原创
2023/11/09 14:54:30
来源:天润融通
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本文摘要
访客在浏览网页时,通常会有一些问题,这些问题可能涉及购物体验、退货或退款等,这使得电商与客户之间建立联系变得越来越重要。
一个电商公司,通常配置有平台运维+多名销售客服+售后客服+美工+仓储物流,客服在其中扮演非常重要角色,售前引导访客买到自己心意的商品,为访客解答各类疑惑,售后客服则需要解决退换货问题,产品使用时出现的技术问题,质量问题等内容,不论是第三方平台如某宝、某东,还是企业商城官网,一套好的客服系统+良好的数据运维,是提升下单率的关键因素。
对于客服来说,最重要的工作之一就是分析客户行为。
那么,如何对客服进行分析呢?客服在回复顾客消息后,需要做的数据分析:
咨询回复情况
咨询回复主要查看访客数量、聊天发起率、第一时间回复率、咨询等待时常、好评率等。其中重点为聊天发起率,相关数据主要体现聊天窗口、button放置是否合理,为网页前端设计提供参考。第一时间回复率可以测试坐席分配是否合理,是否造成咨询拥堵,或者坐席在线情况等。
下单情况
客户下单情况,主要包括以下几个方面:
1、下单时间分布:比如当天或某个时间段下单的数量多少;
2、购买商品金额分布:比如购买了多少金额的商品;
一般来说,对于客服来说,对这些数据进行统计分析,主要是为了帮助自己更好地了解目前的用户需求,以及通过分析找到影响用户需求的原因。那么,这些数据该怎么获取呢?可以通过各种工具和系统实现,例如我一直在用的【数据魔方】就很好用!
退款率
对于各类电商节、大优惠活动时,往往会有非常多的退单,这些退单包括产品使用问题退货、为优惠凑单退货、买多买错退货等,分析数据时要将区分开来,退款率主要体现产品使用情况,只有真正的因为产品本身问题退货的数据,才能够起到指导意义。当然,凑单退货也可以从某些方面有意义,例如设置的凑单商品是否会被接受,客户也可能凑单后觉得商品不错,不想再退,出现这种退款率低的情况,企业就需要在下一次活动中,增加这类商品去凑单的情况。
例如,某次活动满1000-400,有一件衣服900元,一个帽子100元,客户选择凑单后,通常会把帽子退掉,但如果这个帽子性价比确实很高,质量也不错,就会大幅降低退货率。分析出这些数据,就可以将这款帽子当作优秀凑单商品。
服务满意度
服务满意度是指客户对企业提供的产品或服务满意的程度,是衡量服务质量的重要指标。
服务满意度分为4个等级:满意、一般、不满意、很不满意。
根据数据分析,我们可以更好地优化自己的工作,更好地服务。
其他
1、对商品的评论进行分析,看哪些商品评论比较好,哪些不好。
2、对成交金额进行分析,看哪些客户成交金额高,哪些低。
3、对退款率进行分析,看哪些商品退款率高,哪些低。
4、对其他数据进行分析,看什么数据指标是需要重点关注的。
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