数据化管理简单3步就能解放售后团队高效管理运营客服团队

seoxin 10-16 18:41 8次浏览

当你作为电商公司的老板、店铺的负责人、客服团队的管理者,往往在运营中遇到各种各样的问题无从下手,或者摸索出一套自己的对策但效果不稳定。

在大数据盛行的当下,太多的团队关注于指标的变化,而忘记了服务的初衷—消费者购物体验。

你的团队是否也遇到过这样的困扰?

销量上涨,为了承接只能成倍的增加客服人数?退货居高不下,辛苦卖出的产品最后还是退款收场?投诉说来就来,解决了还被吐槽不投诉你们就不处理?

作为管理者和运营者,我们是否有过思考:消费者为何投诉?消费者为何退款?为什么接待压力和销售增量不成正比?

很多人会习惯的将问题抛给产品、抛给物流、抛仓储,给出一套非常详细的说明直指问题的根源。没错,能够发现问题根源的人大有人在,可是现实告诉我们,有些问题短期无法解决甚至因为各种原因永远得不到解决,大部分内部协调的结局都是不了了之。

放任不管,团队只有疲于应对,所以现在我要让大家先忘记以前的思维,暂时放下问题的根源,明白客服的价值,客服就是在出现问题后帮助消费者去解决问题的存在。

那么在海量的买家人群中,我们如何去发现那些需要被重点关注的买家呢?

首先我们需要一个常用到而被忽视的工具来帮助我们,“客服绩效”类的插件工具,在工具选择时需要选择具有“客服接待明细”的插件。

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有了工具,接下来我们需要利用“客服接待明细”数据进行数据透视,接待数据周期根据店铺体量和店铺售后周期来安排,如果是TOP级巨量型店铺可以使用数据库类型软件进行分析。

通过数据透视可以获取到客户在周期内来店次数,进行排序我们就可以发现店铺内一定周期内来访次数最高的客户,而这些客户往往就是多次来访寻求售后帮助未能得到解决,极大可能最终发生差评、退款、投诉。

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在实际客服运作中,我们还会遇到一类客户,一天内多次来访催发货、催退款、催补发等等,处理稍有不慎就会遭到差评、退款等。通过单一的来访数据透视很难马上发现,此时我们只需要对数据进行环比就可以马上锁定到此类客户,通过前一天与后一天的来访次数环比,你就可以发现单日频繁来访的客户,这类客户一般是需求特别急迫非常渴望得到解决买家,如果放任不管结果可想而知。

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知道了如何发现关键客户,剩下的就是如何去解决。每一个公司每一家店铺都有自己的一套售后模式,售后的解决无外乎处理的权限大小,客户的诉求有权满足,售后就得到了完结,没有满足售后就产生了纠纷。

权限的大小只有自己的店铺可以决定,我们无法要求,这也取决于店铺决策者思维。在这里我只提供一套可数据化的运作方式。很多店铺管理者会遇到客服能力不一、权限尺度不好把控等问题,给多了权限怕滥用,不给权限又处理不好。所以我们可以建设一套流程给予一线客服一个通道,我们可以称为“额度申请”,一线客服只作为需求的采集者和反馈者,而决策者和管理者去作为审批人,这样的系统在很多公司都会存在,和OA是一个原理。

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当我们解决了通道问题,剩下的就是运作了,当运作了一段时间后,我们就会得到一批审批数据的积累,积累数据的类型取决于你的审批设置。

如果你设置需要填写对应产品,那么你就可以得到申请的产品数据,加以分析就可以发现店铺产品问题;你也可以申请需要填写申请人,就可以分析出发现某个申请人频繁发起申请或者从不发起申请,再结合他的接待数据你也可以发现客服人员的工作情况,通过自定义的审批设置,你可以建立你自己的一套管理数据分析体系,如何应用多种多样可以自己探索。

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在浙江有一种政务服务思想叫“最多跑一次”,通过这样的思想让市民对政府的认同度大幅提升,全面提升了市民的幸福感。

而作为客服团队我们也应该以“售后,来一次就好”为方向,去提升买家的购物体验。

不要把思想局限于如何提升指标,真正的去思考如何提升买家购物体验,你会发现所有的问题都消失了。

不再有那么多的售后咨询、不再有那么多的退款申请,相信我维护好你的客户,打造一支极致的服务团队,老客会越积越多,通过客服你也可以将一家店铺做大做强。

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