干货！！客服管理有多重要？新时代商家如何管理客服

看了那么多如何经营店铺的干货，不难想大家肯定还是会存在很多疑问，今天我要给大家带来一些不一样的干货分享。

经营的目的是什么？是为了从消费者中获利，商家们应该都知道，产品卖得好不好，客户需求最重要。消费者既是产品销量的贡献者，也是产品问题的有效反馈者，从消费者身上找问题，是解决问题一个重要环节。

很多商家们在经营店铺时都会遇到很多问题七七八八的问题，然而大多数准备开始解决这些问题或已经在解决这些问题路上的商家们，通常会忽略掉这样一个问题——客服，但其实客服问题在是一个很重要的因素。

有些商家们会觉得客服只是一个处理售前售后问题跟消费者聊聊天，没有太多技术含量的岗位。但其实客服每天要接触不同需求的买家，是最贴近消费群体也是最了解消费者的服务方。

当商家们在遇到销量问题时，一般会考虑到店铺的页面是否需要再装修、产品包装是不是不够吸引消费者、是不是要加大直通车力度以及是否要考虑购买钻石展位等等，但其实要从消费者身上获利，不光要考虑自身店铺的原因，还要照顾到对面消费者的客服。

当消费者对商品产生问题与客服咨询前，我想其实消费者们已经看过产品并对产品有一定的了解并且有购买意图。那么这时候消费者在咨询时关注的是什么？很可能不在是商品了，而是客服的服务态度和客服解答问题时对产品了解的专业度

往往这时候消费者们在咨询时希望通过咨询获得一些信息帮助做出是否下单的决定。如果这时候因为客服对产品了解的回答不够专业、应答的不够及时或客服出现了情绪波动应答的语言带有攻击等等一些错误的引导，那么这一单可能就凉凉了，成单的概率可能也会随之降低。

询单转化率的高低与客服的回复速度、服务态度、专业知识、销售技巧等都有一定关系。如果一个客服团队在管理和服务上是一盘散沙，那么商家在销售量自然是上不去还会卡在一个难解决的瓶颈期。

客服问题看上去是一个简单解决的问题，但事实上，商家们往往在这方面无从下手。往常商家们可能会从客服与消费者的历史通话记录中找问题，对于通话数量少的店铺，做这样的历史回溯查询是比较直接的方式。但如果你家店铺关注度高，销量好，回头客多，一天产生成百上千通对话，如果仍按照这种回头查询的方式，那你可就吃大亏了。

我们应该把时间花在如何满足客户需求和产品改进上，而不是花时间在查看历史对话上。而且对于多量的对话不可能非常仔细的查看，这样不仅浪费时间还要花大量的人力。这种传统的检测方式对于现在的科技发展而言是一低效率的工作方式。

这个时候会有些商家开始着急了，想那该怎么办？既然传统的检测方式难办，我们是不是可以把目光投向科技领域。不要觉得科技这个词离我们商家很遥远，其实有很多科技产品在我们身边被使用。让客服质检和管理变得也不再是难事。

究竟是一个怎样的智能化接下来就让我就给大家简单地科普一下。

什么是迎合现代化技术的质检平台？是基于人工智能自然语言处理技术研发的一款智能客服质检和管理的服务平台。

人工智能大家可能都有听过，但可能对人工智能还并不是那么深的了解，直白的说人工智能是一个可以自动地替我们进行决策并完成某些工作的程序或机器人。而自然语言处理可能听过的商家就更少了，自然语言处理就是专注于让计算机理解我们人类语言、并最终实现和人类进行自然沟通的一类人工智能技术。可以说在客服智能质检及管理的实现上，自然语言处理技术扮演了一个核心的技术点。

针对前面提到的对于多量历史对话回溯查询难的问题，新一代的客服智能管理已经有了它的应对方法。为什么说它是“新一代”呢，因为它在解决问题的基础上还增加了很多人工智能中的一些处理方法。（这里先卖个关子）

话说回来，如何解决多量历史对话回溯查询难的问题呢？管理员（商家们）通过登陆客服智能管理平台，可以实时查看到客服们的对话活动，，还可以系统的查看任意客服坐席的历史通话记录。

管理员会有疑问了，就这么简单吗？那当然不是，查看记录是解决问题是必要前提，如何在这些大量的难处理的对话中发现问题，这才是我们解决问题的出发点。

对客服设置配置，管理员登录平台后，可以在平台上为客服设置违规配置。客服在与消费者对话前管理员会设置一些基础的违规项。例如，平均应答字数、慢应答违规阈值、平均应答时长、首次应答时长等等。当客服触犯了违规配置中的设任意项时，质检平台就会弹出告警，管理员就能在第一时间查看刚刚犯错的客服在与消费者对话时的对话状态，也可以为日后的绩效考核提供依据。

当然，平台不仅仅只有这些配置设置，而接下要的说“新”才是它的独一无二。

情绪告警。我们人无论是在说话、动作表现还是文字表达上都会有未知因素带来的情绪影响。平台基于人工智能情绪分析技术可以自动分析实时通话中消费者的情绪值。打个比方，消费者在向客服咨询时，由于客服未能提供好的解决方案或其他原因让消费者不满意，这时消费者可能就会出现下图这样语言过激的行为。

而情绪分析的好处在于，平台可以自动分析消费者或者客服说话时的情绪状态，当消费者出发带有情绪的话时，平台会自动弹出消息告警，管理员则可以根据告警提示及时查看当时的对话场景。这样不仅能快速查看到是什么问题导致消费者这样语言过激，还能以防下一次问题的再出现或及时联系客服从而给出应对消费者情绪最为满意的解决方法。

关键词告警。跟情绪告警相似但又不相同。不同在于，管理员在关键词告警配置中可以自定义关键词，例如：好评、举报、投诉、态度差、你们太慢等等（下图）。相同在于，只要客服在与消费者产生对话时，当消费者触及到已配置好的告警关键词，平台就会立即弹出消息告警对话框。

概况统计。基于每天客服坐席与消费者对话时产生的告警，平台根据这些难以统计的数据以一种数量化的可视化形式展示。概况统计里，管理员可以查看到告警统计、情绪统计、关键词统计等数量上的具体统计，并且还可以自定义时间区间 和指定客服坐席。

最后，大数据分析。大数据分析有三大特色：消费者情绪归因、服务痛点分析、消费者意见雷达。别急我们来一个个介绍。

消费者情绪归因。这里的情绪跟前面介绍的情绪分析是一个道理。系统自动识别出消费者在通话过程中提及的关键词所蕴含的情绪表达，不仅可以洞察消费者的偏好倾向，还可以帮助管理员有的放矢地调整和改进业务或产品中心。

服务痛点分析。根据所选时间段和已经预设好的所有关键词，平台可以根据关键词出现的频次以及在实时对话中出现的关键词告警时的情绪浓度，平台根据这些数据的相关性绘制出了一张二维图表。通过坐标轴功能，管理员在分析以往问题时，借助服务痛点分析可以从中发现一些隐藏的问题，并且根据问题做相应的应对方案。

消费者意见雷达。管理员在意见雷达页面可以输入想了解的信息（如某品牌、某品类等），平台在所有的消费者通话中自动查找关联性最强的联想词及其所含的消费者情绪。消费者意见雷达可以帮助管理员从消费者的话语中了解到非自身产品的其他信息。

大数据分析，是在出发告警配置的基础上以一个更加人性化的方式分析和整理这些告警，从而更大限度的辅助管理员及时发现问题和解决问题。我是电商追梦人，关注我，有不懂的也可以找我微信tbmm99