如何搭建数据化运营客服团队？

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。

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。

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。

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。

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。

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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