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利用数据分析做好客服管理,提升客服质量
2015-08-26
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利用数据分析做好客服管理,提升客服质量


数据信息化时代,市场竞争日益激烈,数据分析已成为企业运营的一项常规基础性工作,企业利用数据挖掘市场机会,洞察客户需求,提高运营效率,降低运营成本,并减少运营管理决策风险。

  作为最直接与客户接触的部门,客服部,在服务客户的过程中会产生大量的原始数据,如果客服部能利用好这些数据,做好统计分析,将会帮助客服部及时发现问题,做出科学、合理的决策,从而提升服务质量,同时详实的数据也便于企业内部沟通与分享。

  客户服务软件提供商-易维帮助台,基于saas模式,支持工单管理、多渠道客服、帮助中心,数据统计,并提供远程协助,适合预算有限的中小企业,也适合集团公司的协作合作。其中的数据统计功能,能为企业提供多达40余种的数据报表,让企业全面掌握客服部的客户服务情况、度量服务绩效、客户规模及结构状况等。

  易维帮助台的数据统计报表主要分为三大类,包括绩效指标,分布排行和客户分析,通过下面的文字我们来了解其数据统计如何服务于企业的客服运营管理,提升客户服务质量的。

  绩效指标

  主要衡量客服的工作数量和质量,在选择的时间范围内,单个客服或客服组处理工单的数量,处理工单所需的时长、SLA达标率、问题解决率、客户满意度等等。

  每到统计客服绩效的时候,企业就可以把易维帮助台的绩效指标作为参考,在单位时间内谁处理的工单数量多,响应时长短,解决时间快、解决率和客户满意度高,来判断客服的服务情况。

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  分布排行

  针对客户服务请求和工单属性数据的分布分析,以及客服工作的排名,主要包括了服务请求分布,工单属性分布、Top10客户统计和Top10客服组统计。

  服务请求分布中的时间段分布和IP地址来源分析,可以让企业对某个时间段的客户服务请求了如指掌,根据时间段和IP地址的波动来安排客服值班数量和时间,免于企业浪费资源,客服又能得到充分的休息。

  工单属性分布中可以查看工单类型、服务目录中哪一项占比高。如果工单中问询占比高,是不是可以考虑增加客服人手;如果服务目录中对产品的升级问题占比高,是不是应该考虑在帮助中心的知识库发布关于升级问题的文章,或者让研发部去修正bug。

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  客户分析

  统计了直接与工单相关和参与社区活动(分享、评论、提问、回答)的客户,通过这个分析,让企业了解客户的活跃度和黏性。

  在客户分析的概览中显示企业客户的存量和增量,客户的活跃度,客户是企业/个人,以及企业的客户规模分布。

  Top10客户/客户组,展示哪一个客户或客户组(企业)最为活跃,提交的服务请求最多,针对这些数据企业可以判断谁是重要客户,或者通过活动增加不活跃客户的黏性。

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  以上内容小编只介绍了易维帮助台部分的数据统计报表,用户可到他们官网注册,试用其他数据报表。另外易维帮助台支持企业完整导出原始数据记录,进行更为专业的数据挖掘与分析,相信这将会成为企业调整计划或制定政策有力的依据。

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