如何搭建數據化運營客服團隊?-電商客服管理電商售后服務

本文主題電商客服管理,如何搭建數據化運營客服團隊,電商售后服務。

在大數據盛行的當下，太多的團隊關注于指標的變化，而忘記了服務的初衷—消費者購物體驗。

你的團隊是否也遇到過這樣的困擾：

銷量上漲，為了承接只能成倍的增加客服人數？

退貨居高不下，辛苦賣出的產品最后還是退款收場？

投訴說來就來，解決了還被吐槽不投訴你們就不處理？

作為管理者和運營者，我們是否有過思考：消費者為何投訴？消費者為何退款？為什么接待壓力和銷售增量不成正比？

很多人會習慣的將問題拋給產品、拋給物流、拋倉儲，給出一套非常詳細的說明直指問題的根源。沒錯，能夠發(fā)現問題根源的人大有人在，可是現實告訴我們，有些問題短期無法解決甚至因為各種原因永遠得不到解決，大部分內部協(xié)調的結局都是不了了之。

放任不管，團隊只有疲于應對，所以現在我要讓大家先忘記以前的思維，暫時放下問題的根源，明白客服的價值，客服就是在出現問題后幫助消費者去解決問題的存在。

那么在海量的買家人群中，我們如何去發(fā)現那些需要被重點關注的買家呢？

首先我們需要一個常用到而被忽視的工具來幫助我們，“客服績效”類的插件工具，在工具選擇時需要選擇具有“客服接待明細”的插件。

有了工具，接下來我們需要利用“客服接待明細”數據進行數據透視，接待數據周期根據店鋪體量和店鋪售后周期來安排，如果是TOP級巨量型店鋪可以使用數據庫類型軟件進行分析。

通過數據透視可以獲取到客戶在周期內來店次數，進行排序我們就可以發(fā)現店鋪內一定周期內來訪次數最高的客戶，而這些客戶往往就是多次來訪尋求售后幫助未能得到解決，極大可能最終發(fā)生差評、退款、投訴。

在實際客服運作中，我們還會遇到一類客戶，一天內多次來訪催發(fā)貨、催退款、催補發(fā)等等，處理稍有不慎就會遭到差評、退款等。

通過單一的來訪數據透視很難馬上發(fā)現，此時我們只需要對數據進行環(huán)比就可以馬上鎖定到此類客戶，通過前一天與后一天的來訪次數環(huán)比，你就可以發(fā)現單日頻繁來訪的客戶，這類客戶一般是需求特別急迫非?？释玫浇鉀Q買家，如果放任不管結果可想而知。

知道了如何發(fā)現關鍵客戶，剩下的就是如何去解決。每一個公司每一家店鋪都有自己的一套售后模式，售后的解決無外乎處理的權限大小，客戶的訴求有權滿足，售后就得到了完結，沒有滿足售后就產生了糾紛。

權限的大小只有自己的店鋪可以決定，我們無法要求，這也取決于店鋪決策者思維。在這里我只提供一套可數據化的運作方式。很多店鋪管理者會遇到客服能力不一、權限尺度不好把控等問題，給多了權限怕濫用，不給權限又處理不好。

所以我們可以建設一套流程給予一線客服一個通道，我們可以稱為“額度申請”，一線客服只作為需求的采集者和反饋者，而決策者和管理者去作為審批人，這樣的系統(tǒng)在很多公司都會存在，和OA是一個原理。

當我們解決了通道問題，剩下的就是運作了，當運作了一段時間后，我們就會得到一批審批數據的積累，積累數據的類型取決于你的審批設置。

如果你設置需要填寫對應產品，那么你就可以得到申請的產品數據，加以分析就可以發(fā)現店鋪產品問題；你也可以申請需要填寫申請人，就可以分析出發(fā)現某個申請人頻繁發(fā)起申請或者從不發(fā)起申請，再結合他的接待數據你也可以發(fā)現客服人員的工作情況，通過自定義的審批設置，你可以建立你自己的一套管理數據分析體系，如何應用多種多樣可以自己探索。

在浙江有一種政務服務思想叫“最多跑一次”，通過這樣的思想讓市民對政府的認同度大幅提升，全面提升了市民的幸福感。

而作為客服團隊我們也應該以“售后，來一次就好”為方向，去提升買家的購物體驗。

不要把思想局限于如何提升指標，真正的去思考如何提升買家購物體驗，你會發(fā)現所有的問題都消失了。

不再有那么多的售后咨詢、不再有那么多的退款申請，相信我維護好你的客戶，打造一支極致的服務團隊，老客會越積越多，通過客服你也可以將一家店鋪做大做強。

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