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实用:深度解析客服指标及对应解决方案

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发表于 2018-1-23 11:30:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 云途壹看板 于 2018-1-23 11:31 编辑


对于客服管理人员来说,如何通过数据找到问题,提升管理、提高服务质量是非常重要的。有效的方法可以更加直观地将问题展现,帮助管理人员及时抓住要点做出科学合理的决策。

现在的客服系统的特点是全平台化,与营销和产品的前后联系更加紧密,有时不单单只研究客服本身,而要研究每一个环节,将它们数据化模型化。注重并依赖数据分析,形成数据驱动的管理模式。

人们常说数据不会说谎,但是对于纷乱的数据指标,管理者可能无所适从,在过多的报表里找不到问题的关键,数据反映出的真相到底是什么?怎么看到?这都是管理者面临的挑战。因此合理有效的树立数据指标,理性的分析变得尤为重要。

首先,建立有效的监测和考核指标。下面以电商的售前客服为例,将指标分为几大类。可分别按周、月、季度对应客服人员进行统计和考核。

一、客服接待数据:咨询量(人数),即咨询客服的用户数;接待人数,即客服接待的客户数。


二、对话数据:问答比=客服消息数/客户消息数;有效对话率=有效对话数/对话数;平均首次响应时长,即客服对客户第一次回复用时的平均值;平均对话时长,即接待每一个客户的用时平均值。


三、销售数据:销售额,即客户付款金额;销售量,即客户购买商品件数。

四、客单数据:客单价=销售额/销售客户数,即对于成交的客户,平均每次购买成交的金额。客件数=销售量/销售客户数,即平均每个客户购买商品件数。

五、转化率:询单转化率=销售量/咨询量

六、客户满意度:通过客服系统收集的客服打分情况。


接着,对于问题进行分析。下面就几个具体的场景给出了一些分析和解决方案:

一、如果咨询量较低一般可能有两个因素导致:流量不够,我们就要考虑加强推广投放。或者网站设计,如客服咨询入口设计有问题,导致咨询量偏低。这时我们就要结合网站访问数据,看看到底是访问量低还是对话率(即从访问网站到开始对话的转化率)低,从而确定是哪一种问题并有针对性地解决。

二、问答比较低,可以反映出客服的服务意识不强,主动性不够,对产品的熟悉度不够。这时就要加强考核,服务意识的灌输,产品知识的培训。

三、客单价客件数较低,反映客服对顾客需求把握及产品关联的熟悉度不够,即不能通过客户的某一个需求关联到更多产品,不能推荐更多的套餐。解决的方法是培训客服了解关联商品,熟悉运营计划;并通过培训加强客服对于客户需求的洞察。

四、客户满意度低,影响客户满意度的因素会很多,比如客户等待时间过长,客服流程太过复杂,客服人员不能理解客户的需求无法解决客户的问题,客服人员的服务态度较差等。解决这个问题我们就要深入更具体的数据,如首次相应时长,有效对话率,问答比等逐步排除最后找到问题点,再进行具体突破。

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