得助智能：不会解读客户数据？那如何经营企业？

随着咨询方式和渠道正在变得多元化，客服人员日常工作产生的数据也越来越多，仅仅是在线客服这一种客服方式就会产生如：“回复消息数”、“接入会话数”、“转入会话数”、“完成会话数”等数据，基于此基础再进行分析，又有“会话完成率”、“平均会话时长”、“平均首次响应时长”等各类指标，这些都是分析客服工作的宝贵数据。

那么应该如何解读和利用这些数据呢？

首先需要根据实际业务，确定客服工作的核心指标。举例说来，电商行业在售前环节对客服的响应速度要求极高，更高的响应速度会影响客户的下单意愿，而在售后环节就更关注客服处理投诉的满意度，这会在客户对于产品的评价中反映出来，进而影响其他客户的购买意向；在保险行业，客服人员处理工单的效率则是最重要的指标，客户发起理赔后，现场查勘人员多久回应、整个理赔过程多久处理完，速度越快相应的客户满意度也越高。因此其他各行各业的客服主管都需要根据业务场景的不同梳理出核心指标，根据核心指标的不同业务重心上相应有所倾斜。

其次，关注相关数据的变化趋势。以电商行业为例，客服响应的速度是保持平稳还是有所降低？如果发现客服响应速度变慢，就需要关注客服人员的应答数量和应答质量，通过这两个数据来判断是坐席人员工作量过大还是熟练度不够。再比如，不同咨询渠道的满意率如何？在一些易发投诉的渠道上就应考虑是否需要安排业务能力更强的客服进行应对，以达到优化整体客服满意度的目的。

通过对业务核心指标的分析和相关数据的解读，可以更全面地了解客服人员的工作质效，从而更好地优化人员结构和业务流程，提高客户服务满意度。好的管理方法，更需要好的管理工具。充分利用智能客服：云呼叫中心、智能外呼等，因智能客服与CRM系统相结合，能够更好的帮助企业进行客户接待，及客户运营数据的分析管理。