冷冰冰的客服会毁掉店铺运营——如何提升客服沟通温度

随着消费方式及生产方式的重大变革,世界经济正逐渐从服务经济过渡到一个全新的经济阶段,那就是——体验经济。在体验经济下,人们越来越重视服务的温度和质量。而适应体验经济的快慢将成为企业竞争胜负的关键。

而对于快速发展的电商行业来说,它虽然是建立在一个虚拟的网络平台上,但是体验经济理论也同样适用于这个领域。在提升用户的整体消费体验过程中,客服团队处在商品交易的前线。客服在与顾客沟通时,正因为没有了声音、表情和肢体的交流,话术的选择就显得尤为重要。那今天我们就来聊一聊关于“客服沟通温度”的这个话题。

一、庞大的咨询量让客服变得没有温度

为什么谈客服的“温度”要提到体验经济呢?因为所谓的体验经济,就是一种从服务经济中分离出来的经济形态。它追求顾客感受性满足的程度,重视消费过程中的自我体验,而更少地关注产品本身传达出来的讯息。在这种理论的指导下,我们来看待客服服务这个工作时,就会更容易把自己带入到顾客的角色中去。

当我们在和一个店铺的客服沟通的时候,往往会更希望自己碰到一个有温度的客服。

但是对于一些等级很高的店铺来说,每天的订单咨询量都有成千上万。在这种情况下,电商运营者为了提高用户体验,往往会制定一套固定的话术,让客服能快速回答顾客的问题。然而,这个方法却起到了适得其反的效果。为什么呢?一方面,由于有了现成的话术文本,客服在回复的时候,经常会偷懒,高频率地使用自动回复和快捷话术。另一方面,由于话术的文本已经有了固定的模式和套路,客服的回复就变得千篇一律了。

客服程式化的回答会让顾客觉得,自己好像是在和一个机器人对话,没有一点人情味。而没有人情味的客服带给不了顾客温度,自然也不讨顾客喜爱,尽管他们有求必应,但是无益于店铺的运营。小编觉得很多商家可能还没有意识到这个问题,因此在下文中试着呈现了几种会让顾客觉得客服“没有温度”的情况。

二、细数四大“没有温度”的客服类型

头部电商运营团队为了让客服在处理每天成千上万的订单咨询量时,能做到快速应答,制定出一套通用的话术模板,然而,却造成了客服高频率使用自动回复和千篇一律的套路话术等情况,给顾客留下了“客服没有温度”的咨询体验。

小编列举了一些情境,来看一下客服是如何针对不同差评情况的问题,和顾客进行交流的。从这些回应方式和话术中,小编将做出自己的判断:这些客服是否做到了有温度的回复,以及,他们是如何让人体会不到“温度”的。

1、说话不过脑的客服

我们觉得,即便是在交易完成之后,客服针对顾客负面评论的回应,也应当最大限度地提升对方的愉悦值。另外,小编想强调的是,我们没有试图去主张,"有温度"是每一家店铺的客服必须要达到的工作目标。我们也不能保证,只要客服遵守"有温度"的话术原则,就能让店铺获得较高的销售额。毕竟,具体情况还是要具体分析的。

小编在这里想提醒各位商家朋友的是,有时候客服不过脑的回复,会让顾客原本就不好的情绪变得更加恶化。

最近我们在质检的时候,看到一则典型的案例:某店铺的客服聊天记录中,有位顾客对店铺的某款产品进行了一顿吐槽,结果这位客服给顾客的回复,是【感谢支持】。顾客的情绪一下子就爆发了,质疑客服要么是使用了自动回复功能,要么回答问题毫不过脑,总之就是认真没有对待他的留言:【我就差指着鼻子骂你们了,怎么还能跟我说感谢支持。】

这并不是客服与顾客之前的常态交互场景,但是在与顾客聊天过程中,客服的每一处细节,都会让顾客重新评估对店铺的综合评价。

2、装死的客服

有些时候,某些店铺商家会采取"不作为"的处理方式,来应对顾客的负面评价。在这种思路下,客服对应的处理方式就是减少对负面评价的回复,甚至不回复。他们期望的是顾客的负面情绪会随着时间的流逝而归于平静。

然而,小编认为,虽然顾客有可能不大喜欢"没有温度"的客服,但是一定会把"没有人"的客服,列入黑名单,永生永世不再交易,有可能还会po在微博和朋友圈里,大肆宣扬。因此,小编不提倡对顾客的负面评论采取不作为的处理方式,这实在是逼不得已,才会出的下下之策。当顾客对产品不满意时,不管是有理的,还是无理的,客服都应该做出一定的回应,这是服务态度的体现,也是有温度的表现。

我们发现,某家店铺在客服的回应工作方面,让顾客感到非常不满意。被服务的一方,认为客服没有回应自己的问题,甚至扬言要到各个自媒体平台上留言,让别人知道这家店铺的服务态度有多不好。这会让顾客觉得,这家店铺的客服质量很差。

后来这家店铺的客服和买家进行了沟通,对"不回应"的处理方式做出了道歉,并做出了相应的补偿。但小编觉得,客服的工作并没有做得很到位,至少,一开始放任买家的消极情绪在网络上发酵,总共是不好的。毕竟,它产生的负面影响辐射范围是我们不可预知的。

3、只会说场面话的客服

小编在日常生活中,并不是很喜欢那些漂亮的场面话。它们通常用词都很考究,言语逻辑非常完美,字里行间让人挑不出错处,但是总给你一种不是很舒服的感觉。这第三种没有温度的客服话术,就属于这种修饰性极强的场面话。

这里要提到一个例子,某店铺大力推广一款产品,然而顾客在收到之后,并不是很满意,负面评论铺天盖地而来。但是客服对此的回应态度非常积极,几乎每一条负面评论的后面,都能看到客服的回应。不过,这个回应的话术和句式,在小编看来,似乎没有什么温度。

以上图为例, “保证正品质量”,“均在商品保质期内”这些话术看上去很漂亮,好像也回答了顾客的问题,但却并不是那么有温度,最后显然顾客对此并不买账。

小编觉得,客服的回应只要秉承自然、真诚的态度就可以了,不需要使用太多修饰性很强的话语。即便其中有些话,可能会与顾客的意见发生冲突,但我会觉得,这种对话的方式是日常生活的常态,会让人觉得很有温度。

4、连续回复的客服

有些客服的工作态度非常认真。他们会对买家的留言逐条进行回复,看上去存在感很强,也做到了和买家的高频互动。当然,这是在仅仅计算客服回应的数量而不是质量的前提下。

事实上,小编认为,那些没有温度的客服,在和买家做高频互动时,只会留下简单、闭环的回答,而没有留给对方充分的对话空间。放在日常生活中,就是那些把会天聊死的人。在这种情况下,客户就有可能会怀疑你到底懂没懂我的意思?是不是在给我CRTL C+CRTL V?

小编没有否认这类客服工作合理性的意思,只是想说,在做到及时回复的基础上,客服是否能够留出一点时间去思考买家的需求,在你来我往的对话中,有针对性地解决顾客的问题。虽然这个过程会增加客服的工作量,但却会让买家觉得,自己是在和一个有温度的人讲话。

说话不过脑、装死、说场面话、缺乏交流等等,就是小编在本文中,想就客服工作的“温度”问题,提醒各位商家朋友需要注意的几点情况。而我们之所以想强调这些问题,也是越来越觉得线上客服与线下销售的性质非常相似,都需要有温度的沟通。

三、如何测量客服沟通的“温度”

上文中,小编列举了几个“没有温度”的客服的例子,有说话不过脑的,有装死的,有说场面话的,还有缺乏交流的,他们都给买家留下了不好的咨询体验。那这一部分,我们主要来谈谈如何提高客服的温度,且对此能否进行测量。

有时候,客服之所以让人觉得没有温度,主要在于回复让人没有想要交流的欲望。归结原因,或许是因为客服信息了解得不够全面,以致于无法和顾客做深度的交流。这个信息包括店铺产品的信息和买家的真实需求,以及二者之间的匹配关系。

比如说,同样是面对买家对自家店铺产品的吐槽,看重效率的客服回复,往往只会说【感谢支持,会考虑您的建议】;而有温度的客服则会针对消费者的问题详细展开,并附上店铺官方的思考角度和利益权衡,对于其中做的不到位的部分,会给出以后的调整方向。

举这个例子的目的,是想要说明,买家相对于回复的速度和措辞,更看重言之有物的内容。显然后者的回复更有温度。除此之外,还想在话术上下点功夫的话,小编建议可以把客服的名称换成当红明星,语气上更加灵活风趣一点,让消费者觉得我们更像朋友。

总之,对于如何提高客服的温度,我们的建议是:一、要有言之有物的内容,二、语气要灵活风趣。而当管理者在质检客服这方面的工作情况时,主要是要检查客服是否清楚解答了顾客的问题,以及体会客服在回复时的情绪是否是积极愉快的。

以下,我就举几个例子,看一看要如何去做话术质检: 

例如客服质检员在检查客服对话是否言之有物时,要检查对话内容是否出现了刷屏行为等;在检查客服是否做到了语气灵活风趣时,要检查是否使用了给顾客亲切感的昵称。

但是,由于质检员在进行传统质检时,是通过人为进行主观判断的,所以会出现检查的标准很难做到统一,检查的覆盖率也很难做到全量等等的问题。而人工智能的出现已经帮助客服质检行业解决了这个问题。

我们可以运用自然语言处理技术,通过分析客服的话术,来看一看他们有没有带给顾客温度。

比如语忆自主研发的一套中文文本情绪解析引擎就能够智能解读中文文本中蕴含的多达12种,包括愉快、愤怒、失望等细节情感、情感浓度以及情感关键词。我们能够看到顾客提问时的情绪和被回复后的情绪,以及客服在回复时的情绪。如果客服能一直保持在愉快的情绪状态,并且有效安抚顾客的情绪,那就属于有温度的客服。

除情绪解析之外,我们可以运用其他功能,例如观点提取、关键词分析、文本聚类等,来分析对话的文本,看一看客服是否做到了言之有物。比如顾客的问题,“A套餐凭什么那么贵?”“A套餐比B 套餐贵在哪?”等等都与标准话术“A套餐为什么贵”有着高相似度。那客服对应的回复就应该和标准话术“A套餐性价比更高” 有着高相似度,如:“A套餐包含更多的产品”、“A套餐相对来说包含的产品比B套餐更多”等等。

以上列举的被人忽略的情况,未必会影响店铺的正常运营。但是店铺如果想要追求长期效益,建立品牌忠诚度和用户粘性,客服服务就会是至关重要的一环,提高客服的沟通温度,更是其中不容忽视的一部分。

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