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数据化运营管理 第7章 DSR与客服数据化管理.pdf

1、第7章_ DSR与客服数据化管理数据化运营管理7.1 DSR评级系统管理7.2 建立客服KPI考核系统7.3 实战训练回7.1.1 DSR对网店的影响A当前淘宝的DSR主要指的是动态评分系统,且以半年为评分周期,主要涉及宝贝与描述相符 卖家的服务态度和物流服务的质量三个指标。对商品排名的影响DSR评分越高,商品 L的初始权重值越大,商品 被搜索后的排名也就越靠 前。对商品成交转化率的影响DSR评分的高低与商品 成交转化往往有非常直接的 联系。提升DSR,往往就能 提高成交量。对参加官方活动资格的 影响如果店铺DSR评分 在某活动规定的指标之 匚下,那么即便商品再好,也不能参加该活动,白 白浪费

2、这个引流的好机 4 Z-X 0回7.1.2 DSR的计算1.基本计算方法将该网店连续6个月内客户给予的评分总、和与该时期内的评分次 数相除,得到最终的评价结果。2.推算所需5分好评的数量需求量=总人数x 目标DSR-(5分x人数占比+4分x人 数占比+3分x人数占比+2分x人数占比+1分x人数占比)-(5-目标 DSR)。回7.1.3提升DSR的方法回7.1.3提升DSR的方法2.提升卖家的服务态度的评分客户在购物时,经常会与客服进行沟通。在这个过程中,客户往往就能对 网店服务态度的好坏有直接的了解。在咨询客服时,客服回复的时间长短、态度是否热情、建议是否合理、对行业的专业程度是否较高等,都能

3、让客户 有不同的体验。因此,做好服务便可提高网店口碑、留住回头客,最终提高 交易转化率。7.13提升DSR的方法3.提升物流的服务质量的评分7.1 DSR评级系统管理7.2建立客服KPI考核系统7.3实战训练回7.2.1响应时间响应时间指的是客户询问后,直至客服人员回复时的时间间隔。一般情况 下,客服人员的响应时间在15秒以内属于正常水平;超过15秒,一般就会 影响客户的购物体验。指标权重评分标准分值首次响应时间(FT)10%FT=1010010FT=158()15FT=206020FT=254025FT300平均相应时间(AT)5%AT=1510015AT=208()25AT=306035A

4、T=404045AT500响应时间评分标准回7.2.2月退货率月退货率可以反映客服人员售后的沟通水平。如果能够将退货率降到最低,自然表明其客服水平最高。网店卖家同样可以根据经营商品的情况为月退货 率建立评分标准。指标权重评分标准分值月退货率(RG)10%RG=2%1002%RG=3%8()3%RG=4%604%RG=5%405%RG=6%20I6%()月退货率评分标准回7.2.3成交客单价一般来说,网店会告知客服人员最低客单价,客服人员谈妥的客单价不能 低于这个标准。卖家可以根据客服人员落实的客单价与网店规定的最低客单 价为数据来源,建立评分标准。指标权重评分标准分值成交客单价(DP)20%D

5、P=1.5%1001.4%=DP1.5%8()1.3%=DP1.4%601.2%=DP1.3%4H1.1%=DP1.2%2()DP=50%10045%=CC50%8040%=CC45%6()35%=CC40%4030=CC35%20CC=90%10090%=CP85%SI85%=CP80%6080%=CP75%|H75=CP70%20CC70%n7.1 DSR评级系统管理7.2 建立客服KPI考核系统7.3实战训练回7.3.1 DSR动态评分分析实战目标实战评价查看并分析主要竞争对手利用DSR评分来分析竞店的优实战描述的DSR动态评分情况,分析 其在相关方面的优势和劣势。势和劣势,将自己的看法

6、填写在下 表中,然后对本章相关内容的学习 情况进行自我总结。找到一个经营女装毛衣 的竞店,查看其DSR评分情 况,分析各项DSR指标的数 据,并将之与同行业店铺和 自己店铺的DSR评分进行 比较。问题具体看法竞店DSR评分的情况竞店有何优势与劣势自己有何优势与劣势参照竞店如何提升 自己的DSR评分相关所学 自我总结我的优势我的不足我的努力目标我的具体措施回7.3.2客服KPI考核分析实战目标以女装羽绒服行业为例,按行业整体情况和店铺自身情况,对客服部门建 立KPI考核系统。实战描述以响应时间、月退货率、成交客单价、咨询转化率、订单支付率等指标为 基础,建立客服KPI考核系统,并计算各客服人员的考核结果。回7.3.2客服KPI考核分析昌实战评价分析所建立的KPI考核系统 的评分标准和权重分配是否合理,然后计算各客服的KPI考核数据,将看法简要填写在下表中,然后 对本章相关内容的学习情况进行 自我总结。问题具体看法权重分配的情况评分标准是否合理响应时间分析月退货率分析成交客单价分析咨询转化率分析订单支付率分析客服人员KP1考核总体分析相关所学 自我总结我的优势我的不足我的努力目标我的具体措施感谢聆听!学习进步!数据化运营管理

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