让客服数据告诉你真相

一、首先先看下售前客服涉及到的相关数据

1、客服接待分析

（1）咨询人数：所选时间内，咨询本客服的客户总数；咨询人数=接待人数+接待过滤人数

（2）接待人数：所选时间内，本客服接待的客户数（不包括接待过滤的客户）

（3）询单人数：所选时间内，本客服接待的询单客户数；询单客户指下单前来咨询的客户 （该数据须延迟1天统计）

2、客服销售分析

（1）销售额：通过本客服服务成交的客户，在所选时间内付款的金额

（2）销售量：通过本客服服务成交的客户，在所选时间内付款的商品件数

3、客单价分析

（1）客单价：通过本客服服务成交的客户，平均每次购买商品的金额； 本客服客单价=本客服销售额/本客服销售人数

（2）客件数：通过本客服服务成交的客户，平均每次购买商品的件数； 本客服客件数=本客服销售量/本客服销售人数

4、成功率分析

（1）询单->次日付款成功率：询单->次日付款成功率=当日或次日付款人数/询单人数 （该数据须延迟1天统计）

（2）询单->最后付款成功率：询单->最终付款成功率=最终付款人数/询单人数（该数据须延迟4天统计）

5、工作情况分析

（1）答问比：客服消息数/买家消息数

（2）回复率：客服个人的旺旺回复率=回复过的客户数/接待人数=（接待人数-未回复人数）/接待人数

（3）慢响应人数：慢响应人数是指本客服接待的客户中被判定为慢响应的客户数。

（4）首次响应时间：本客服对客户第一次回复用时的平均值

（5）平均响应时间：本客服对客户每次回复用时的平均值

（6）平均接待时长：本客服接待每一个客户所用时的平均值；平均接待时长=总接待时长（除去超过最长等待时间的时间段）/回复过的客户数

二、接下来给这些数据定标准值，可以参考一些热门类目的相关数据，数据会定期更新，所以只是作为参考（以下只列举几个，其他的根据店铺类目设定）

1、客服咨询转化率

2、平均响应时间

3、客单价

4、客件数

5、平均接待时长

三、然后就要总结每个数据的影响因素了，这样才可以对症下药，保证药到病除。

1、咨询量偏少

l影响因素：没流量

l解决方法：多渠道引流，多参加活动，针对老客户多举行优惠活动，哈哈，这个就留给运营去烦恼，我就不添乱了

2、客服销售额偏少

l影响因素：产品熟悉度、客服主动性不够、沟通话术欠缺，推销技巧不给力

l解决方法：产品定期培训与考核、加强客服服务意识的灌输，沟通话术与销售技巧的培训与考核

3、客单价、客件数偏少

l影响因素：产品关联性的熟悉度、客服主动积极性、关联推荐、搭配套餐

l解决方法：产品定期培训与考核、加强客服服务意识的灌输，沟通话术与销售技巧的培训与考核

4、询单转化率

l影响因素：主动积极性、产品熟悉度、催付话术与时间点

l解决方法：产品定期培训与考核、加强客服服务意识的灌输，催付话术与注意事项的培训

5、答问比

l影响因素：主动积极性、产品熟悉度、回复技巧

l解决方法：产品定期培训与考核、加强客服服务意识的灌输，回复技巧的培训（一句话分行回复）

6、回复率

l影响因素：回复技巧、服务意识

l解决方法：加强客服服务意识的灌输，回复技巧的培训（转售后之前、打广告等都要回复）

7、首次响应时间

l影响因素：回复技巧、设置操作

l解决方法：回复技巧的培训（例如设置自动回复）、旺旺操作的培训（每次更新自动回复及的设置漫游）

8、平均响应时间

l影响因素：打字速度、使用快捷语、产品的熟悉度

l解决方法：加强打字练习、快捷回复使用技巧、产品定期培训与考核

四、开始监控客服数据，抓取客服痛点，对症下药！

1、赤兔数据监控：建议每天统计一次，然后找出问题点，找到相应的客服，然后进行客服内部培训与宣导。

2、抽查聊天记录：找出好的聊天记录，做成成功案例，宣传正能量；坏的聊天记录做成反面教材，找到相应的客服，然后进行客服内部宣导与培训。

（1）好的聊天记录

（2）坏的聊天记录

五、客服数据报表的执行与反馈

报表具体划分为日报表、周报表、月报表、季报表、年报表等等。以下可以参考下周报表的数据反馈，这个执行的意义一方面是为了监控客服的不足之处，另一反面是为了配合其他部门优化店铺，把店铺做大做强。

客服会说谎，但是客服数据不会，就算你说的再冠冕堂皇，数据做的不好，还是一样是bad客服！所以大麦电商认为，要做好客服，你首先先要了解你要做好哪些数据，这些数据的影响因素有哪些，怎么样去改进这些数据。那么，自然而然，你的客服水平将会逐渐进步与提升！

最后编辑：2016-01-12

作者：vicken

这个作者貌似有点懒，什么都没有留下。

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