随着双十一的临近,电商平台和商家都进入了紧张的备战状态。每个店铺都希望能够抓住这个难得的流量高峰期,大卖一场。活动期间店铺流量和咨询人数与日俱增,之前有差评、回复率不达标的店铺正好可以通过优质服务把评分稀释,提高优质数据占比。

本期将探讨客服团队如何在双11大促期间稳步提升消费者服务,创造超预期的高质量服务体验以达到提升店铺体检分的最终目的。期望通过本期内容的加持,商家能从优质服务中抓住双十一增长的红利。

对商家而言,提高店铺服务水平已然成为共识。那么,客服团队如何做好大促备战?如何通过客服团队提升服务效率和消费者满意度?

保障服务体验的要点

在消费者服务体验方面,消费者不满通常源于一些细节上的疏忽,如客服响应时间过长、问题得不到解决以及售后处理速度缓慢等,这些问题虽小,却能显著影响消费者的满意度。

针对这些问题,我们可以通过使用“五部曲”的方法来达到优质服务数据:

1.保障大促中实时响应

合理安排人员调配以应对高峰咨询,提高回复效率,优化服务体验。避免高峰期买家进线后排队时间过长,开启不排队分流模式、配置自助服务、准备好快捷短语。

外包客服公司有足够的资源和能力来应对大促业务高峰,全天候在线,这对于那些无法自行扩展客服团队的网店来说尤为重要。不仅可以一次性解决人员不足的问题,而且外包团队通常拥有丰富的经验和专业知识,能够快速适应各种客户需求和问题。了解不同产品和服务的特点,并具备处理复杂情况的能力,能够迅速响应客户需求,提供高质量的服务。

2.优化物流体验

物流配送是影响服务体验分的重要因素之一。商家除内部做好大促现货筹备、快递物流协调等,围绕消费者体验优化上,物流管控需要找一组客服外包专职人员关注实况信息回传情况,保障时效内履约【及时发货&上传物流单号】,尽量避免大促期间影响发货退货处理时效。外包公司采用先进的管理系统和技术手段,能够快速处理发货问题,提高服务效率,这对于提升客户体验和满意度至关重要。

3.体验分变化检测

体验分受到商品服务等多个维度的影响,需要专业的客服外包团队快速识别并解决异常问题,通过设定预警值和分析核心问题,推动相关部门解决问题,以保证体验分的良性发展。

4.售后服务处理效率

售后服务的处理效率直接关系到商家的店铺体验分的服务分。商家可视情况设置:智能托管自动退、下班自动退等工具,设置拦截自动工具,或优化拦截退款策略,来避免大量消费者催促退款。简化并优化退换货流程,是提高顾客体验、减少负面评价的重要手段。

与外包服务商合作,建立快速响应机制,对退换货请求进行及时跟进处理,缩短处理周期,让顾客感受到诚意与效率。在处理少发、漏发、错发以及破损补偿等问题上,需要客服外包团队的专业性,与客户沟通的能力以及对相关问题的处理能力,从而避免投诉升级、提升客户的满意度,保障售后服务质量。

5.利用数据分析,精准施策

借助大数据和AI技术,对顾客反馈、退货原因等数据进行深入分析,识别出退货率高的产品类别或服务环节。

客服外包公司拥有先进的管理系统和自研技术,基于数据洞察,识别纠纷高发时段、品类与原因,制定针对性的改进措施,如优化产品设计、促销规则、服务方案等,从根本上降低退货率。

双十一客服前期准备主要包括两个方面:培训准备和综合准备。

1、产品、规则培训准备。

①产品培训:新品、主推、热销、关联、核心工艺。

核心是产品熟,客服要对大促的主推款、热卖款、活动款、新品产品完全熟悉,其次是对工艺的熟悉,熟悉产品是远远不能满足客户的需求的。再次就是对产品的生产流程也要完全熟悉。

②活动培训:

想要得到更好的转化,首先必须要对店铺所有活动内容进行培训,要求全部客服都要通透、明晰整体的活动内容。其中活动规则之间的关联性、互通性、互斥性,都要和客服培训清楚,减少购买过程中的不清晰的而导致客户纠结。

③规则规范:平台规则、雷区禁区、大促规则

④流程培训:交接流程、特殊情况流程

⑤话术技巧:大促应对技巧、话术生成、话术利用

⑥氛围营造:氛围调动、消除顾虑、制定目标

2、综合准备

  • 技术检查:确保客服系统稳定,可以承受高并发访问。
  • 快捷回复:准备快捷回复模板,包括常见问题、促销信息、物流跟踪等。
  • 自助服务:设置FAQ和自助查询系统,减轻客服压力。
  • 响应时间:设定并遵守响应时间标准,提升顾客满意度。
  • 问题升级:制定问题升级流程,确保复杂问题能够得到及时解决。
  • 数据监控:实时监控客服数据,及时发现并解决问题。

服务体验分优异的商家将获得包括首页商品推荐、商品搜索、广告投放等在内的全域流量及权益加持,从而提高店铺转化率。

在今年的双11大促中,品牌商家既要做好产品,也要优化消费者体验全链路,及时响应消费者需求。好服务就能带来新增长,只有商家重视提升消费者体验,打造更好的用户服务体验,才能让平台商家在大促期间得到实实在在的增长。

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