京东商家如何通过数据分析提升京东客服咨询转化率
2022-06-23|10:10|发布在分类 / 经验分享| 阅读:211
2022-06-23|10:10|发布在分类 / 经验分享| 阅读:211
电子商务行业的发展已经相当成熟,也日益趋向系统化和精细化。店铺运营涉及诸多方面,包括市场调研与商品采购定价、优化图片标题和详情制作,店铺装修和活动规划,以及售前售后服务和仓库物流等等。

如果要了解店铺的经营效果,最直接的方式就是通过店铺数据进行比较。作为一名电商从业者,应该关注和分析哪些电商数据呢?
总体来说,日常店铺运营离不开这八个重要的数据指标:总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类指标、市场营销活动指标、风控类指标以及市场竞争指标。
客服魔方之制图
以上这些指标包括了网站流量、销售转化率、市场营销等各个角度的数据,因此非常全面地总结了电商运营的数据指标。在电商行业,数据分析和转化是非常重要的,如果能够通过分析和转化上述提到的近100条指标,以数据为驱动来优化和调整店铺,那么这家店铺就能够取得成功。
除了之前提到的一些常见的电商数据指标,客服魔方发现了一个很重要的事实,即客服运营数据对整个店铺的经营策略有着越来越大的贡献。然而,很多店铺和商家却没有重视这一点,缺乏对客服数据运营的经验和意识。
优化客服数据运营将有助于提高店铺的收益。
对于电商客服数据的分析,重点关注四个关键数据指标:接待量、成交量、流失率和服务质量。在进行分析时,需要从用户运营、营销运营和商品运营三个关键思路入手。
01
四大数据
在电子商务运营数据当中,有几个指标可以直接反映出店铺的热度和收益,例如网站的流量和销量转化率。客服在电子商务行业中比较初期才出现,在这里的作用就像“客服”这两个字的含义一样——为顾客提供服务,包括商品咨询、退换货和商品使用反馈等,以提升用户的体验。
当前,客服对于提升店铺销量的作用越来越重要。一个优秀的客服以及一个高质量的客服团队,对于店铺的转化率和口碑营销的效果影响越来越大。
在电子商务运营过程中,客服数据的分析与转化是不可或缺的。如果店铺希望提高客服运营效率和价值,至少需要关注以下四个关键指标:接待量、成交量、流失量和服务质量。
*图示丨客户服务的杰出解法
指标:接待量\n数据一:接待人数
这些数据是在售前阶段产生的,可以进一步细分为顾客接待数据、接待过滤数据、商品咨询数据和商品推荐数据。
*此为客服魔方系统的截图,仅供参考
▎数据分析
通过对一段时间内的客户咨询数据进行分析,我们可以了解到自然咨询、广告投放效果和活动热度等信息,并通过数据来优化店铺运营,广告和促销策略。
这些数据可以直观地展示店铺接待人数和顾客对哪些商品感兴趣,再结合比较是否最终成交可以了解店铺的咨询转化情况。
成交指标的数据二:
这个指标以销售类型、退款数据、商品、售后服务等维度为基础,包括销售数据、商品销售数据、退款数据、协助服务数据和预售订单数据等内容。
* 以下是客服魔方系统的截图,仅供参考。
▎数据分析
通过对销售数据进行分析可以得出静默下单和咨询下单在店铺顾客构成中的占比情况,这有助于我们了解顾客的特征并构建店铺用户画像,进而更准确地挖掘潜在的顾客群体。
通过分析交易商品数据,可以确定哪些商品是静默销售的,哪些是在咨询后由客服销售的。这有助于做出采购决策,优化各种服务条款。通过对比这两类数据,在商品描述和图片标题上进行细致优化,可以提高店铺中静默下单的比重。
第三项数据:流失指标
商家非常重视的是这部分数据,即将完成的交易却白白流失,非常可惜。商家可以从三个角度对此数据进行分析,包括询单流失数据、询单下单未付款数据以及静默下单未付款数据,以找出订单流失的原因。
*以下是客服魔方系统截图,供参考使用
▎数据分析
导致顾客流失的原因很多,比如产品质量问题,比如缺货、颜色或尺码不齐全,或者产品功能无法满足顾客需求,也有可能是产品存在某个缺陷等等。另外,活动也可能对顾客流失造成影响,例如当顾客在观望活动期间未能立即购买,或者活动力度未达到预期等。
商家可以通过分析顾客的对话句数、会话时长、商品类别等方面来研究流失用户群体,对于那些对话句数多、会话时间长却最终放弃购买的用户进行深入分析,找出流失的深层原因,从而帮助优化产品、提高活动效果,减少流失用户数量。
第四项数据:服务指标
尽管该部分数据不是与客服转化直接相关的,但它仍会间接影响转化数据,其中包括接待质量数据、中差评数据以及聊天记录。
*以下是客服魔方系统的截图,仅供参考。
▎数据分析
这些数据可以帮助客服团队进行运营管理,以提升服务质量。通过对比不同时间段的未回复、响应慢、满意率等数据,可以加强客服团队的回应速度和满意率,从而保留顾客,促成交易,并提高客服在店铺总销售额中的贡献率。
02
三个思路
客服有三个天然的优势:
靠近顾客的距离较短
活动触达早
熟悉产品
在许多人看来,客服只是一个很平凡的角色,进入门槛低,存在感不强。然而,他们是与顾客直接沟通的一群人。除了店铺活动运营团队之外,他们对活动的玩法更加了解,并对自家店铺的产品非常熟悉。
通过从用户运营、营销运营和商品运营的角度出发来进行客服工作,结合客服运营数据分析,可以提升客服团队的整体质量,增加转化率。
▎用户运营
电子商务行业正日益重视用户体验。如果一味追逐顾客的推销,强求好评或者对顾客冷漠,这些都会损害用户体验,甚至导致顾客取消订单、退货或者投诉。
从客服角度来看,用户运营主要有两个方面:第一是找到促使用户下单支付的关键点;第二是采用不同的运营策略来区分不同的用户群体,并对他们采取不同的对话方式。
▎营销运营
从顾客的角度来看,他们希望购买到品质优良价格优惠的商品,因此折扣促销对他们具有很大的吸引力。现今电商活动的方式多种多样,而且不断更新,由于顾客对于活动规则的不了解,导致店铺收到的投诉也不少。因此客服在顾客与店铺活动之间扮演着非常重要的角色。
在开始设计活动时,活动运营团队难以完全考虑到顾客的需求。活动的目标背后可能涉及数十万甚至百万个用户有不同的参与动机。
作为客服,除了要准确传达活动的玩法给顾客,还需要根据顾客的需求灵活调整和组合各种玩法。比如,我们可以比较秒杀和团购哪个能给顾客提供更大的优惠,以便为顾客提供更优的购买策略。同时,我们还会将顾客对活动的意见反馈给相关团队,以便优化促销的类型、时间和商品等。
▎商品运营
电子商务行业竞争激烈,商品更新迅速,店铺顾客流失率高,选择众多,现代人喜好新鲜事物,对旧有产品容易厌倦。这也同时对客服人员的能力提出了挑战,要求他们跟得上时下的节奏。
从场景化的角度来看,客服的作用就像是一家实体店的员工,店主把商品陈列好后,顾客来店里购物,能否成功地销售商品,以及销售数量的多少,都取决于员工的能力:哪些商品是热销的?哪些商品具有实用性?哪些商品需要搭配销售?又或者哪些商品需要清理库存,员工都要有全面的了解和把握。
店员也可以获得第一手的反馈信息,然后向团队提供关于商品类型、功能等方面的改进建议。
推荐客服运营数据工具。

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