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，产物使用时出现的技术问题，质量问题等内容，不论是第叁方平台如某宝、某东，还是公司商城官网，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、产耻迟迟辞苍放置是否合理，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，这些退单包括产物使用问题退货、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，退款率主要体现产物使用情况，只有真正的因为产物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，公司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公司提供的产物或服务满意的程度，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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