免費試用
當前位置： 首頁 > 行業信息 > 客服要做哪些數據分析，電商客服注意事項

客服要做哪些數據分析，電商客服注意事項

原創

2023/11/09 14:54:30

來源：米兰体育官网入口

作者：Tian

圖標 1807

本文摘要

訪客在瀏覽網頁時，通常會(hui) 有一些問題，這些問題可能涉及購物體(ti) 驗、退貨或退款等，這使得電商與(yu) 客戶之間建立聯係變得越來越重要。

一個(ge) 電商公司，通常配置有平台運維+多名銷售客服+售後客服+美工+倉(cang) 儲(chu) 物流，客服在其中扮演非常重要角色，售前引導訪客買(mai) 到自己心意的商品，為(wei) 訪客解答各類疑惑，售後客服則需要解決(jue) 退換貨問題，產(chan) 品使用時出現的技術問題，質量問題等內(nei) 容，不論是第三方平台如某寶、某東(dong) ，還是企業(ye) 商城官網，一套好的客服係統+良好的數據運維，是提升下單率的關(guan) 鍵因素。

對於(yu) 客服來說，最重要的工作之一就是分析客戶行為(wei) 。

客服要做哪些數據分析

那麽(me) ，如何對客服進行分析呢?客服在回複顧客消息後，需要做的數據分析：

谘詢回複情況

谘詢回複主要查看訪客數量、聊天發起率、第一時間回複率、谘詢等待時常、好評率等。其中重點為(wei) 聊天發起率，相關(guan) 數據主要體(ti) 現聊天窗口、button放置是否合理，為(wei) 網頁前端設計提供參考。第一時間回複率可以測試坐席分配是否合理，是否造成谘詢擁堵，或者坐席在線情況等。

下單情況

客戶下單情況，主要包括以下幾個(ge) 方麵：

1、下單時間分布：比如當天或某個(ge) 時間段下單的數量多少;

2、購買(mai) 商品金額分布：比如購買(mai) 了多少金額的商品;

一般來說，對於(yu) 客服來說，對這些數據進行統計分析，主要是為(wei) 了幫助自己更好地了解目前的用戶需求，以及通過分析找到影響用戶需求的原因。那麽(me) ，這些數據該怎麽(me) 獲取呢?可以通過各種工具和係統實現，例如我一直在用的【數據魔方】就很好用!

退款率

對於(yu) 各類電商節、大優(you) 惠活動時，往往會(hui) 有非常多的退單，這些退單包括產(chan) 品使用問題退貨、為(wei) 優(you) 惠湊單退貨、買(mai) 多買(mai) 錯退貨等，分析數據時要將區分開來，退款率主要體(ti) 現產(chan) 品使用情況，隻有真正的因為(wei) 產(chan) 品本身問題退貨的數據，才能夠起到指導意義(yi) 。當然，湊單退貨也可以從(cong) 某些方麵有意義(yi) ，例如設置的湊單商品是否會(hui) 被接受，客戶也可能湊單後覺得商品不錯，不想再退，出現這種退款率低的情況，企業(ye) 就需要在下一次活動中，增加這類商品去湊單的情況。

例如，某次活動滿1000-400，有一件衣服900元，一個(ge) 帽子100元，客戶選擇湊單後，通常會(hui) 把帽子退掉，但如果這個(ge) 帽子性價(jia) 比確實很高，質量也不錯，就會(hui) 大幅降低退貨率。分析出這些數據，就可以將這款帽子當作優(you) 秀湊單商品。

服務滿意度

服務滿意度是指客戶對企業(ye) 提供的產(chan) 品或服務滿意的程度，是衡量服務質量的重要指標。

服務滿意度分為(wei) 4個(ge) 等級：滿意、一般、不滿意、很不滿意。

根據數據分析，我們(men) 可以更好地優(you) 化自己的工作，更好地服務。

其他

1、對商品的評論進行分析，看哪些商品評論比較好，哪些不好。

2、對成交金額進行分析，看哪些客戶成交金額高，哪些低。

3、對退款率進行分析，看哪些商品退款率高，哪些低。

4、對其他數據進行分析，看什麽(me) 數據指標是需要重點關(guan) 注的。

若轉載請注明出處：https://www.lmsnkj.com/view/7980.html
上一篇：公眾號在線客服係統，網頁登陸功能豐富 下一篇：如何建立智能客服係統（助力企業脫穎而出）