Cresta：销售和客服的实时 AI 导师

什么是

Contact Center？

Contact Center 联络中心，是企业与客户交流的重要渠道。Contact Center 主要职能是处理来自客户的信息、电话、邮件等等，员工主要包括销售人员、技术支持人员、售后服务人员，他们向客户销售产品和服务，并提供相应的支持。

Contact Center 更多存在于金融服务和消费领域，两者占比加起来约 50%，其余 50% 分布在 TMT、医药、能源、政府公共服务等领域。

Contact Center 赛道老牌玩家包括 Genesys、Avaya、RingCentral、8x8 等。Microsoft、Amazon 等大型科技企业和 Salesforce、HubSpot 等头部 CRM 企业也在 Contact Center 投入很多研发资源。

此前，Contact Center 以线下为主，随着越来越多的消费和服务转移至线上，以及疫情带来的远程办公的习惯，线下的 Contact Center 逐渐被替代，Contact Center 开启了线上化、软件化、云化的进程。Contact Center 云化带来了底层基础架构的改变，这也给初创企业带来新的机会 —— 基于云的 Contact Center 平台开始兴起，代表公司是 Five9。

而 AI 的进步又给 Contact Center 赛道带来新一轮机会和变革。Contact Center 云化使客服人员与客户的对话能够被计算机记录下来，加上 AI/ML/NLP 等技术的发展，对话从只能记录发展到可以被分析，甚至发展到机器能够自动生成对话供员工参考和使用。此阶段的代表公司为 Talkdesk。

Contact Center 对企业而言十分重要。Contact Center 是企业的门面，是企业直接接触客户的地方，对企业形象、用户体验甚至是企业收入都有很大影响。

然而，Contact Center 长期存在两个痛点：1. 员工流动性高，多为合同工或临时工，由于员工在岗时间太短，员工创造的收益无法覆盖前期的培训成本，投入产出比低；2. 员工能力和素质较为参差，工作质量无法得到保障，进而导致企业错失部分客户，影响企业收益。

因此，改善 Contact Center 现状，解决上述痛点，对于所有企业而言都是重要且紧迫的事。

02.

什么是 Cresta？

Cresta 是一家专注研发实时通讯与语音技术的公司，通过 AI 技术为 Contact Center 的销售及客服人员提供实时的对话指导，即使是缺乏经验和培训的新人员工也能够为客户提供标准化的客服及销售服务。

除了业务方面的指导，Cresta 还可以根据客服的表现，为企业管理人员提供可视化的业绩分析，帮助管理者实时了解销售及客服部门的运营情况，针对性地提高公司整体销售和服务水平。

在 Cresta 提供的人工智能系统的帮助下，原先需要经过长时间积累的“经验知识”变成一种能够让所有销售及客服人员实时使用的“指南”，让团队中的每一位成员都能迅速成为销售及客户服务专家。

Cresta 有以下4款产品：Agent Assist、Insights、Director、Chatbot。其中 Agent Assist 是 Cresta 的核心产品。

Agent Assist

Agent Assist 通过学习优秀客服的对话经验，在销售及客服人员与客户对话的时候为他们提供指导和建议。在与客户对话时，打开 Cresta，对话框下方就会自动生成标准化的回复，客服人员可以直接选择 AI 生成的回复，也可以参考 AI 生成的内容，用自己的话术回复客户。

Agent Assist 提供了一套完整的辅助功能，包括自动记录对话、总结、填充对话，以及针对客服和销售人员的行为辅导等等，使客服工作更加智能高效。

除了根据客户的问题生成对话内容提示，Agent Assist 还能识别对话情境，捕捉客户情绪，并生成注释。例如，在下图演示的场景中，Agent Assist 能够识别出客户沮丧的情绪，并提示客服在回复时注意对客户情绪进行安抚。

图片来源：Cresta 官网

Insights

如果说 Agent Assist 是对客户提出的问题进行回答指导，那么 Insights 则是回答了企业自己的问题，例如“我应该更加担心我的竞争对手还是我的现状？”、“新的定价和包装策略表现如何？”等等。

Insights 是一款面向商业决策的人工智能系统，能够对实时积累的客服端提供的服务过程以及客户端产生的结果反馈数据进行分析，根据客服与客户的对话分析客户需求、客户体验等等，并将复杂数据结果转化为可视化的图表以及通俗易懂的结论和建议。作为客服中心的大脑，Insights 帮助企业及时了解客户信息，指导公司业务，帮助公司做出合适的商业决策。

图片来源：Cresta 官网

Director

Director 是一款面向企业内部管理者的产品，通过对客服对话过程的实时监控，管理者可以随时掌握客服团队的行为和绩效表现，并根据 Director 提供的指导和建议对客服违规行为进行纠正，了解客户的需求和绩效的关键驱动因素，从而有针对性地帮助团队成员提高绩效表现。

借助 Director 提供的实时在线提醒、评论与反馈、现场协助等功能，管理者可以根据 AI 的反馈，优化团队绩效。这意味着管理者对团队的管理和指导不再受限于空间，即使远程工作也能保持紧密同步的联系。其中的 Cresta Opera 作为一种无代码工具，可以帮助管理者直接对团队进行指导。如下图所示，客服与客户的对话能够实时展示在管理者面前，并且管理者可以在下方对客服的某一具体服务（回复）进行评论和指导。

图片来源：Cresta 官网

Chatbot

Chatbot 是一款自动聊天机器人产品，类似于淘宝客服的自动回复功能。通过学习表现优秀的客服人员的做法，它能够对于客户的高频或重复性问题提供自助回复服务。

为了保证服务质量，Chatbot 的使用率有一定限额，其额度是由 Insights 根据客服对话与绩效的表现数据决定，即计算出最高投资回报率下的机器人的使用率。

商业模式方面，Cresta 目前采用非公开、定制化的定价模型，并且究竟按照 per seat 的模式还是按照 Consumption-base 的模式进行收费也根据客户需求而定。Cresta 并未公开具体价格，但我们在 AWS 官网找到了 Cresta 的核心产品 Agent Assist 的定价模型，具有一定的参考意义。根据图片所示，Agent Assist 在 AWS 上的定价方式为“年费+根据额外使用量收费”的模式，文本对话每年 15 万美元，包含 12.5 万次的对话服务，超出 12.5 万次的部分按照每次对话 1.2 美元收费。语音通话也是如此，每年 15 万美元，提供 10 万次语音通话实时指导服务，超出 10 万次的部分按照每通电话 1.5 美元收费。

图片来源：Cresta 官网

Cresta 客户主要分布于零售业、金融业以及电信、软件公司的线上销售及客户服务部门，Intuit、Adobe、Dropbox、COX、Blue Nile 等均是 Cresta 的重要客户。

03.

团队与发展历程

Cresta 拥有三位斯坦福人工智能背景的联合创始人：Zayd Enam、Sebastian Thrun 以及施天麟（Tim Shi）。

从左到右为 Sebastian Thrun、Zayd Enam、Tim Shi

图片来源：TechCrunch

Zayd Enam 为 CEO，Enam 来自巴基斯坦，高中时有过辍学创业的经历，创立了自己的第一家公司 MediConnect——巴基斯坦的医疗保健提供商平台。他在 17 岁时获得 UC Berkeley 奖学金，前往美国开始本科学习，Enam 的主修课程包括工程学、CS 和神经科学。

Cresta 的诞生起源于 Enam 的一次客服工作经历，在体验客服工作时，Enam 开始思考如何让 AI 更好地辅助客服人员工作。在斯坦福攻读人工智能博士学位期间，Enam 遇到了导师 Sebastian Thrun 以及同学 Tim Shi，志趣相投的三人决定共同创办 Cresta。2017 年，Enam 和 Tim 决定从斯坦福辍学。

Tim Shi 任 Cresta CTO，是一名华人工程师。他本科就读于清华姚班并以班级第一的成绩前往 MIT 深造，后于斯坦福大学攻读人工智能专业博士。

Sebastian Thrun 是斯坦福人工智能实验室主任，也是 Zayd Enam 和 Tim Shi 读博时期的导师。他身兼 Udacity、谷歌月球探测器研发子公司 Google X 以及谷歌自动驾驶汽车项目等多个项目创始人的身份。

除了 Tim Shi，Cresta 核心团队还有一位华人值得关注——武平。武平是 Cresta 的工程和产品部门副总裁，拥有 13 年的 Google 工作经历。在加入 Cresta 前，曾担任 Google 移动广告团队（当前 Google 最核心的现金牛业务）的工程师，后在 Google Cloud 工作 4 年，是 Google Contact Center AI 的联合创始人。

在公司成立的前三年，团队一直专注于底层 AI 技术的研发，直到 2020 年，技术和平台逐渐成熟，Cresta 项目才正式启动，产品开始走向市场，并陆续获得知名投资机构的投资。

2021 年，公司营收翻倍，据 Enam 透露，Cresta 收入目前已经达到千万美元级别，NDR 超 200%，不过 Cresta 收入主要依赖单一大客户，NDR 需客观看待。除此之外，Cresta 与近 100 家大型企业保持长期合作关系，其中包括 Five9、Genesys、Zoom 等战略合作伙伴以及 AWS、CISCO 等技术合作伙伴。

截至当前，Cresta 通过 4 轮融资获得了 1.51 亿美元的资金支持，投资者包括 Sequioa US、Greylock、a16z、Zoom、Tiger Global、JP Morgan 等。2022 年 3 月，Cresta 完成 8,000 万美元的 C 轮融资，估值达到 16 亿美元。

Cresta 拥有超过 150 名员工，自 2021 年秋以来，Cresta 已经从 Google 吸引了 30 名工程师。Cresta 在硅谷、多伦多、欧洲等地都设有办公室。

04.

市场规模

Cresta 位于对话式人工智能（Conversational AI）赛道，具体应用场景为 Contact Center。至于 Cresta 所在的基于 Contact Center 场景的对话式人工智能市场有多大，我们可以基于以下两种逻辑进行测算。

Bottom-up

假设 1：全球 Contact Center 大约有 1,700 万个座席（Gartner 数据），其中有 279 万个座席在美国（Statista 数据）。

假设 2：Gartner 预测，预计到 2026 年，对话式人工智能在全球 Contact Center 渗透率达 10%。

假设 3：根据 Finances Online 数据，Contact Center 员工每服务一位客户、处理一位客户的消息平均需要花费 5 分钟时间。每天工作时间 8 小时，假设有效工作时间为 7 小时（420 分钟），那么一位客服每天大约处理 84 个客户需求，即 84 个 chat。

假设 4：根据 AWS 披露的 Cresta 定价模型，平均每一个 chat 费用为 1.2 美元。

全球市场规模

= 座席数 x 渗透率 x 每个席位每日处理的 chat x 每个 chat 的价格 x 365 天

= 17,000,000 x 84 x $1.2 x 10% x 365

= $62,546,400,000

美国市场规模

= 座席数 x 渗透率 x 每个席位每日处理的 chat x 每个 chat 的价格 x 365 天

= 2,790,000 x 84 x $1.2 x 10% x 365

= $10,264,968,000

因此，预计至 2026 年，全球基于 Contact Center 场景的对话式人工智能潜在市场规模为 625 亿美元，美国市场潜在规模为 103 亿美元。

Top-down

假设 1：根据 Resarch and Markets 数据，2020 年全球 Contact Center 市场规模接近 3,400 亿美元，预计到 2027 年达到 4,960 亿美元。

假设 2：Gartner 预测，预计到 2026 年，对话式人工智能在全球 Contact Center 渗透率达 10%。

因此，预计到 2026-2027 年前后，全球基于 Contact Center 场景的对话式人工智能市场规模为 496 亿美元。

综合以上两种测算方法，我们可以得到 2026 年 Cresta TAM 大约为 500-600 亿美元，其中美国市场规模约为 100 亿美元。

05.

Why Now

1. 疫情衍生的远程工作形式，使 Contact Center 上云成为刚需

随着互联网和云计算发展成熟，越来越多工作在线上进行，越来越多的商品和服务在线上销售，Contact Center 线上化进程成为不可逆的趋势，而疫情更是起到一波加速作用。受疫情影响，人们在很长一段时间内无法到线下工作，Contact Center 的销售和客服人员也是如此，因此人们只好把 Contact Center 迁至线上，加速了 Contact Center 的数字化进程。而由于云本身的优越性以及企业和客户的许多数据都在云上，Contact Center 索性也开始“云化”，Contact Center 上云成为刚需。

2. NLP 和机器学习技术突破，使文本生成、文本分析能够更好地实现

由于近几年 NLP 和机器学习技术的发展，AI 在语义理解、语义分析、文本生成等方面都有了突破性的进展。语义理解和语义分析是 Cresta 能够读懂客户表达的信息的基础，机器学习与文本生成则是 Cresta 能够自动生成文字为客服人员提供建议以及 chatbot 能够自动回复的关键。除此之外，Cresta 的其他两款产品 Insights 和 Director 的文本与数据分析功能也离不开 NLP 和机器学习的发展。

3. 企业重新重视销售服务能力和客户体验

2021 年，PLG 是软件行业的最大热门词汇之一，许多公司将 PLG 当作信仰，纷纷效仿。但如今，大家逐渐意识到，to B 企业要想做大，仅靠 PLG 是远远不够的，必须做大型企业的生意才能突破天花板。要想拿下大型企业订单需要拥有极强的销售能力、服务能力，同时需要重视客户体验，包括产品使用体验和服务体验。因此，许多企业重新重视销售服务能力和客户体验，有较大动力采购帮助企业提升销售和服务水平、提升客户体验的产品。

06.

竞争

Cresta 所处赛道竞争十分激烈，几乎每一款产品都面临着数十家公司的竞争。Cresta 竞争对手主要包括以下几类企业：

1. 云呼叫中心软件：ASAPP、Five9、Genesys、RingCentral、Amazon Connect…

2. 客户洞察与管理软件：NICE、Clarabridge(Qualtrics)、Microsoft Dynamics、CallMiner…

3. 对话式人工智能软件：Observe. ai、LivePerson、Balto. ai、Chorus…

其中，与 Cresta 业务重合度最高、竞争最为直接的是 ASAPP、Observe. ai 和 Balto. ai。

ASAPP 定位为“The AI Cloud for Contact Centers”，与 Cresta 相比，ASAPP 有更完整的产品矩阵。今年 7 月，ASAPP 推出了 AutoCompose 产品，为 Contact Center 员工提供实时的指导，帮助员工更好地与客户交流，还可以自动回复和响应 Contact Center 接收的信息，自动化程度高达 70%。ASAPP 创始人兼 CEO 为 Gustavo Sapoznik，2022 年 3 月，前微软全球数据和人工智能业务副总裁 Priya Vijayarajendran 加入 ASAPP 任 CTO 一职，ASAPP 在阿根廷和印度设有工程团队。

Observe. AI 也是一家备受关注的以 AI 为核心的 Contact Center 软件平台，产品以对话的可视化分析以及业务和员工的改进洞察为主，是对话质量监控方面的领先玩家。Observe. AI 暂未推出“实时指导”产品和功能，但据消息称已在筹备此类产品。公司于今年 4 月宣布完成 1.25 亿美元的 C 轮融资，由软银领投，Zoom 跟投。

Balto. AI 产品功能与 Cresta 重合度较高，可以为用户提供实时指导。但与 Cresta 不同的是，Balto. AI 主要面向销售人员，旨在提高销售人员的业绩和企业收入，而 Cresta 还面向客服人员，注重客户体验。Balto. AI 名气和影响力没有 Cresta、ASAPP、Observe. AI 大，但不少用户提到其产品十分易用，实施起来也很方便，在产品力方面不输其他几家竞对。

07.

结论与判断

（一为什么看好？

1.市场规模可观

据测算，2026 年，Cresta 的 TAM 大约为 500-600 亿美元，是一个不小的市场。并且，基于云的 Contact Center 市场规模仍在持续快速增长，一方面，带有 AI 和自动化属性的 Contact Center 效率远高于传统 Contact Center，处理信息的效率显著提高，甚至在部分对话环节可以替代人，因此，上述基于 Contact Center 员工人数和工作效率测算的市场规模是相对保守的。

另一方面，在远程办公尚未盛行之前，销售、技术支持、客户服务大多在线下进行，这其中有许多人不属于 Contact Center 的员工，由于工作形式和工作习惯的改变，未来销售、支持、服务等工作都可以在线上完成，即通过 Contact Center 与客户交流，未来 Contact Center 所覆盖的人数将远高于今天所披露的数字。因此我们认为 500-600 亿美金的 TAM 是一个相对保守的判断，市场规模或许远不止于此。

2.客户采购意愿强，upsell 空间大

通过用户访谈我们发现，由于 Cresta 在给客户销售产品时，能清晰算出投资于 Cresta 能够替企业节省下多少成本，带来多少增量收益，用户在对同类产品进行比较时，更偏好采购能看到投入产出比的 Cresta 的产品。

我们没有拿到标准化的投入产出数据，但有一位来自 Adobe 的用户透露，据测算，他们在 Cresta 每投入 10 万美元，能省下的成本以及产生的增量收入可达到 80-100 万美元。因此，若产品无重大问题，他所在的部门给 Cresta 的订单金额将在未来 5 年实现 10 倍增长。

3.新赛道定义者，已建立品牌和口碑

在过去，客户信息和对话被记录在 CRM 系统中，后来，随着 Gong 等创业公司兴起，企业人员与客户的对话得以被完整保留并分析，我们此前深入研究过 Gong，并持续跟踪公司发展情况。但上述产品都属于“事后复盘”，而非“实时指导”。Cresta 的出现让“实时指导”成为可能。

“实时指导”是 Cresta 的独特价值，Cresta 也是该赛道的定义者。不过，目前如 ASAPP、Balto. AI 等竞争对手也已经提供此功能，Observe.AI 也即将推出此类业务，Cresta 的独特性将受到一定影响。但由于有先发优势，Cresta 在“实时指导”方面已建立起用户心智、品牌和口碑，有一定的壁垒。

4.优越的人才和资源

Cresta 的人才和资源在该赛道可称得上是顶级的。两位斯坦福 AI 实验室的天才少年，一位 AI 领域的专家教授，一位前 Google Contact Center AI 的联合创始人，除此之外还有几十名 Google 背景的工程师，以及 Zoom、Five9、Genesys 等行业领先企业的战略支持。Cresta 在人才和资源方面遥遥领先于同赛道其他公司。

有什么顾虑？

1.实际使用率低，长期将影响留存

Cresta 核心功能是自动生成对话内容，指导销售和客服人员与客户交流。然而，通过用户反馈我们发现，并非每位用户都愿意接受 Cresta 的指导，许多用户仍按照自己的习惯和意愿与客户交流，并未采用 Cresta 自动生成的内容和建议。

据一位客户称，他们的目标使用率是 40%，但实际使用率比 40% 还低，因为人们喜欢辅助他们完成工作的工具，不喜欢指导或替代他们的工具。长期来看，若用户不喜欢使用 Cresta 来完成他们的工作，降本增效的效果没达到，企业将有可能放弃采购该产品，留存率将受到很大影响。

2.效果受数据影响大，效果有待验证

AI 产品对场景和数据的要求较高，这两个因素对产品效果有很大影响。场景方面，Cresta 目前在工作流程和业务场景相对固定的企业使用效果更佳，在复杂场景仍面临一定挑战，而工作流程和业务场景相对稳定的通常是大型企业，客户类型有局限性。

数据方面，和其他 AI 产品一样，Cresta 对数据要求也很高，若能使用客户的数据训练模型，输出的效果也会更好。但事实上，很多公司出于安全考虑，并不会把数据给 Cresta，这不仅会影响效果，也降低了产品粘性。

并且，Contact Center 业务本身很复杂，标准化程度低，标准化产品未必能达到良好的效果。

3.客户集中风险

Cresta 主要服务大型企业客户，据了解，Cresta 最大客户贡献的收入占总收入比非常高，公司存在客户集中度高的风险，以及尚未实现 Product/Market Fit 的风险。

4.市场虽大，但竞争激烈

Contact Center 市场规模可观，但该赛道竞争十分激烈。正如上文所说，Cresta 每款产品都面临数十位对手的竞争。此外，许多潜在的竞争对手还没入场，尤其是大型成熟企业。如 Zoom 推出的 Zoom Phone 切入的也是基于云的 Contact Center 场景，Zoom Phone 虽然还没有实时指导销售和客服的功能，但未来很可能作为一个 feature 进行开发，其他 CRM 软件、客户体验管理软件、Contact Center 软件平台亦是如此。因此，无论是现有的对手还是潜在竞争对手，数量都十分庞大。

（感谢林海涵对本次研究的贡献）

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