推动力
当前市场上普遍认可主要的人工智能服务系统，数字形象等新型产品类型迅速扩大在行业中的影响力
人工智能客服借助大型模型技术,功能更加完善,构建和维持的费用显著降低
多种尖端科技整合催生了生成式人工智能,智能客服因此实现了更精准和高效的服务,同时能够支持文字、语音等多种交互方式
智能客服已深入渗透到众多领域，包括电子商务、商业销售、货币信贷、公共交通、货物运送以及各类日常服务行业，应用十分普遍。
1.消费零售行业痛点及解决方案
2.物流行业痛点及解决方案
3.医疗行业痛点及解决方案
02中国智能客服市场规模及竞争格局分析
04中国智能客服市场未来发展趋势
2023年智能客服市场总值达到39.4亿元，2022至2027年间年均增长率为22.6%。
智能客服软件市场高度集中，前五名企业的市场占有率将近五成三。
根据智能客服在企业中的角色,智能客服供应商能够分为专业化的服务提供者,以大型模型为基础的服务提供者,以及提供全面服务的企业
1.原生大模型智能客服厂商涌现
2.的应用使智能客服产品的成本更低,效率更高
3.乘势出海成为智能客服市场发展的下一波浪潮
定义及分类
智能服务系统依据其作用特点,能够细分为,即时应答人员、电话沟通助手、辅助式程序、质量检测工具以及数字形象
人工智能客服是一种客服系统,运用自然语言理解、机器学习等人工智能技术,通过文字、声音、影像等形式直接或辅助人工与企业客户展开交流,涉及企业客户服务的开始、过程、结束三个阶段,并为企业提供精准管理所需的信息与资料,现在已经普及到电商、零售、金融、交通、配送、生活服务等多个领域。智能服务系统包含多种类型，例如网络上的自动化助手，电话线路中的语音助手，协助人工工作的机器，用于评估服务质量的分析工具，以及虚拟形象代言人等。智能客服市场从广义上讲涵盖了通信服务、云服务、智能客服软件、交付服务等所有产品和服务；从狭义上讲，仅涉及智能客服软件的本地化部署交付以及基于该软件的SaaS服务，不包括通信、IaaS层和PaaS层云服务、硬件等非核心要素。
涵盖对话助手、即时回复装置以及文本驱动自助平台等,能够实现跨平台接入,统一处理客户诉求,从多个角度提高服务效率或自主处理普遍性问题涉及销售热线、来电中心等,借助事务流程指引、客服用语建议等,辅助人工客服提高工作效能运用语音辨识、语言理解、声音生成、机器学习、深度学习等科技,可以自动应答和发起呼叫,给予高效、经济、持续的客户支持对海量交流记录进行自动评估,配合人工复核,增强客服水准数字客服是借助人工智能等手段创造的虚拟化身,拥有模仿、沟通、进修和表达的本领,可与人类展开对话和动作互动,此类数字客服已在电商、零售等领域得到应用
5发展阶段
从二零二三年开始,中国的智能客服行业会在大模型技术的影响下出现根本性转变,各个企业会因此进行大规模的调整,整个领域的运作模式也将受到深刻影响。
2000年,国内呼叫中心行业迅猛发展,关键响应技术的商业化催生了智能服务行业的初步形成,2011年始,移动互联、云端计算、海量数据等科技进展促进了多平台沟通式服务产品的快速市场化,2015年往后,依托自然语言分析、机器学习、深度学习等多元人工智能技术的智能服务提供商迅速崛起,受到资本市场的热烈关注,助力了中国智能服务行业的快速进步。2022年底突然出现后,大型语言模型开始增多并走向市场,显著增强了智能客服对信息的把握程度、对情感的感知水平以及文本的产出质量,智能客服行业由此迈入彻底转型的阶段。
2-2
2023至今
大模型在智能客服领域的应用正推动行业发生深刻变革,自2022年底面世后,AI大模型迅速渗透到智能客服场景中,催生了MaaS服务商和大模型专属客服企业等新业态,这些基于大模型与自然语言沟通的智能助手,极有可能重塑人与机器的互动模式,促进重智能客服的技术生态和产品实力的快速迭代,借助大模型技术,智能客服实现了知识库建立及管理的自动化,显著提高了产品研发速度,减少了人力成本投入,预计其发展将进一步加速智能客服行业的转型升级。降低成本提高效率增强客户体验是智能客服行业成功的关键要素竞争的核心从产品性能参数转变为产品投资回报参数客户在选择产品时会着重分析和比较实际应用中产品能实现的成本节约效率改进线索转化收入增长等具体数据智能客服行业竞争将愈发白热化基于大型模型的智能客服产品在虚拟形象智能体等领域的快速部署能够显著改善用户感受
6产业生态
上游环节MaaS服务机构的涌现，为智能客服产品的迭代升级注入了强大动力
智能客服行业整体观察得知,行业顶端新近涌现的MaaS服务提供商,借助大型模型及其功能,促进智能客服设备实现升级,现阶段智能客服"通用模型+专用模型"的配合方式,能够弥补大型模型回答笼统且专业性不强的缺点,增强了智能客服解析用户咨询的精确度,并且衍生出图像识别及图像应答的功能,往后,智能客服行业链条上的上下游公司相互影响,将促使智能客服设备更快地更新换代。
IaaST硬件方法与数据服务专业厂商，结合在线客服与语音客服功能，运用人工助手及机器人技术，具备质检模型和智能客服能力，适用于电商费用、零售融通以及物流活跃服务领域
7产品能力
当前市场上智能客服解决方案已获得普遍认可，而以数字人等为代表的新型服务模式正迅速拓展产业覆盖范围
智能客服常见类型有智能在线客服机器人、智能语音客服机器人、辅助机器人、智能质检和数字人等,智能在线客服机器人、智能语音客服机器人、辅助机器人和智能质检已广泛应用于电商零售、金融等领域,数字人是目前发展最快的智能客服类型,在多模态大模型技术推动下,已快速进入虚拟主播、虚拟员工、虚拟陪练等应用场景。人工智能助手定制化程度显著提高,促使企业客户减少劳动力支出,提高作业效能,优化服务水准,增进用户幸福感。
适用场景 用户收益品功能
全面整合多种途径，启用人工智能助手进行交互，支持连续沟通，实现多个虚拟助手联合工作，具备深度语言解析能力，能够大幅减少人员开支百分之八十以上，显著增强服务效能百分之九十以上。
人机配合提供支持，不同平台间信息互通，能够把握背景信息，资料库可自行更新，事务操作实现自动化，目标判断无误率达九成以上，工作符合规范百分百
自动化电话催款,自动应答访客,进行多次交流,可按需设置流程,能自动中止对话,理解意图精准度达90%以上,单个人工智能助手每日可完成大量通话
电话营销系统能够有效防范虚假欺诈行为，实现人与机器的智能协作，精准抓取核心数据，具备强大的自我学习功能，对于负面情感的表达能够达到九成以上的准确识别水平，并且能够承受每天高达千万次的通话量
联络站网 远程事务受理 协谈响应适配 提供指引方案 规范化操作适配 智能信息检索 减少学习开销 增进服务效能
电销部门 操作手册 客户专属信息库 可以快速创建任务,智能优化对话内容,降低人工成本,改善客服人员工作感受
客服评估, 回收评估, 流程评估, 表达评估, 合规评估, 多种数据对照, 提升客服水准, 智能全面评估, 提高评估效能
客户服务追踪 产品质量把控 感情分析 功能设定可调整 智能检测 使用简单 维护方便
虚拟人 形象制造 3D影像快速制作 3D仿真人物素材库 即时发声 经济实惠 非常逼真
虚拟助手 视频剪辑 模仿优秀员工技能 多次交流 自我教育 经常交流 外表吸引人
8AI+技术融合
人工智能客服依托大型模型技术,功能表现更为出色,构建及管理开销显著降低
2016年，“阿尔法狗”战胜韩国围棋名将李世石，带动了人工智能技术的迅猛发展，促使传统智能客服行业进入高速成长期，借助自然语言处理、机器学习、知识图谱、自动语音识别以及文字转语音等多项技术的支持，智能客服系统在理解语义的精准度、连续对话的处理水平以及自我进化的能力上均有所增强，然而采用非生成式人工智能技术的传统智能客服系统，依然面临知识库维护开销大、无法识别用户情绪、逻辑推理能力欠缺等挑战。
传统智能客服 大模型智能客服
产品搭建
• 前期知识整理、后期知识运维投入高
• 回答模式僵化、缺乏推理能力
• 语义理解能力受限于详细问题维护情况
• 情感交互能力缺失,缺乏亲和力
• 搭建成本、运维成本降低能达到80%
• 可进行复杂推理
• 具备情绪识别和意图理解能力
• 拟人化,更具亲和力
文本场景
• 通过参数查询数据,不具备图像展示和分析能力
• 通过配置大量相似提问提高问题匹配度
• 预设多轮对话,回复死板
• 转人工后,智能客服机器人无法直接介入会话
• 具备多系统接口对接能力
• 无需配置相似问题,实现一问多答,低训练成本
• 多轮对话能力强,上下文灵活应对,高度拟人化回复
• 转人工后,人工可再次将会话托管至机器人
语音场景
必须设定程序环节、沟通方式、理论要点、目标倾向、分类标记等要素,耗费众多专业人员实施改进式学习实践
• 话术固定,用户体验较差
• 标签准确率不高,关键词提取困难,不能自动小结
从工作目标角度考虑,程序设置极为精简,仅包含工作核心内容,便能够充分运用大型模型,达成工作目标
表达方式随和,妥善处理各类顾客咨询,自然度显著增强,确保服务品质令人满意
9AI+技术融合
多种尖端科技的综合运用,显著提升了智能客服的精准度与工作效能,同时它还支持多样化形式的信息交流方式
2022年底，一种全新技术横空出世，带动了全球范围内的大模型研发热潮，2023年以来，国内的大语言模型、文本到图像以及文本到视频的模型种类快速增多，推理性能和精确度显著增强，并且大模型每百万个token的调用费用降低到以元为单位计算，促进了以大模型为基础的智能客服产品快速面市。长模型和智能客服系统的整合,显著增强了传统智能客服系统的效能和功能,具体表现在,首先,加快了智能客服知识库的建立和维护速度,其次,降低了智能客服系统对人力资源的依赖,再者,提高了智能客服系统提供推荐和解答的精确度,并且使智能客服系统能够识别用户情绪并做出更具人性化的回应,最后,让多模态交互式智能客服和虚拟数字人形态的智能客服得以大规模推广和应用。
基于大模型的智能客服产品架构
该智能客服产品能够独立完成知识库的知识标注与维护工作,大模型显著增强了机器人的意图理解、情感识别以及服务内容分类等方面的性能,系统可以自动分析对话信息,自动生成相应的记录和摘要,模型能根据用户问题自动生成回复内容并推荐合适的话术,同时自动扩充训练课程,大模型可以依据文本信息,数字人形象与客户展开互动,借助文生图、文生视频等大型模型,实现与用户的多模态交流,包括语言大模型、视觉大模型以及多模态大模型等
大模型应用融入智能客服产品后,效率和能力大幅提升,
优化智能客服知识库的建立和管理工作,将大型模型与智能客服系统相结合,借助大型模型自动提取知识材料,独立创建知识强化和挖掘常见问题解答,使得知识库设置和维护的人力资源投入降低了百分之八十以上
降低智能客服系统人力成本,该系统多轮交互设置耗时较多,借助大型模型,可自动创建意图范例和实体同义词汇等,原先需要四十个人工日以上的时间,现在能压缩到十天内完成
优化了智能客服的推荐和应答精准度,同时让智能客服产品初步实现了情绪感知和应答个性化功能,依托大型模型的智能客服产品,能够将推荐和应答精准度从八成以上提高到九成以上,并且借助情绪感知和个性化应答改进了服务用语,增强了客服人员的效能以及智能客服产品应用者的满意度
基于多种技术的高度整合，包括语言、视觉及多模态模型，智能客服系统在交互方式和数字人呈现上已取得显著进步，这种发展将极大提升用户的使用感受，预示着其未来在更广范围内的普及应用将具备现实条件。
10应用场景
智能服务已深入渗透商业、购物、钱庄、路上、货运以及众多日常服务领域
智能客服在电商零售等行业的多渠道营销服务、辅助运营决策、提高客服质量等环节发挥作用,能够改善客服人员的工作感受和工作成效,减少企业运营的开支,增强客户服务的感觉等,进而缓解企业客户接待不及时、老客户再次购买比例不高、用户感受不好等问题,进而协助企业节约成本提高效率,增强客户对品牌的信任程度和客户的满足程度。
应用场景
用户痛点
解决方案
营销支持,辅助营销规划,运营水平提升,业务警示,信息传达,信贷追讨,初次贷款推广,再次贷款推广,保险业务,电话销售运营,全渠道营销支持,员工培训,私域运营用户服务延伸应用,线上线下客服场景融合,客户信息分析通道,精细化旅客服务流程,全渠道智能服务,• 多渠道海量咨询业务接待处理不及时,易导致客户流失和投诉,市场竞争激烈,获取新客户成本高,老客户重复购买率低,服务质量难以监控,人工质检和抽样质检无法全面评估客服水平,缺少客户体验提升所需真实数据,流量见顶,新用户增长缓慢,业务复杂多变,人工客服适应困难,线上线下渠道分离,用户体验较差,客户理赔等流程繁琐,产品应用和微信等客户常用应用不兼容,产品逻辑复杂涉及部门多,用户问题复杂度高,收集用户反馈信息渠道效率差,咨询入口分散、难以快速响应客户,信息整合困难,涉及客户隐私信息,防止信息泄露,业务规模庞大,高峰期人员不足,服务标准不统一,客户服务体验良好,• 多渠道接入客服系统,售前推荐、客户物流查询、签收提醒等重复性问题由机器人智能解答,记录顾客行为等信息形成客户画像,顾客智能分类,精细化运营,提升复购率,多渠道自助服务,人工服务人员培训、支持,智能保险、理财顾问、智能质检,客户服务平台延伸至多个新兴社交平台,确保用户及时方便获得反馈,支持客服智能定义问题,并自动转派至指定部门,智能客服判断用户情绪,分析客户满意度,客服渠道统一整合管理,设置信息权限,提供多种数据存储方案,确保数据安全,智能应对大量用户自主查询,多渠道7*24小时在线服务,知识共享,交通信息共享,协助客服人员高效服务
11
市场规模
2023年智能客服领域总值抵达39.4亿元，2022至2027年期间年均增速为22.6%。
32.8亿元,39.4亿元,48.2亿元,60.3亿元,74.3亿元,90.7亿元,2024年预测为,2025年预测为,2026年预测为,2027年预测为,依据第一新声研究院数据,022年至2027年中国智能客服市场预计规模及增长速度如下
第一新声调查表明, 2022至2027年期间, 中国智能客服领域将持续扩张, 2023年该行业整体体量为39.4亿元, 预计到2027年能增至90.7亿元, 此阶段年化平均增幅为22.6%。
对当前市场进行观察可知，电商、消费零售、金融等领域展现出广阔的发展前景，生活服务行业紧随其后，这四个行业构成了智能客服应用的主要阵地，2023年它们在整体市场中所占比例超过百分之七十。专业化的智能客服企业是产业规模扩大的核心动力,这些企业依靠对特定行业客户服务情境的深入把握,拥有技术及产品上的优越性,它们是促使智能客服市场整体规模扩大的关键因素,在2023年,专业化的智能客服市场体量已占全部智能客服市场体量的百分之五十以上。大型模型技术的演进正在重新定义智能客服市场的未来走向。
这款运用了大型模型的智能服务系统,在理解客户需求、感知客户感受等层面取得了显著进展,它将原本以文字和声音为主的沟通模式,延伸到影像互动,将来虚拟现实和增强现实的应用也成为潜在方向,大型模型的进步将深刻影响智能服务的功能拓展和实际运用范围。
13竞争格局
智能客服软件市场高度集中，前五名企业的市场占有率将近五成三。
第一新声调研显示, 2023年中国智能客服市场头部效应显著增强,网易云商旗下七鱼智能客服, 以及天润融通、容联七陌、沃丰科技、智齿科技位列TOP5专业化智能客服企业, 这些厂商合计占据专业化智能客服市场近53.8%的份额。
数据源自第一新声研究院,易云商,天润融通,联七陌,丰科技,齿科技,2023年中国智能客服软件市场份额报告,该市场份额统计仅针对狭义智能客服市场,统计范围仅涵盖智能客服软件通过SaaS服务或本地化部署模式产生的收入,不包括短信业务,线路租赁等相关收入,也不计入云服务商对其自有平台用户提供的增值服务收入。
智能客服IT软件产品的能力是市场竞争的关键, 顶尖五家服务商占据了智能客服IT领域的主导地位, 它们的产品实力尤为突出, 在市场中具有显著优势, 其他企业难以匹敌。
软件市场53.8%的份额
智能客服软件市场仅涉及本地化部署交付和基于该软件的SaaS服务, IT软件是关键部分,不包括通信、 IaaS层及PaaS层云服务、硬件等非关键要素。专业化的智能客服企业专注于狭义智能客服领域,打造出专业化的产品与解决方案, 2023年,排名前五的服务商包括,网易云商、天润融通、容联七陌、沃丰科技、智齿科技。第二点,在广义智能客服市场中,云服务提供商主要服务自有的电商平台用户,占据了较大份额
的市场份额
阿里云、京东云、腾讯云等云服务商推出的智能客服解决方案,整合了智能客服软件、通信服务、云服务资源,主要面向自身平台用户,其中阿里云服务的客户数量已突破百万,京东云服务的客户数量超过三十万,这类广义智能客服产品在市场上收入水平较高。
洞察三,产品能力是专业化智能客服厂商市场竞争的关键
独立研发及算法改进的本领，对各类业务情境的认知和经验积累，对新技术的探寻和不断革新等特质，是专业型智能服务提供商赢得市场领先地位的核心要素。
14典型厂商
依据智能客服在企业内部的职能,智能客服供应商能够划分为专业化的服务提供者,大型模型类的服务提供者,以及提供全面服务的供应商
天润融通容联七陌机构成立于2006年, 2022年于香港联交所主板挂牌交易,成为国内客户联络SaaS领域首家上市企业。天润融通致力于构建覆盖企业关键环节的联络平台，包括市场推广、业务拓展、客户维护及信息技术等，该平台已形成完整服务周期，累计服务过众多领域领先企业，例如浦发银行、上海银行、宝马、广汽、西门子、阿特拉斯·科普柯、沃尔玛、全家、好丽友、欧派、索菲亚、小红书、饿了么、金山云、广联达、诺和诺德等。联七陌是专注于全球智能客服的企业,长期运用人工智能、大数据及云计算技术,在人工智能行业具备扎实的技术基础,尤其擅长自然语言理解、语音识别、语音合成等,为各公司设计周全、快捷、智能的多场景多通道智能服务方案,支持多种语言处理,达成一人可服务全球的目标,协助企业克服语言难题,拓展全球市场。网易七鱼智能客服由网易云商于2016年推出,已为超过四十万家企业包括百丽、卡西欧、理想汽车、沃尔玛、喜茶、37手游、中国建科等提供产品与支持,协助客户团队控制成本并提高效率,改善服务感受。该客服系统在线部分累计完成会话达十亿三次,机器人部分累计服务咨询达五亿四千三百万次,机器人平均解决疑问的比例为九十个百分点2023年,布商和大模型,把AIGC技术运用到客户服务、客户分析、知识库建立等环节里,再次打造服务循环。科大讯飞于2014年建立,主要致力于人工智能软件的开发,在2023年发布了名为“商汤日日新”的先进模型,向外界提供模型服务,这些服务涵盖了语音交互,语言理解,形象模仿,角色设定及对话,视频中人物控制,虚拟影像制作等功能,旨在为智能客服系统提供基础模型支持。1999年机构建立，2010年推出具备智能语音与人机互动功能的AI平台——讯飞开放平台，2015年开始拓展智能客服领域，2018年推出新一代智能客服系统——讯飞言知系统，2023年发布讯飞星火大模型，对智能客服产品进行革新，科大讯飞依托讯飞开放平台和讯飞星火大模型，为智能客服服务商供应基础技术与功能，也为行业用户供应智能客服产品及配套方案。商汤科技
京东云发端于2009年，致力于提供公共云与人工智能的探索及支持，2017年向社会推出了名为“云小蜜”的智能客服系统，该系统面向阿里巴巴、天猫、淘宝等网络销售平台的商业主体，同时也为直接客户群体给予帮助，2023年研发了通义大模型，借助阿里云平台，已为超两万家公司实现服务，其中囊括了部分专业从事智能客服业务的机构。二零一六年起开始向外部客户供应公共云平台, 二零二一年发布名为“京小智”的智能客服解决方案, 作用于京东在线销售平台的商家在客户服务、市场推广、数据分析与决策等方面, 能够协助商家优化管理效能,达成更高效的创收目标。阿里云
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行业痛点及解决方案
消费零售行业痛点及解决方案
消费零售领域目前存在若干核心挑战，具体表现为，在线上线下融合的消费背景下，怎样整合多个渠道的咨询端口，如何进一步优化内部协作流程，借助智能化手段高效处理客户咨询，怎样使客服团队的目标与公司整体战略目标保持一致，从而创造更多商业价值，此外，在存量竞争的市场环境中，如何借助客服数据洞察客户真实需求，从被动响应转变为主动服务，实现服务与营销的融合，以及如何接纳AIGC技术，突破职业发展局限，达成个人能力提升。
智能分配能帮助会话流动,智能控制调度接线的功能辅助能助力,习惯好的匹配,员工激励移动办公,一单到底单同,过程效率服务洞察指标,智能服务察渠道集成域,私域企业内部,在线机器人答题能力,知识运营户信息整合易云商支持整合,三方数据接,语音机器人程序置,对话试,智能VR
卡西欧在提供售后支持时面临三个主要困难, 首先, 品牌旗下超过一万种商品, 对客服人员的业务水平及自动化回复系统的精准度提出了很高要求, 其次, 顾客反馈五花八门, 难以归类分析, 导致无法迅速掌握常见的咨询方向, 最后, 售后处理事项种类繁多, 审核工作单调重复, 造成了人力资源的巨大压力, 同时也带来了高昂的运营费用。施,已经和网易云音乐公司建立了合作关系,决定全方位采用人工智能技术,将其应用于服务顾客的各个方面,比如,利用大型模型的功能,能够迅速概括交流的主要内容,还可以一键制作订单,运用客户声音这个产品,通过大型模型的分组研究,可以深入理解顾客关心的核心问题,用智能化的质量检查来替代人工检查,从而让工作人员有更多空闲时间,减少开支并且提高效率,增长率从7%提高到0%,最终达到了5%。
17行业痛点及解决方案
物流行业痛点及解决方案
物流领域普遍存在交易次数频繁、服务对象广泛、服务点密集等特点,具体表现为,首先,包裹状态更新不及时,无论是送达、异常还是自提情况,信息传递都缺乏时效性,配套服务机制缺失,造成质检系统压力巨大,客户满意度不高,其次,用户隐私保护不足,在沟通环节中,个人手机号码等敏感信息需进行加密处理,防止数据外泄,再者,服务入口繁杂,用户查询、寄递、咨询等功能分散在手机应用、微服务、网页平台和语音热线等多个渠道,导致用户数据和服务流程难以整合,最后,网点运营检查,需要对全国服务点的联系电话进行核实,确保号码准确有效,保障服务渠道畅通。
问题,如今快递网点的建设越来越健全,快递车辆和全货机的运输能力持续增强,再加上高科技设备的快速推广,快递行业的重心开始转向服务品质的改进,很多公司都在积极运用大数据、云计算、物联网和人工智能等尖端科技,力求让快递业务在接收、揽收、派送、客服和信息处理等所有流程中都能提供更优质的服务。施,与天润融通紧密协作,借助智能设备运用,德邦快递对客户互动信息开展全面审核,达成自动化、数字化运作,深度挖掘信息价值,执行多角度可视化信息解析,严密监控服务水准与经营风险,对客服人员的工作表现评定等级,作为评估依据,以改进工作成效机制,符合公司提高服务水准与业务运作效能的目标,整体增强客户与员工的工作感受。
18行业痛点及解决方案
医疗行业痛点及解决方案
医疗领域普遍存在的难题有, 患者寻求帮助的途径分散, 官方网站、手机应用、微信服务号、服务热线等渠道并存, 支撑团队难以统一响应, 咨询服务流程难以优化, 医疗咨询涉及范围广, 在正式诊疗环节之前无法有效引导, 服务效能不高, 容易导致患者无法及时得到对应科室的医生诊治, 患者回访工作难以高效开展, 逐个联系患者耗费资源大, 接触范围受限, 服务效能欠佳, 科室间协作不顺畅, 医疗信息系统多样, 部门间信息传递缓慢, 数据壁垒突出, 数据汇总统计不便, 服务过程管理存在挑战, 在处理客户沟通事务时, 难以从海量联系记录中迅速识别客户关切事项, 服务人员标准作业程序执行状况。
分析客服工作内容，研究客户行为模式，维护客户资料体系，记录业务受理情况，调取各渠道平台数据，包括公众号程序信息，查看弹窗式问答辅助功能，参考用户知识库，运用用户画像技术，进行服务推荐，诊断服务问题，跟进业务办理进度，关键环节配合来源渠道，借助知识库解答用户咨询，预测潜在用户需求，组织会话发起评价，处理座席工单流转，评估客服服务质量，实现数据化运营管理，依据分配能力进行路由，通过体检系统管理平台，整合企业自有系统，快速回复服务咨询，整合相关问题，对接企业业务场景，确保数据通畅，诊断服务问题，收集用户反馈建议