传统客服是一个典型的劳动密集型产业：雇佣大量的客服势，提升服务效率，同时亦大量增加公司的运营成本，让单纯承担着客服职能的客服大军已成为纯支出部门，成为企业一个成本中心。

　　在中国中小企业超过4500万家，在职销售人员超过9000万，而承担企业售前售后服务的客服中心时常受困于人力问题，痛点明显：人力成本大、培训时间长、缺乏统一标准、工作效率低、难于精确营销、客户流失率高！

　　当前随着信息通讯技术的不断发展，客服中心的规模与日俱增，现阶段国内拥有上千席的呼叫中心不在少数。你可能有所不知，单就淘宝平台（所有商家），每天就有几百万人在接待消费者提问，包括了售前咨询、售中物流、售后服务。一个数据显示，其中单纯领工资的客服人员已经达到了上百万人，每年支出的薪资高达300亿元人民币左右。

　　因此未来一个客服中心能否存活、成功与否，角力重点就是向价值创造中心转型，目标一个是降人力，一个是创利润，而这关键仍是实现全面的智能化客服。尤其电商的井喷，日亿量级的业务催生，企业仅仅依靠邮件、电话、在线为客户提供服务的日子已经一去不复返了，全面智能营销服务时代已来。

　　智能客服建设，首要目标是引进智能客服软件（智能机器人），在自助服务中提升机器人的智慧化程度，代替大部分人工服务，并契合客户使用习惯新增图片、图文、语音、视频等多样交互方式，全天24小时提供不间断的即时服务，以大为减少人工进线量。

　　阿里客服机器“店小蜜”能全天24小时不间断服务350万个客户，每个客服机器人“店小蜜”单日对话量都在1000万次以上，而过去一个人工客服每天仅能服务200-250个客户。用阿里自家的话来说，一个智能机器人“店小蜜”可以抵得上3万个人工客服。可想而知，这能降多少人工成本啊。据统计，智能机器人客服可以解决85%的常见客服问题，而一个机器人坐席的花费只相当于一个人工坐席花费的10%。

　　但若引进智能客服只是为降人力人工，客服中心仍然还是消耗资源、消耗资金的机构部门，还不能创利润，还不能由成本中心向盈利中心转化转型。因此如何充分利用客服中心数据资源优势，将呼叫中心打造为利润中心，是传统客服中心转型升级的关键。

　　随着大数据、云计算和人工智能技术的发展，海量语音数据存储成本不断下降，智能质检系统的精确度不断提升，客户价值获得更深层次的挖掘，当前客服中心将突破传统业务逻辑，形成全新的运营模式。在该模式下，客服中心日常运营将主要围绕如下两大方面展开：全方位挖掘客户需求，提升客户感知及服务体验；收集高价值信息，自动建立销售预测模型，提升销售成交率。

　　实践证明，越来越多的企业已意识到并有意识地使用AI技术做销售。根据埃森哲的研究，AI对数据的高精准度处理和智能化优势将愈发凸显，到2035年，AI有可能将所有行业的经济增长率提高1.7%，并将生产力提高35%。随着科技的发展，以AI、大数据、CRM为主构成的智能客服将重塑未来商业的发展模式，并重构智能客服企业和客户间的关系。

　　Chorous.ai‘s是一家科技创业企业，专门利用AI技术分析销售通话。Chorous软件利用自然语言处理技术对销售通话进行录音、转录及分析，例如潜在客户在通话过程中提及价格、竞争者名称或痛点的时刻，通过指标进行深层次分析，找出其中的关键信息并确定应如何差异化应对以达到更好的效果，最终提高交易成交率。

　　可以说，从智能客服到智能服务营销，这也是最近几年来客服中心最大的动作之一。当前，愈来愈多的智能客服中心已从智能客服拓展到智能服务营销这块，对原有智能云业务功能进行全新升级（如机器人、呼叫中心、工单系统），同时新增营销板块。在新增的营销板块中，企业可通过访客轨迹（打电话）、访客名片等功能，来获取到用户此前的咨询纪录、上线情况、消费记录及习惯，通过多维度的用户画像贯穿整个路径，提高消费者消费行为的转化与复购率。

　　智能服务营销现在可以通过帮助企业完善用户画像，构建推荐模型，从海量企业中预测优质潜客，从而让企业规模化、系统化地主动获取销售线索，帮助企业打通营销、销售、产品、设计、研发、管理等环节，并整合、分析企业自有数据与外部数据库，自动建立销售预测模型，持续提升销售线索预测的准确率，从而助力企业低成本实现销售业绩高速增长。

　　智能服务营销，最重要的特点或说是最重要的目标之一就是让系统能“认出”每一位访客，通过自动抓取访客信息，精准描绘客户的画像，并根据这些“用户画像”，企业客服、营销员可以提供针对性的服务，而不仅是简单回复客户的问语。

　　举个例子：A客户在B企业官网，先后浏览了产品页、案例页，最后在价格页发起咨询。智能客服在接待时，就能看到A的浏览轨迹，初步判断其对于公司产品有较大的需求，并且可能是价格敏感用户。根据这些信息，智能客服人员在接待时可以将价格相关的信息，比如产品促销、优惠活动等，率先告知A，吸引A付费购买，实现精确推送。

　　未来随着NLP、机器学习等技术的日趋成熟，智能服务营销势必会在服务领域扮演越来越重要的角色，客服中心将真正从过去的被动服务转向主动服务，逐渐由幕后走向台前，由默默无闻的配角成为企业核心，由成本中心转向企业利润中心。

　　值得一提的是，与此同时，如今整个智能客服行业的趋势，正在由后端运营到向前端服务、销售方面提供辅助决策转型。这表现为“服务前置”和“服务产品化”，实现全流程服务的转变。

　　“服务前置”表现为客服已从售后意见处理，拓展到售前产品咨询、售中物流确认，贯穿客户与企业互动的全生命周期。我们知道，智能服务营销从应用场景上可以分为售前和售后两个场景，绝大多数的智能客服产品，都选择是从售后角度去切入。原因是大部分售后环节的用户的提问大多比较单一固定且容易，比如电商的售后大部分是询问退换货、产品质量问题等，这些问题都可以用智能客服去解答。而要变成营销中心、创造利润的一个重点部门，就必须由过去的被动服务转向主动服务，提供售前营销管理服务。

　　“服务产品化”，即企业通过提前预演客户业务的全流程，洞察客户的潜在痛点和需求，通过产品化的智能工具实现客户的自助式服务，及时响应全渠道下的客户需求，了解客户对产品以及与企业全接触点的反馈和意见，并通过将海量客户数据的积累、分析和沉淀，不断推动产品的改进和流程的优化。国内智能客服领先企业易谷网络相关负责人表示，当前客服不再只是为客户解决简单问题而存在，已开始驱动整个公司调动各方面的资源满足用户的需求，引导产品改进和业务流程的提升，发挥着指挥中心的作用。

　　当前愈来愈多的客服中心积极引进CRM客户管理系统（也有是导入BI智能商业分析），CRM技术的引入使得客服呼叫中心的价值得以大幅提升，能更好地服务营销管理，实现全流程服务的转变。CRM按其内容包括用户信息管理系统和决策支持系统两个主要部分。用户信息管理系统主要通过大量细微的资料积累，把企业客户和个人用户的基本数据以及与商务有关的数据收集积累起来并不断更新和扩大。决策支持系统则包括统一管理客户数据库、整合客户数据、进行数据清理、数据挖掘；分析和决策（CRM决策的成功取决于数据的完整性和决策算法的准确性）。

　　此时，客服中心开始成为整个商务过程的有机部分，并作为企业的统一对外窗口，担负着客户信息采集、客户需求分析、客户价值分级、客户需求满足，以及企业的客户服务、信息发布、市场调研、直接营销和形象展示的重要责任，同时通过对CRM系统中交互过程中客户的业务记录、产品改进以及问题反馈等海量数据的沉淀和分析，并借助大数据和人工智能技术的应用，可以实现提前预判客户意图，根据客户画像进行个性化服务和精准营销，从而制定更科学的产品策略和推广方案，主动出击为企业创造利润。因此，客服中心亦是CRM的统一对外信息平台、营销平台。

　　易谷网络认为，未来客服将融进CRM、大数据、AI、5G、云计算等多个新一代信息技术，并深度交叉融合，为此客服中心将发生质的变化，将成为集“服务+营销+决策”三位一体的智慧中枢，成为间接利润中心。

　　可以说，全面智能营销服务时代即将到来。但事实上，大多数制造业企业和商家还未做好相应的调整和准备！

　　你准备好了吗？