商家客户服务太乱？全场景优化策略来了

对于商家而言, 如果遇到客户进行咨询这种情况, 最为头疼的便是渠道过多, 回复速度缓慢, 以及信息不够统一, 像电话、微信、App、小程序、后台留言等等不同渠道, 它们各自为政。客户在微信上问了一个问题, 次日又通过电话再次询问同样内容, 而客服人员此时必须花费不少时间去翻看此前的记录来回对应。这种明显的分裂感, 会直接致使客户满意度以及复购率下降。而所谓的“全场景客户咨询服务优化”, 其核心内容就是这么一句话: 无论客户是在哪个接触点来寻求你的帮助, 你都能够准确识别出来, 顺利承接住, 回复迅速, 并且能够将问题妥善解决到位。

核心概念详解

将大量商家各个分散的客服触点予以整合, 从而形成一个统一的服务中台, 这便是全场景客户咨询服务的实质所在。其核心作用并非在于增添若干雇佣人员, 而是借助系统来协助人工进行工作, 即在于打通相关数据、沉淀各类知识以及实现智能化自动分流。此项业务所具备的价值极为切实: 客户等待的时长缩短程度超过百分之三十, 重复咨询的比率下降了百分之五十, 客服人员的工作效率有了两倍以上的提升。这并非是理论层面的阐述, 而是众多成熟商家共同得出的实际数据所证实的。

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核心特征与构成要素

通过多种渠道进行统一接入, 这些渠道包括电话, 在线客服, 社交媒体, 邮件, 以及App内反馈, 将它们全部归入到一个工单系统之中, 能够自动识别客户身份。

智能进行分流以及路由, 依据客户的等级, 按照问题的类型, 凭借历史记录, 自动去匹配最适合的客服, 或自助入口。

将常见问题、产品手册以及售后政策, 进行结构化存储, 由系统自动推荐标准答案, 供客服一键发送, 这便是知识库与智能回复。

全链路的服务记录呈现, 每一回的咨询, 有着时间戳以及归属人, 每一次的转接, 具备时间戳和归属人, 每一轮的解决, 存在着时间戳与归属人, 能够进行追溯, 也可以予以分析。

与之相关于主动服务以及预警方面, 将订单状态、物流异常, 还有售后进度相互结合起来, 于客户开口之前主动进行信息推送, 以此减少被动咨询情况的发生。

易混淆概念辨析

简要来讲: 全场景服务所指的是“怎样将服务实施得顺遂如意”, 智能客服所涉及的是“怎样借助机器去取代人工”, CRM所关乎的是“怎样牢记客户究竟是谁”。这三者相互补充, 然而目标并不相同。

典型应用场景

零售电商领域应用最为频繁, 举例来说, 有一家服装品牌, 当客户于小程序下单后想要更改地址时该怎么办呢, 先是在公众号留言告知, 随后又打电话催促相关人员, 然而其间客服在两个端点开的工单却未能成功打通。最终导致出现的后果是, 客户更改了两个地址, 进而致使货物发送错误。经过优化之后, 系统能够自动识别客户身份, 将小程序以及电话端所产生的请求合并成为一条工单。如此一来, 客服仅仅需要处理一次便可以完成相关操作了。

本地生活服务同样适用, 比如说连锁餐饮店, 客户于美团下单, 又在饿了么下单, 还在自有App下单, 配送出现延误之后, 客户分别于不同渠道展开投诉, 全场景实现优化以后, 投诉自动进行归集, 售后人员进行统一处理, 并且还能够依据客户忠诚度优先予以赔付。

B2B业务场景也存在, 就像有一家软件服务商, 客户借助官网、邮件以及企业微信去咨询技术支撑, 在经过优化过后, 技术客服能够看到客户的历史工单以及当前的使用状态, 并非每次都要询问“你的购买版本是什么”, 解决问题所花费的时间缩短为原来的一半。

总结

全场景客户咨询服务优化的关键核心, 并非是去购置一套价格何等昂贵的系统, 而是需要将现有的服务资源串联整合起来。其真正具备价值之处就在于: 让客户切实感受到“这家店铺居然还记得我”。当你达成数据的打通、流程的拉通以及工具的正确运用之后 , 客户体验自然而然就会得到改善, 客诉率相应下降, 复购率随之上升。针对中小商家而言, 不一定要一下子就全面采用整套系统, 可以先着手从统一工单以及知识库开始做起, 先把最为痛点的问题予以解决, 然后再循序渐进地进行扩展。延伸价值存在于, 这些服务数据能够反过来对产品和运营起到反哺作用, 助力你找出哪些环节极易被客户难住, 进而对产品自身进行优化。

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