传统的“一对一”客服场景，让服务时刻更“忙”，导致客户体验差，客服投诉率高。

同样的普通客服，也存在大量的重复咨询问题。传统客服通过电话等渠道为客户提供服务，所有服务都需要人工辅助。智能化程度低加重了服务量，导致人工服务效率低。

简而言之，有些企业，包括消费者，认为客服不是一个企业关注的重点，但客服满意度实际上影响了产品的购买率和用户的一些行为。

随着SaaS模式的逐渐普及，早期的呼叫中心硬件厂商已经延伸到中下游，为外企、国企等大客户提供内陆客服中心解决方案。

从目前客服产业链的构成来看，上游基础设施环节已经发展成熟，少数巨头垄断市场。未来，他们将继续向下游延伸，构建企业服务生态圈。在中游客服产品提供商中，云客服厂商经过几年的竞争已经脱颖而出，但尚未成长为巨头，竞争依然激烈。

同时，为了摆脱对客服机器人厂商技术的依赖，云客服厂商在近一两年率先研发自己的AI技术，同时整合自己的产品和服务履历，通过提供行业解决方案向下游延伸，提升产业链的地位和价值空。

随着智能客服公司陆续进入大客户市场，并逐步深化产品和服务，已经有机会直接服务于行业内的大客户。然而，传统集成商由于其固有的交付模式和新兴技术的落后——缺乏AI技能、无法积累数据、无法提供深度分析和运营服务，未来将逐渐被中游的智能客服厂商边缘化。

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基于上述产业链分析，目前中国客服软件市场主要由电信运营商、呼叫中心设备制造商、传统呼叫中心制造商、传统客服软件制造商、系统集成商、云客服SaaS制造商和客服机器人制造商组成。

首先，云客服企业所在的股票市场分为语音呼叫中心和在线客服。

在呼叫中心市场，运营商话费规模在10亿-20亿之间，呼叫中心设备厂商规模约10亿-20亿，传统呼叫中心厂商规模10亿-20亿，业务系统集成商和行业集成商规模30亿-40亿，市场总规模60亿-100亿。

其次，在线客服领域，传统软件公司和SaaS公司各占10亿左右，各类系统集成商占10亿-20亿，合计约40亿-50亿。

因此，目前中国客服软件的存量市场规模为100-150亿人民币。

由于客服人员难招，培训成本高，流动性大，管理难度大，而且客服机器人可以24小时工作，通过实时数据反馈不断学习，企业有足够的动力用客服机器人替代一部分人工客服。

根据智能客服厂商给出的数据，客服机器人正在以40-50%的比例取代人工客服。

中国全职客服约500万人，年均6万人。加上硬件和基础设施，整体规模约4000亿人民币。

以40-50%的替代比例，清理花园、设备等基础设施，减少甲方预算，或许会给智能客服公司预留200-300亿。

自从企业服务SaaS在中国诞生以来，关于做大客户还是做小客户的争论就从未停止过。从行业近两年的增长趋势来看，各家公司的重心几乎都转移到了大客户市场。

那么，这两条路是不是岑岭的南坡和北坡，通向企业的市值，却又不同却相同呢？

首先，小客户普遍接受SaaS，服务方式较轻，要求产品简单易用，稳定便宜，服务相对轻松。

但从企业的长期成长来看，小客户单价低，死亡率高，同时获取大量客户实现规模化是个难题。而大客户业务相对庞大，定制需求多，需要企业提供深度服务，虽然客单价相对较高。

由于特点的差异，大客户市场需要分为两部分，一部分是大型互联网企业，一部分是大型传统行业公司。互联网公司对SaaS的接受度很高，企业为其服务可以积累行业数据。

但是服务大客户和服务小客户在产品逻辑和服务深度上有很大的区别。前者需要深度服务，后者需要标准化产品的大规模复制。

转型大客户市场的公司一方面需要考虑聚焦和资源配置的问题，另一方面需要适应大客户的深度服务模式。

巨头们的低级专注工艺的开源，往往会改变一个行业的原生态和风格。

在中国，同样在AI研发上投入了巨资的百度，也拥有世界一流的AI对话系统。相对于自身的客服，极有可能通过平台战略赋能产品厂商，把握未来中文交互的重点。战略选择。

届时，智能客服企业将在底层技术上站在统一的起跑线上，行业竞争的焦点将完全转移到产品和服务给客户的能力上。因此，在投资AI技术的同时，如何实现大规模复制，在少数行业建立行业壁垒，对企业来说尤为重要。

SaaS的出现，让企业在内陆快速、经济地构建完整的客服体系成为可能，AI技术通过效率和体验的提升，优化企业原有的客服、营销和销售流程。这种优化不仅仅是通过客服机器人的单个环节，还包括整个业务场景的买断和数据的智能分析。

未来，智能客服企业将通过云客服工具、智能AI交互、智能数据分析等技术，为企业实现所有业务和服务流程的智能化，也要求智能客服企业从单纯提供产品和轻服务向提供深度服务和运营咨询的服务型公司转变。