在这个大数据时代,包括新零售在内的各大行业都开始利用大数据为企业决策赋能,以提升企业在市场中的竞争力。对于电商企业来说,数据量在各个行业里是比较大的,因为数字化交易会让其不断积累交易数据和客户数据等。不少商家也开始购买服务器,做大数据分析。有聘用专业的老运营或老数据分析师的,也有干脆使用AI加持的数据分析软件,如DataFocus、Power BI等,以让数据不仅仅是“躺在”那里,而是能被企业利用起来发挥价值。很多商家非常重视购买数据或者说交易数据,但是我们绝对不能忽视售前的数据分析,就像很多企业会有售前方案解决部,就是为了让销售部更好的拿到订单。

话不多说直接进入正题。售前数据分析主要包含询单转化率、客服响应时间、响应字长数据、客单价和客件数的分析。

第一是询单转化率。分析店铺询单转化趋势的初始,以及在不断优化客服服务内容以后是否有相应的提高。主要影响此数据的因素有询单商品销售情况、询单商品评价情况、客户服务态度以及客服专业性。

第二是客服响应时间。客服响应时间对于售前来说至关重要,就像打开网页一样,一般3秒如果没有显示那么用户基本就会跳失。因此,旺旺回复率、平均相应时间、首次响应时间几个因素直接反应店铺客户工作效率,是店铺服务的重要数据分析指标。主要影响因素有业务和产品的熟悉度。

第三是询单的客单价和客件数。客单价和客件数是最好的能反映客户购买“兴致”的点,客服询单客单价正常都会优于静默客单价,如果低于静默客单价则需加强客服的主动服务培训,和关联产品的主动推荐问题。

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