电商客服团队转化率提升方案之数据分析篇

 

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上篇内容我们重点讨论了解决方案的相关问题，本篇我们聚焦【数据】，深入探讨数据的分析逻辑。

 

01.

品类偏科现象

 

不同的小伙伴可能擅长的学科不同，有的擅长数学，有的擅长英语；我相信，如果都擅长，高考分数肯定都不低。如果哪个学科不太行，通常是不是会安排补课或者集中训练。

 

对应到客服团队，我们一个店铺卖那么多品类，到底每个小伙伴是否有偏科，偏哪科？如果找到这个，是不是就可以更精准地对应要补哪个品类的销售技能；

 

个人品类成交转化率数据：

通过分析个人品类转化率发现，a品类的主销产品，全员都在64%左右；a品类的副销产品，糖糖卖的好50%、西西卖的最差37%；到了这一步，可得西西的综合转化率，需要从a品类的副销产品入手，而不是想当然的从热卖产品统一入手；这个表还能知道小伙伴们都擅长卖什么，谁在哪个品类比较突出！

 

此环节关键结论：

1.全员擅长销售a品类的主销产品能达到64%左右；

2.全员不擅长a品类的副销产品，其中糖糖可以50%左右；西西最差仅37%；

3.优化方向：团队针对性提升薄弱品类销售技能、个人针对性提升薄弱品类销售技能；

 

02.

标杆数据对标：

 

我们可以从案例中看到，同样是a品类，主销产品的平均转化率62%+，副销产品的平均转化率41%+；相差了21%的转化率；

 

请问，你觉得是副销产品差、卖不掉，还是运营水平太低带来的都是垃圾流量？

 

【觉得】都是主观的，已知副销产品是店铺流量第二大产品，从逻辑上来讲，如果这个产品很垃圾，是不会被主推、不会是主销，也不会有这么大的咨询量；

 

请暂时收起想指责其他部门的心，还没到那一步；我们先专心从自身出发，从客服的角度思考，有没有什么方法，可以通过数据定位解决。

 

分析逻辑：

1.识别销售峰值：哪个月份的转化率最高？哪位客服人员的销售转化率最佳？

2.验证关联性：转化率最高的月份，客服个人转化率是否也是整个事件段，表现最佳的时段？

3.提炼特征：最佳销售月份与最佳客服人员之间存在哪些共性特征？

4.定位标杆：通过上述分析，总结可复用的标杆数据与运营规律。

 

03.

单品类历史标杆数据识别：

 

识别销售峰值：

 

近半年最优月份客服品类转化率数据：2024年3月的转化率最高。

 

近半年单品类转化率，最高月份的不同客服转化率对比：

 

24年3月的转化率是综合最高的，这个月单品类转化率最高的是萌萌，可以到54.82%；

 

另外，为了核实这是不是最优数据值，我拉了不同月份客服的转化率对比：

 

发现7月份糖糖的数据可以达到56.71%，比3月转化率更高。

 

提炼特征：

 

1.品类转化峰值特征：

3月表现：a品类副销产品团队转化率最高（51.15%），但该月份单个客服的转化率并非最高。

成功原因：团队整体表现均衡（客服数据趋近），说明标准化销售方法可复制性强，形成标杆效应。

 

2.个体转化与整体表现的矛盾：

7月表现：单一客服的品类转化率最高（56.71%），但其他客服转化率极低，导致7月整体品类转化率偏低。

问题根源：个体能力突出但未带动团队，呈现**“长尾效应”**（依赖单兵作战，缺乏方法共享）。

 

关键结论：

a品类副销产品转化率可提升至56%；高转化需兼顾“团队均衡性”与“方法可复制性”；

单点突破（如7月）需转化为团队能力，否则难以支撑长期增长。可利用赤兔火眼等质检工具，收集优秀思路+案例，转化成团队能力。

 

04.

对标客服环比数据：

 

已经分析了品类转化数据，现在需要深入分析客服在不同时间维度（月份、周、日）的转化率波动情况。通过分析客服个体在月份、单周、单日的转化率波动，定位能力短板，针对性优化服务质量。

 

每个维度都要比较客服个体与团队均值，计算波动幅度，识别异常值。然后综合三个维度的数据，找出问题客服，并给出优化建议。

 

分析逻辑：

 

1.多维度拆解：

月环比波动：识别长期状态稳定性，排查季节/活动因素/个人状态/班次不公平影响；

周环比波动：定位周效率衰减规律，排查班次/活动因素/个人状态影响；

日环比波动：定位周内，不同日期单日异常波动数据，排查团队/单人波动，最小可响应维度。

 

2.数据对比基准：

横向对比：客服个体数据vs 团队均值；

纵向对比：客服当前数据vs 自身历史表现。

 

3.异常波动值定义：

波动幅度超过团队标准差1.5倍；

连续2周期数据持续偏离基准。

 

月环比分析：

 

关键结论：

勇勇数据连续3个月未增长，需确认人才适配度；

10月整体转化率下跌，仅勇勇一人转化率逆势上涨（56.23%）。

 

周环比分析：

关键结论：

数据异常现象：第三周（10月16日起）全员数据下降，一直掉到了10月底；

继续往下拆解详细数据，挖掘第三周、第四周整体数据下滑的原因。

 

日环比分析：

先看第三周：

第三周（10月16-19日）客服数据（如转化率、响应效率）异常下跌，10月20日恢复常态；

品类特异性：仅b品类所有产品转化率下降，其他品类数据平稳或增长，排除客服能力问题；

客户流失特征：咨询后静默离开占比高，且流失客户反馈“其他平台有特殊优惠价差80元左右”。

 

其他问题：班次不合理，糖糖和西西班次混乱，影响接待状态；

 

05.

部门联动数据

 

经过与运营部确认，x平台于2月15日上线【ccc】活动，但因跨部门协同缺失，运营未通知。客服团队未提前获知信息，导致未能制定客户挽留话术，只能被动从客户咨询中倒推活动内容。

 

此前店铺活动通知依赖客服自主发现，临时活动常通过客户反馈才知晓，存在严重信息滞后。

 

10月第四周，因整个品牌多平台逐步上线《ccc》活动直至同平台其他店铺上《ccc活动》，无法同步补贴力度，价格差额过大，客户外流加剧；导致10月销售额损失超预期15%，10月28日与品牌方紧急协商，特殊申请同价国补政策，客户回流后数据逐步恢复。

 

关键结论：

机制缺失：跨部门信息同步无标准化流程，活动情报未触达客服；

响应滞后：客服体系缺乏预警机制，依赖事后被动应对。

 

06.

干扰数据管理

 

我们前面提到，经常有小伙伴发牢骚，今天售后客户太多啦、今天都是跨平台跨店铺的售后客户；还有好多打广告的；更有甚者，觉得这个东西不公平，能不能把这个剔除、那个剔除呀？

 

一旦剔除，开了头，小伙伴的精力就偏了。他们会花费大量的时间和精力，去找哪些是可以剔除的。而不是花心思在如何提升转化率上。

 

那如果不剔除，强压告诉大家，这些东西都计算在了转化率要求里面；如果剔除，那么转化率要求，就不是60%，而是100%了；

 

强压以后，大家嘴上不说；私底下的蛐蛐是不会停的。

 

这个问题还是要解决，让大家清清楚楚，明明白白地知道数量有多少；要如何做，尽量减少【干扰】数据带来的影响；

 

但是这种干扰数据，该如何定位呢？

 

通过质检工具量化干扰数据占比，明确核心问题优先级，引导团队聚焦可优化动作。（赤兔火眼）

 

通过质检数据，可以很明确地看到：

 

单个小伙伴当天的询单流失，有多少个是因为跨账号和售后流失的；我们测试后发现，几乎每天在0%～1%左右；但是其他原因导致的流失是占主流的；比如：话术吸引力不足、回复太慢、佐证不足、未挖掘买家核心需求；

 

图片上可以看到，最好解决的是：回复慢和挖掘客户核心需求；其次是佐证不足；最后是话术吸引力不足；

 

如果一直盯着不到1%的不可解决的东西叨叨，很难提升转化；正确的是要看我们能解决的有哪些；如果把销售环节走完、高频问题解决；我们能至少提升20个成交；转化率也就能涨上去了。

 

此环节关键结论：
①提升响应速度与需求挖掘能力；完善产品佐证话术；

②非销售客户，对转化率有影响，但是不大；可以梳理能快速让客户结束对话的场景解决方案；

③无法被识别的场景，每日抽检人工分类后反哺质检工具算法or安排突破任务。

 

到这一步，我们数据的分析逻辑就已经完结；你可能还会说单SKU成交还没分析；其实分析到这一步，分析的逻辑通了，思路通了，在做数据分析的时候，就可以自己灵活运用。

 

可以根据当时的情况，来挖掘和补充数据，也就是我现在只写了6条链路，你真的把数据挖到底，根据你当时的情况，可以挖到10条，甚至更多；

 

无论怎样，底层逻辑就是：【向前一步，数据破局】多想一步，再深挖一层，所有的结论和决策，都来自【数据】，而不是靠经验；

 

补充一个客服数据问题分析框架，这是我在给其他公司做客服管理内训课、做数据诊断时，用到的框架：

 

售前客服团队数据问题定位：

 

（一）数据层——用数据透视业务真相 

 

1.品类效能

主销品类排序（咨询量/转化率/GMV贡献） 

品类销冠能力差（TOP1 vs 均值差距） 

早晚班/活动期和非活动期 时段差异分析（咨询量/转化率/高频咨询/客户特征）

 

2.客户行为

高频咨询问题TOP20（产品/售前/售后）

高频流失咨询问题top20（产品/售前/售后）

 

3.干扰数据

问题占比（广告/售后/跨店咨询） 

情绪污染数据（客服情绪异常影响数据量级）

 

（二）流程层——用断点暴露系统漏洞 

 

1.显性断点

销售漏斗缺口 

质检脱钩（质检项与转化率弱相关） 

售前销售权限

 

2.隐性断点

售前工作内容分配 

跨部门协同断点（售前客服→售中客服/售后客服/运营/产品）

流程效率黑洞（销售节奏把控） 

 

（三）人员层——用能力矩阵定位组织断层 

 

1.服务团队架构与历史

团队架构

历史发展 

 

2.管理层能力断层

工作内容（日、周、月、不定时事项）

决策链时效/处理逻辑/决策流程

能力痛点盲区（80%决策依赖经验而非数据/黑暗中摸索前进） 

 

3.组织健康度

人才盘点

人员离职关键时间节点/高频原因/工作时长

能力代际差（黄金客服 vs 新人效能差数据）

人才水平九宫格分布

 

本篇内容详细拆解了不同数据的分析逻辑，下一篇重点讲解从链路整合到我们如何解决以及如何梳理落地步骤的问题，敬请期待。