偏安一隅的SaaS客服机会在哪，难点又在哪?
就在移动浪潮铺天盖地席卷了C端市场后，企业级软件市场也从传统PC时代装机卖软件模式过渡到SaaS模式，最近几年，中国SaaS市场以30%的年复合增长率保持着高速增长，企业级SaaS服务的风口正在积聚力量，快速渗透企业办公服务所涉及的市场、销售、客服、沟通、财务、采购、HR等各个层面，作为其中垂直细分市场，SaaS客服也已全面打开，但当巨头涌入行业竞争加剧进入短刀相拼时期，决胜力量又是什么?
在需求中进化，SaaS客服列队成三大阵营
我国SaaS智能客服市场的发展除了人力成本的上升、移动互联网技术的普及和移动社交场景的涌现以及自然语言处理与机器学习技术的进步外，更多的是由特殊的时期和国内环境共同影响带来的机会。
风向正好，SaaS客服迎来崭露头角的机会
首先，企业客服市场潜力被释放。客服一直是企业工作中不可或缺的组成部分，易观预测到2017年，中国SaaS客服市场交易规模将增长至680亿元人民币，这一方面是因为企业基数大，根据工商总局统计的数据显示，截止2015年底，国内注册有25万家大型企业、中型企业350万家、小型企业150万家以及微型企业1500万家，他们对客服的需求旺盛而迫切。另一方面是因为客服工作变得越来越重要。一份来自Zendesk的统计报告显示：78%的受访者将客户服务列为影响供应商信誉的第一要素;62%的B2B和42%的B2C用户在享受到好的客户体验后会购买更多的产品;66%的B2B和52%的B2C用户在遭遇糟糕的客户服务互动后会停止购买产品;88%的人在购买决策时受到网络评论的影响......在市场竞争白热化的态势下，企业销售的不再单单是产品，用户更加在意与产品配套的客户服务。所以很难想见没有云软为“招商银行信号卡中心”定制开发的微信公众账号，这2000万用户的客服工作量要如何处理。
其次，国外巨头挤不进来。这一是因为国家有明确的政策监管，SaaS业务需要IDC托管服务，也就是国外企业要想在中国境内从事类电信服务，必须在国内有商业存在，且占股不得超过51%。所以微软、SAP、IBM才会分别找了世纪互联、中国电信、首都在线合作。二是由于企业客户对用户访问和使用速度要求极高，这就要求服务器会能在本地部署，但Zendesk等创业型企业并无财力支撑服务器在中国落地，从而给国内企业留足了时间和空间。
最后，企业级市场需要更好的客服系统。当前客服行业一部分是传统电话客服软件，此类模式容易引起客服人员听说易疲劳，工作强度大，流失率高，工作效率低，客户体验差，客服投诉率高，也增加了企业人工成本。一部分是网页在线客服，虽然客服成本明显降低，但基于WEB的在线客服无法记录访客信息，无法找回客户，无法将服务流程中的发货、物流信息及时传递给客户，而且语音方式无法支持复杂业务,不利做统计分析、数据挖掘。同时随着社交媒体的快速发展，客户服务渠道呈多样性碎片化，这就要求企业客服能支持如电话、网页，微信、QQ、APP等多种渠道的接入，再加上智能手机的普及和用户习惯的养成，员工人手一部智能手机，让手机替代PC实现企业管理和信息化成为可能，以及传统企业无法享用传统昂贵的软件解决方案。于是就出现了一批如Udesk、环信 、云软、智齿等专业的SaaS客服公司。
如今征战于企业SaaS客服市场的各类平台已形成三大派系，正相争相杀。
第一派：智能机器人客服，如2014年京东推出的JIMI、2015年阿里推出的“小蜜”、网易系的七鱼云客服和云问等，它们依托最新深度学习技术，采用智能语义分析技术打造，拥有更好的语义理解能力，可以处理更口语化的问法，并且具有自主学习能力。云问目前已成为海尔商城、360、酷派商城、巨人游戏、猪八戒网等科技公司的智能客服合作商，但目前多数尚未对外商用。
第二派： IM转移到APP客服，如：环信、容联、极光IM等。他们主要区别于电话的同步沟通模式，因为接打电话时客服人员很难再完成其他任务。而APP客服模式则是异步沟通模式，客服人员可以同步地去完成其他任务，有利于在移动互联网环境下提高工作效率且符合消费者的碎片化操作习惯。
第三派：全渠道整合客服系统，如云软IMCC、Udesk、逸创云客服等。他们将微信、微博、邮件、电话、移动APP、Web、即时通讯(IM)等多渠道优化整合，客服人员只需在一个平台上就能处理所有渠道的问题。2015年5月，逸创云客服获得由唯猎资本领投的1500万人民币和金蝶战略投资的1000万人民币A轮融资。云软则首创以即时通讯消息为主要入口的SAAS客服平台，目前是腾讯营销QQ唯一授权合作伙伴，客户包括电信、联通、招商银行、民生银行、上海银行、华泰证券、国海证券、华泰保险、太平洋保险等。其为“招商银行信号卡中心”定制开发的微信公众账号，截止2015年12月，微信好友量超过2230万，绑定用户超过1630万，已经成为了微信第三方平台的最典型营销案例。去年云软获得深圳前海鹏德移动互联网创业投资基金2千万人民币的A轮融资。这类产品的数据统计系统还可以将客户需求、客服绩效直观得呈现在企业管理者面前，有利于帮助企业建立更加有效的客户关系，创建优质的管理制度。
未来可期，但难点又在哪
随着更多新晋品牌的闯入和巨头的掺和，SaaS客服市场势必会在经历一段残酷厮杀随后进入寡头时代，那洗牌之前，整个行业的难点在哪，致胜高地又在哪?决胜之战，其实考验的就是这些能力。
一、人与企业的连接能力，也是社交力的比拼
未来社交将链接一切，人与人，人与企业，而且移动客服是即时通讯的衍生品，也是销售渠道的一个节点，每一个节点都会聚集到一些用户，产生兴趣，扎堆聊天，在交互连接中实现价值。所以SaaS客服就不再仅仅是冰冷机械的代码及程序，而是在考验着人与企业沟通能力、企业贴合用户需求的能力。我们评判SaaS客服价值的标准就得看他连接的能力，如何将千千万万个个体与企业统一且有逻辑的链接在一个平台上，并有序的交流互动。所以当我们看到IMCC凝聚起滴滴打车、Supercell(全球最赚钱的手游公司) 、DQ冰雪皇后、天音通信以及优衣库、韦博国际英语、大众汽车等知名企业共计2亿的用户时，我们就像看到一个新的商业帝国一样，因为连接价值瞬间被放大，背后的社交力在未来无法估量，至少这种社交力能让使用SaaS的人可以和外部的人、机器、设备产生连接，在创造新的价值的同时也产生了新的壁垒。
二、个性化的定制能力，也是技术沉淀的较量
如今企业客户对特定领域相关应用的需要日益增多，因为就像“世上没有两片完全相同的叶子”一样，任何一个行业、任意一类领域，不同的企业情况和需求对会不一样，通用的应用软件只能解决大部分问题，但那些细小的差异性需求能否满足又往往决定着胜负。所以这就要求SaaS客服应用能适应千变万化的行业化定制需求，能为企业提供开放的接口以及个性化定制，企业用户可根据自己的特点和需求进行自定义设置系统模块。SaaS客服领域的PK也极大取决于SaaS客户平台个性化的定制能力，也就是自己的技术积累能否满足挑剔又各有差异的企业客户需求。当然我们已经看到云软、逸创云客服等平台采用的是通用模板+个性化定制的服务模式，未来考验的将更加深、透，甚至变态。
三、数据准确性与客服风控的能力，也是对用户需求的理解能力
目前出于数据安全性、业务连续性方面的考虑，部分大型企业不愿意使用SaaS服务。企业客户和个人客户最大的差别之一也是对安全的要求更高，这不仅牵涉到客户信息有无泄漏，也直接影响到客户对企业的信任以及企业自身的财务、信息安全。曾经有人总结了企业SaaS选型中的五大安全问题：云计算中的身份验证并不成熟;云标准很薄弱;保密;访问所有区域增加便利性，但同时也带来风险;你并不总是知道你的数据的位置;上诉项同样适用于SaaS客服市场。SaaS客服平台要时刻提防不安全协议、基于Web的应用缺陷以及易损或不安全的证书等威胁的发生。尽管安全性与客服风控的能力说不上是加分项，一旦发生问题，就一定会给自己减分，甚至跌入万丈深渊，难以翻身。
而且目前客服中心慢慢由企业成本中心向盈利中心转变，承担起更多的营销、销售职责。这就要求SaaS客服平台对大数据处理技术以及对用户真实需求的理解能力需要上升到一定层次，能实现对客户信息数据和交易数据的分析和统计，预测并完成客户关系维护，二次销售，这无疑又加大了对数据准确性与客服风控能力的考验。
四、移动化与智能化水平的考验
如今客服场景越来越多样化，这也使得企业客服面临三大挑战：复杂多变的网络通讯稳定性、海量高并发的长连接即时消息以及平衡云端服务合理投入与高品质性能的投入产出比。SaaS客服平台若要在竞争中胜出就必须能颠覆传统客服的服务模式适用这种变化，实现真正的移动化，在保证复杂网络稳定性及海量高并发长连接还能节省使用者的建设和维护成本。
而且，好的客服往往让你感觉很专业，这就要求SaaS客服平台能提供强大的系统支持，如知识库、帮助中心或自助服务中心和数据统计分析功能等，利用关键搜索、人工智能等功能实现精准理解用户问题并匹配最佳答案，并做到快速自动回复。也就是把客户结构化和非结构化的数据进行大数据分析，反向为用户服务。同时还能把重复或干扰的问题挡在客服前面，提升客服效率。这看起来是极端的企业客户需求，却是对SaaS客服平台的基本考验。
未来SaaS客服平台还可能要对客服管理数据化，完全不止于客服，而是朝着更强的综合特征发展，最终实现以客户为中心的应用一体化。
总之，目前SaaS客服市场是一个巨大的增量市场，用户的客服需求开始由目的型客服需求逐渐向场景型客服需求发展，未来将大有可为，但市场份额逐渐会向领先的厂商集中，客服企业逐渐呈现出平台化趋势，行业洗牌在即，大批以销售安装型软件的传统中小型软件厂商将逐步被迫退出市场，具有先发优势并能攻克以上难题的平台将获得更多发展机会，胜与败都只有一次机会。
曾响铃 微信号：xiangling0815
