鲸准研究院-中国智能客服行业研究报告-180528

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        研究背景、目标及范围
        智能客服行业现状如何？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的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及其背后的知识图谱技术却能发挥出巨大价值。
        作为企业客户关系管理（CRM）的重要组成部分，客服是连接企业与客户的重要桥梁，极大地影响着企业的销售成果、品牌影响及市场地位。但是，长久以来，客服行业都存在诸多痛点，客服人员流动性大、培训成本高、客服效果难以把控、大量重复性问题过度消耗人工客服，同时，如何提升售前转化，如何优化客服流程，如何从客服数据中发现企业业务问题等，都是各类企业面临的普遍问题。
        早期客服机器人的出现在一定程度上解决了简单重复性问题，而深度学习算法的应用又降低了客服机器人所依赖的知识库构建和维护成本的大幅下降，加上大数据分析和智能语音技术在客服场景深入应用，AI正在变革客服行业的原有业态。
        研究目标
        基于这一背景，鲸准研究院系统调研了国内最具代表性的智能云客服及客服机器人创业公司，旨在通过对客服市场发展历程、产业链、主要玩家、业务模式、竞争逻辑、应用领域、典型公司以及未来发展趋势等进行分析，为您解答以下问题：
        客服软件经历了怎样的演变？背后驱动力是什么？当前产品形态如何？
        智能客服企业所在的产业链构成是怎样的？格局会如何演化？
        智能客服行业的投融资现状如何？市场空间有多大？
        智能客服行业有哪些类型的公司以及不同的业务模式？孰优孰劣？
        当前智能客服市场的竞争现状如何？竞争逻辑是什么？
        智能客服产品的应用领域有哪些？分别具有怎样的特点和问题？
        智能客服行业当前主要玩家发展情况如何？分别具有怎样的优劣势？
        智能客服产业未来会呈现怎样的发展趋势？背后的逻辑是什么？智能客服行业现状如何？去向何方？
        研究范围
        本报告中所提到的“智能客服行业”是指包括国内涉足客服机器人市场的云客服厂商以及专注客服机器人的厂商所在的新兴客服软件市场，典型公司分析也以上述两类公司为主。