在AI技术的浪潮下，传统人工客服行业正面临巨大变革。AI客服公司Crescendo仅用15个月就实现了1亿美元的年经常性收入（ARR），并成功盈利。它是如何做到的？
人工客服都下岗了，虽然很残酷，但这是事实。
有咨询公司测算，未来五年内，被称为“世界外呼中心”菲律宾将因为AI失去30万个人工客服岗位。
在客服人员纷纷失业的另一面，AI客服公司正在加速增长。
AI客服公司Crescendo的高级副总裁Mike Ryan近日透露，Crescendo的ARR超过1亿美金并实现了盈利。
更令人惊讶的是，Crescendo取得这样的成绩，只用了15个月。
Crescendo是怎么办到的呢？答案是直接打包AI客服系统+人工团队，将90%常规咨询自动化处理，当遭遇复杂纠纷时，人工团队可借助AI梳理的对话脉络迅速介入。
在商业模式上，Crescendo也摒弃了传统客服按人数或时长计费模式，采用结果导向定价，这对希望拥抱AI但缺乏经验的企业而言，极具吸引力。
靠着创新的AI客户解决方案以及结果定价的付费模式，Crescendo实现了惊人的增长。
传统的客服体系通常由两部分组成：聊天机器人和呼叫中心。然而，这种方法不仅会导致客户体验脱节，还容易形成一种对抗性的运营模式：聊天机器人和呼叫中心相互竞争，企业及其客户将承担这种错位和低效的成本。
客服质量参差不齐不说，客服工作又累压力又大，员工离职率高达30-35%，服务质量更是没保障。
在这一背景之下，AI客服行业独角兽Crescendo凭借人机协同的方案脱颖而出。它将AI和人工客服方案打包成整体方案，丝滑地整合了AI和人类团队的服务流程。
具体来说，通过CX（客户体验）类的AI聊天机器人，Crescendo可处理90%常规咨询，结合企业内部数据（如产品目录、政策文件）自主应答。
当遭遇复杂纠纷时，真人专家可借助AI梳理的对话脉络迅速介入，甚至能调取用户三个月前的退换货记录与购物历史，实现精准服务。
这种策略的好处首先是直接节省了数百万劳动力成本，因为客户不用找外包了。
所有工作由Crescendo一站式打包完成，平台支持50种语言自动翻译、自定义话术与语气设置。2~4周内可完成系统部署，上线1个月后Al自动处理90%+的常规查询，相比传统呼叫中心建设时间与经济成本大幅降低。
其更突出的优点是对客服效果负责，提升成单率。
在高频率、低复杂度的客服场景中，AI确实会比人工表现更好。AI处理掉80%的高频、简单问题，而人工客服只要处理剩余20%AI处理不了、低频复杂问题。
另外，Crescendo的质量评估工具可以实时评分每笔交互效率，若评分低则向企业返还信用额度。
对于公司来说，也不必担心原本的人员流失、不一致性对服务质量的影响。
基于这种业务模式，Crescendo摒弃了传统按人数或时长计费模式，采用结果导向定价（一种是按解决率收费，另一种是按AI处理量收费），这对于希望拥抱AI但缺乏经验的企业而言，极具吸引力。
Crescendo描述，其利润率达到了传统呼叫中心的4倍。
除了新颖的解决方案外，团队成员在客服领域丰富的经验也是其能拿下融资的关键。Crescendo AI团队的核心成员堪称客服行业“梦之队”：
而联合创始人兼董事会主席Andy Lee更是行业传奇，他白手起家创立的外呼中心公司AIorica，年收入超过20亿美元。
这一次，Andy Lee希望用生成式AI重构呼叫中心行业延续20年的服务与收费体系。
Crescendo营销高级副总裁Mike Ryan近日透露，靠着“AI客服+专家团队”的一体化方案，公司ARR超过1亿美金并实现了盈利。
最近几个月，Crescendo也在进行业务升级。
2024年10月，Crescendo收购了专注于品牌定制化的外包服务商PartnerHero，因而增加了200家客户和3000名CX专业人员。在同一个月，Crescendo获得由General Catalyst领投的5000万美元风投，公司的估值提升至5亿美元。
单纯的技术输出已不能满足需求，客户需要的是能直接产生业务结果的解决方案。Crescendo转向”AI+专家”打包模式，预示着AI技术成熟度、数据积累量、场景理解力达到临界点，“系统+服务”的一体化交付成为可能。
在拥挤的AI客服赛道上，Crescendo不是第一个采用“AI+真人”模式的客服公司，Decagon、Sierra AI、Shulex这三家AI客服公司采用了同样的策略，但也各自做出了特色。
创立于2023年的Decagon，自成立以来发展迅速。其AI客服代理基于OpenAI、Anthropic和Cohere等公司的最先进模型，并在内部数据如操作指南、手册和过去的客户服务对话基础上进行训练。员工对AI生成的回复进行评分和审核以改进系统。Decagon还允许企业清楚地看到决策过程以及数据使用情况。
今年2月，Decagon与AI音频生成龙头ElevenLabs合作，创建了语音代理，以便与客户进行更自然、更像人类的对话。
Decagon已经帮助多个企业节约客服外包成本。
信用卡提供商Bilt通过Decagon将其客户支持团队从数百人缩减到65人。健身巨头ClassPass利用Decagon的AI代理与客户进行250万次对话，将客户支持成本降低了95%。
截至目前，Decagon已经签订了价值超过1000万美元的合同。该公司正洽谈新一轮1亿美元融资，由a16z和Accel领投，投后估值达15亿美元。
Sierra的定位是打造一个具备人类交互能力的自动化客户支持平台。它的平台模拟了传统外呼中心的模式，背后是一个多模型协调系统，这使得它在真实客户服务场景中具有极高的稳定性和容错率。
Sierra在AI客服上的突破是：从“应答式机器人”，升级为“闭环式交互系统”。换句话说，它不是在“帮你转人工”，而是让“你根本不需要人工”。它能做到的事情包括：
情绪识别+上下文记忆的连续对话多渠道（邮件、网页、聊天窗）统一客服响应与企业后端系统集成，完成退款、改签、投诉等闭环动作自动拉取知识库、历史记录，动态优化话术。
Sierra试点数据显示，某SaaS公司接入Sierra后，客服响应速度提升400%，客户满意度提高37%，而人工客服团队规模缩减60%。
Sierra AI成立一年多完成了1.75亿美金的B轮融资，估值达45亿美金，ARR突破2000万美金。
这家国内的出海公司采用AI数字人的模式，可以人工与机器自定义丝滑切换，并能向企业交付可量化的工作成果，同时提供消费者洞察报告。
Shulex的AI Agent能够达到人工客服的中高级水平，并能在需求高峰期（如黑五网一）快速复制，提供“100+个随时待命的中高级AI数字客服”。更重要的是，Shulex提供的不仅仅是技术，而是一种包含咨询、培训、落地实施乃至持续优化的“陪跑”服务。
谈到Shulex的优势，创始人郭辰璐说道：
AI不是核心的壁垒，最重要的还是应用场景的体验，尤其是非常垂类的一站式场景化体验是比较难替代的。
因此，Shulex更加聚焦客户关注的具体场景，比如大件家具的物流咨询、3C数码的知识自学习能力、小语种服务。
该公司刚完成新一轮亿元级融资，由盛大资本领投。其客服AI Agent在中国、日本、美国市场服务了100+全球化头部品牌客户。
尽管客服市场看起来拥挤，但早期玩家在实际部署生成式AI方面进展缓慢，质量也不高。
这些方案更多依赖于AI技术本身，通过创建剧本（Playbooks）来自动化外呼中心的任务，没有基于生成式模型从头开始构建的产品。这给很多AI客服公司带来了机会。
更重要的是，AI正在让客服生意发生本质的变化，即从成本中心向价值中心转型。
过去，客服很难提供差异化服务，而通用服务与利润并不直接挂钩，所以企业在千方百计地压缩客服成本。但现在不同了，当客服变得高度定制化，其有可能成为产品服务的重要组成部分，甚至成为收入增长的驱动因素。
正如Decagon CEO Jesse Zhang所说：
在过去，企业只是把客户支持或呼叫中心看作成本中心，它可能不是你愿景的核心。但有了代理，它们非常可定制，它开始成为企业或产品的竞争优势，成为收入驱动因素。
文/朗朗
本文由人人都是产品经理作者【乌鸦君】，微信公众号：【乌鸦智能说】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理，仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。