引

“客服销售额=客服售前询单人数*询单转化率成功率*客单价”。

这是许多电商运营者在计算客服为其店铺创造价值时，都会运用到的公式。从这个公式中，我们可以看出，客服销售额，与询单转化成功率和客单价成正比。如果店铺想提高客服销售额，在售前询单人数不变的情况下，就要提高询单转化成功率和客单价，而在这两者之间，很明显询单转化率更容易受到影响，变化幅度更大。

如何提高询单转化率，创造更多的销售额，客服管理至关重要。相反，店铺销售额上不去，原因可能在客服这里，如何寻找客服管理的痛点？它们的解决方法又是什么？本文将提供一个新视角，来帮助电商运营者找到解决的方向。

一、客服团队的管理现状

如何提高店铺销售额，客服管理至关重要。那管理一个客服团队会遇到什么问题呢？你的客服团队有没有出现以下的情况？

第一种情况，客服之间的差距大。当你在用“客服销售额=客服售前询单人数*询单转化率成功率*客单价”这个公式对每个客服的销售额进行计算排名时，你发现业务能力强的客服和业务能力弱的客服之间差距很大，为了缩小差距，你必须对业务能力弱的客服进行培训，第一步就是要找出客服存在的问题。那么你要如何去找到这些问题呢？

第二种情况，客服积极性不高。在你的客服团队里，有一位客服，他平时的业务水平能力很强，工作态度也很积极，但不巧的是，这一个月他碰到的客户都非常难缠，客服销售额很低。相反，另一位平时工作态度不怎么认真的客服，他碰到的客户都很好说话，马上就成交了，客服销售额很高。在做绩效评估时，你犯了难，如果仅从成交的订单来做绩效评估，无疑会打击这位优质客服的积极性。但是，你的手头上并没有另一份，反映客服工作态度和业务水平的数据可供参考。那么你要如何去考察客服的“工作态度”和“业务水平”呢？

如何去解决上述的两个问题，首先你要明白，客服在店铺运营中所扮演的角色。（要注意，这篇文章中所提到的客服，具体指的是售前客服）当顾客点击一个产品后，他就进入了你的店铺范围，在虚拟的平台上，他无法接触到实物，因此产生诸多类似于“东西多大？”“摸起来怎么样？”“有色差吗？”等等的疑问。当他有购买意愿时，他就会咨询客服。在客服与顾客围绕这个产品进行对话后，产生的结果无非就两种，购买商品，或者放弃购买。

这样的角色形象，你有没有一点熟悉，他像不像你去商场里购物，遇到的那些导购员？

如果我们将线上客服和线下导购划上一个相似号“~”。当我们要探究线上客服存在哪些问题时，那我们是否可以先从那些围绕在我们身边的导购员观察起，发现他们身上有什么问题，然后沿着线下导购和线上客服身上的相似性，追踪线上客服存在的问题。

二、从线下导购看线上客服

在第一部分，我们发现了管理客服团队时，管理者遇到的两个问题，为了解决这两个问题，我们将目光投向了同样带有销售属性的线下导购，试图从他们的身上，找到问题的突破口。

可以设想一下商店购物的场景，当你一踏进商场，映入眼帘的除了琳琅满目的商品外，还有商场里的导购员。你会与导购员产生一段对话，关于某件产品的具体信息，这段对话或直接或间接影响着你最后是否购买这件产品的选择。那么，你是否在现实购物场景中遇到过这些导购员，导致你最后放弃购买这件商品。

第一种导购员——不予理睬型。当你走进一家商店买衣服，看到售货员躲在柜台后低头玩手机，你看中了一件大衣，问售货员还有没有别的尺码。他没有回答，你生气地摔门而去，他专注于他的手机没有察觉。

线上沟通依托于虚拟平台，客服与顾客之间不能直接对话，存在很多的干扰因素，所以经常会出现客服回复不及时，导致订单流失的情况。

第二种导购员——不断骚扰型。商场里有这样一群售货员，当你一踏进店门，她就一直跟在你身后，你仿佛被一个移动的监控器监视着，失去了购物的乐趣，你兴致缺缺，于是离开了。

当顾客没有继续询问某商品的信息时，就代表他没有意愿购买，这时候如果客服持续不断地发问，很容易引起顾客的厌烦，最糟糕的情况是店铺永远失去了这个顾客。

第三种导购员——默默守候型。你试完一件衣服觉得很满意，但是家里已经有一件相似的，在考虑是否要购买时，你看到导购员各忙各的，没人注意你，想一想还是算了，于是你放下衣服就走了。

当客户拍下商品，15分钟以上还未付款，说明他有购买意愿，但是还在犹豫。这时候如果放任其自由选择，很有可能会流失掉这个订单，所以客服要及时催付，引导下单。

第四种导购员——答非所问型。你让售货员推荐一款适合油性发质的洗护产品，她向你介绍某某品牌洗发水能养护头皮，修复受损发质，你拿起来一看，这款产品是专门适合染发人群的，价格偏高，而你并没有染过发，你怀疑她根本不了解商品的特点，在胡乱推荐产品。

客服盲目的推荐是低效的，在没有了解客户真实的需求之前，推荐一些客单价高的商品来提高客服销售额，会让客户质疑客服的专业性，从而产生不信任感。

第五种导购员——一问一答型。你想买一双舒适轻便的跑鞋，在商店逛了一圈，拿起一双试穿，但是尺码偏小，在询问售货员之后，他说：“不好意思先生，这个尺码我们没有了。”你看他没有推荐其他的产品，于是去别家店看鞋子了。

客户选择的商品体现着他的购物需求，如果客服不能从表象更深层次地挖掘客户的真实需求，引出其他相关联产品的推荐，那他的询单转化率一定是很低的。关联商品推荐的关键就是产品之间要有共性，这个是非常重要的！在客户呼入进来咨询的第一件产品，和客服向他推荐的产品之间，一定要考虑这两样东西之间是不是有共性，这样才能更精准地做出推荐，促成交易。

以上所述的五种线下导购类型，分别对应了五种线上客服类型。因为线上客服和线下导购一样，也带有销售属性，他们都会与顾客产生交流对话，并在对话交流中带有向顾客推销产品、售卖产品的目的。所以对于网络客服来说，线上导购员在工作中会出现的问题，也会同样在他们身上出现。换一句话说，如果你在线下购物的时候，有遇到过这五类导购员，那么你的顾客在进入你的店铺时，就很有可能会遇到这五种客服。

那么如何去解决这些问题呢？

三、客服问题的解决办法

在上一部分，我们列举了线下五种导购类型，并沿着线下导购和线上客服的相似性，找到了线上客服存在的五个问题，那这一部分，我们就来谈谈如何去解决这些问题：

针对第一种不予理睬型客服，我们可以在文本对话框中找到顾客发出的第一句话和客服回应的第一句话的时间点，如果计算出的二者的时间差超过一个规定的时间，例如20s（这里最好不要上来指名一个具体的时间，就写“一定的时间”，或“设定一个固定时间，例如20秒”，否则难以让人觉得这是真实的传统质检能实现的事，下面相同），就表示客服回应不及时，顾客很可能会有不耐烦的情绪。

针对第二种不断骚扰型客服，我们可以计算出，在一个特定的时间段，客服回应的句数和客户询问的句数之间的比值，如果这个比值大于一个规定的比值，例如10，那代表客服回应的次数过于频繁，也会引起顾客不好的情绪。

针对第三种默默守护型客服，我们可以在顾客下单但未付款的规定时间内，例如15分钟后，查看客服有没有发出含有催付意思的句子，类似于“看您迟迟未付款，是否还有什么其他的疑问呢？”。句子中应当有“未付款”等关键词。

对于第四种答非所问型客服和第五种一问一答型客服，他们的本质问题就是没能挖掘到客户更深层次的需求，而这个能力对客服的沟通技巧要求，是相对较高的。因此所采用的话术则更加灵活，为了更好地阐明解决此类问题的方法，可以举一个例子。

我们对最成功的第三个案例进行分析，会发现文本对话中的三个关键词，——“要什么？”、“为什么”、“也”。

“要什么”是为了了解客户的购物意向；“为什么”是了解购物意向的原因，从而挖掘到更深的需求；“也”是在了解客户最深层次的需求之后，完成关联产品推荐。优质的客服在引导顾客下单的话术中，一定会含有“要什么——为什么——也”这个逻辑。所以，当我们在翻阅顾客与客服对话的文本时，要时刻注意并判断客服的话术中是否含有这个逻辑，以此来衡量客服是否完成了挖掘客户真实需求以及推荐关联产品的任务。

以上所提到的解决方法，分别是：

计算顾客发出第一句话和客户发出的第一句话的时间差，是否超过规定时间20s；

计算客服回应的句数和客户询问的句数之间的比值，是否大于规定比值10；

查看客服有没有发出含有催付意思的句子，句子中是否含有“未付款”等关键词；

判断客服的话术中是否含有“要什么——为什么——也”这个逻辑。

它们分别对应了第二部分提出的关于客服管理的问题。

由此，我们就可以得出答案，关于第一部分提出的问题——“如何管理你的客服团队”：

当你的客服团队中出现，客服销售额差距大的问题时，你可以针对第二部分的五种客服类型，在你的客服团队对话文本中找出相关的案例，然后针对以上的五种解决方法，找出另一部分案例，从中提取有用的信息，完成有效的客服培训。

解决了第一个问题，第二个，如何考察客服“工作态度”和“业务水平”的问题也就迎刃而解了。客服付出的劳动就是通话文本，既然你已经知道什么样的话术会降低客服销售额，什么样的话术会提高客服销售额，那么只要设置一个规范，一旦客服的通话文本中出现会降低客服销售额的话术，也就是第二部分所提到的五种客服类型，则被列入违规对话。对客服的文本话术进行一个全面的质检，才能考察出客服的“工作态度”和“业务水平”，从而有效调动其工作积极性。

四、客服质检新方法——人工智能

以上的方法是解决第二部分提到的客服管理问题的有效途径，但是，当你去实际操作客服管理的方法论时，你会发现需要投入的成本非常之高。单就计算客服应答时间这一项，就足够让你焦头烂额了。而随着店铺业务的增多，客服团队的扩大，客服管理的成本也会随之上升。这是摆在所有电商运营者面前的难题。

而近几年，随着依赖机器学习、深度神经网络等技术的巨大进步，人工智能、自然语言处理相关技术得到了爆发式发展。

语忆科技自主研发的一套客服质检体系，基于自然语言处理智能系统，从首次应答时长、答问比、催付、挖掘客户需求、推荐产品等多个维度对客服的通话文本进行解析。将繁琐、重复、主观的人工质检流程转化为全量、深度、客观的系统自动化工序。从管理成本上，大大降低了投入的时间和精力。从管理效果上，也真正地做到了公平公正。

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