从传统客服到电商客服管理,需要过几道坎?
不可否认,电话客服已慢慢没落。究其原因有很多,但主要是成本过高,加上新生代的沟通方式发生了很大的变化。
逢电商的蓬勃发展,促使在线客服大行其道。传统客服的机会越来越少,新兴行业的发展却越来越迅猛。于是,很多人尝试从传统行业跳到电商行业。
问题来了,一直从事传统电话客服管理的人,有没可能容易华丽丽转身到电商客服管理?要做怎样的积累?
从我经验看,从传统客服转变为电商客服管理,还是比较容易的。只要在传统客服管理体系中增加三个知识点,就能顺利转变为电商客服管理了。这三个知识点是:
先定义本文的2个概念:
[list=1]
☊ 传统客服:指通过电话接入提供服务。
✎ 电商客服:指通过在线接入提供服务,这里特指天猫,京东、独立商城的实物商品零售客服。
一、入门级电商指标
这不是本文重点,所以我只概述性描述,起到抛砖引玉的作用。sorry,这里并不会告诉你电商是什么,是怎样发展的诸如此类的知识点。在我看来,把电商的各个指标搞深搞透了,就算是入门了。我只列举,详细大家可度娘。
二、人货场分析
电商的本质是零售。所以很多零售理念可以用来分析电商行业。其中人货场思维模式最为普遍。
这个也不是本文重点,借用@黄成明《数据化管理》一书中的思维导图进行说明:
三、电商客服管理
电商的在线客服与传统电话客服相比,差异不大,管理方式甚至是一样的。主要有以下四方面的区别:
岗位设置不一致
传统客服简单的组织架构分现场管理、培训管路、质量管理。我在《3招搞定自建客服中心》一文有提,这里不再重复。电商客服也是一样,区别主要在于电商客服的售后岗位和评价岗位。以下举一个电商组织架构的栗子:
在线指标不一致
几乎全部电商都是在线客服或者混合型。显而易见,由于在线客服是文字聊天,所以与传统语音客服在指标监控上会有不一致,以下列举在线客服特有的重点指标:
销售数据
效率指标
人工智能应用更为广泛
目前客服行业的人工智能,主要是回复一些通用程度较高的问题,这只是一些日常的简单问题,用人力回答会耗费太多资源,用人工智能系统去回答的话,只需要告诉对方简单的流程步骤即可。具体如下:
当然,有部分厂商产品可以做到智能监控、智能质检等,但未十分成熟。
客户信息“大”数据化
电商客服,客户在店铺中的所有行为都被记录在案并能进行查询。这与传统电话客服系统只简单记录客户通话记录与客户订单信息有很大差别。
客户信息的“大”数据化,最大的一个应用是:用户画像。简单点讲,就是给客户贴标签。具体现在不展开了,用户画像可以从以下几个方面收集信息:基本属性、购买能力、行为特征、心理特征、兴趣爱好等。
传统客服与电商客服,在本质上是一致的。所以,想要从传统转变为电商客服,需要花的时间不会很长。
本文作者:陈秋良
本文首发公众号:陈秋良
逢电商的蓬勃发展,促使在线客服大行其道。传统客服的机会越来越少,新兴行业的发展却越来越迅猛。于是,很多人尝试从传统行业跳到电商行业。
问题来了,一直从事传统电话客服管理的人,有没可能容易华丽丽转身到电商客服管理?要做怎样的积累?
从我经验看,从传统客服转变为电商客服管理,还是比较容易的。只要在传统客服管理体系中增加三个知识点,就能顺利转变为电商客服管理了。这三个知识点是:
- ☑入门级电商指标。
- ☑人货场理论
- ☑电商客服管理
先定义本文的2个概念:
[list=1]
☊ 传统客服:指通过电话接入提供服务。
✎ 电商客服:指通过在线接入提供服务,这里特指天猫,京东、独立商城的实物商品零售客服。
一、入门级电商指标
这不是本文重点,所以我只概述性描述,起到抛砖引玉的作用。sorry,这里并不会告诉你电商是什么,是怎样发展的诸如此类的知识点。在我看来,把电商的各个指标搞深搞透了,就算是入门了。我只列举,详细大家可度娘。
- 流量指标:PV、UV、跳失率、平均停留时长、平均访问深度。
- 商品指标:售罄率、动销率
- 客户指标:销售额、客单价、件单价、客件数、动销率。
- 库存指标:库存天数、库存周转率、售罄率。
- 物流指标:订单满足率、订单响应时长、平均送货时间。
- 退货指标:金额退货率、数量退货率、订单退货率。
- 会员指标:会员留存率、会员复购率、会员回购率。
二、人货场分析
电商的本质是零售。所以很多零售理念可以用来分析电商行业。其中人货场思维模式最为普遍。
这个也不是本文重点,借用@黄成明《数据化管理》一书中的思维导图进行说明:
三、电商客服管理
电商的在线客服与传统电话客服相比,差异不大,管理方式甚至是一样的。主要有以下四方面的区别:
岗位设置不一致
传统客服简单的组织架构分现场管理、培训管路、质量管理。我在《3招搞定自建客服中心》一文有提,这里不再重复。电商客服也是一样,区别主要在于电商客服的售后岗位和评价岗位。以下举一个电商组织架构的栗子:
在线指标不一致
几乎全部电商都是在线客服或者混合型。显而易见,由于在线客服是文字聊天,所以与传统语音客服在指标监控上会有不一致,以下列举在线客服特有的重点指标:
销售数据
- call in转化率=询问客户数/总IP。
- 询单转化率=经询问后成交的客户/询问的客户数。
- 静默转化率=未经询问直接拍下付款的客户/总IP。
- 全店转化率=所有成交客户/总IP。
效率指标
- 最大同时接待数:在所选时间内,客服同时接待的最大值。(同时接待的定义:一个客服在某一时刻前后两分钟内有聊天的客户数。
- 回复率=回复过的客户总人次/总接待人次。
- 慢响应人数:同一聊天中,超过3次,每次回复间隔超过120秒的人数。可自定义次数与间隔时间。
- 长接待人数:一般定义为超过20分钟才回复相应的客户数。可自定义时间。
人工智能应用更为广泛
目前客服行业的人工智能,主要是回复一些通用程度较高的问题,这只是一些日常的简单问题,用人力回答会耗费太多资源,用人工智能系统去回答的话,只需要告诉对方简单的流程步骤即可。具体如下:
- 24小时客服在线,全天候相应客户咨询与需求。
- 建立客服机器人的知识库,用深度学习方式自动回复重复问题。
- 接入人工时机器人给予部分回复建议,加快反馈速度。
当然,有部分厂商产品可以做到智能监控、智能质检等,但未十分成熟。
客户信息“大”数据化
电商客服,客户在店铺中的所有行为都被记录在案并能进行查询。这与传统电话客服系统只简单记录客户通话记录与客户订单信息有很大差别。
客户信息的“大”数据化,最大的一个应用是:用户画像。简单点讲,就是给客户贴标签。具体现在不展开了,用户画像可以从以下几个方面收集信息:基本属性、购买能力、行为特征、心理特征、兴趣爱好等。
传统客服与电商客服,在本质上是一致的。所以,想要从传统转变为电商客服,需要花的时间不会很长。
本文作者:陈秋良
本文首发公众号:陈秋良