抖音新版服務分析-使用教程-抖音問答電商問答

本文主題抖音小店,抖音客服,抖音問答。

為幫助商家更好地通過數(shù)據(jù)了解自身的服務水平，識別問題并針對性改善，服務分析數(shù)據(jù)全面升級整合相關指標并統(tǒng)一透出，升級版服務分析包括客服分析、售后分析和評價分析三個子數(shù)據(jù)模塊。

操作入口：【抖店后臺】-【數(shù)據(jù)】-【服務分析】

商家可及時了解服務關鍵數(shù)據(jù)指標概況及變化趨勢，監(jiān)控異常數(shù)據(jù)并下載明細，整體提升服務水平。

敲黑板！建議定期監(jiān)控好評率、投訴率、品質退貨率等指標，隨時掌握服務水平是否符合平臺標準。

溫馨提示：所有核心數(shù)據(jù)指標定義可將鼠標移動至指標右上角“小問號”進行查看

一、新版服務分析介紹（一）售后分析1、售后分析看板是什么？

售后分析看板支持商家查看最新售后水平概況，篩選時間段查看近期趨勢，具體指標包括投訴率、品質退貨率、平均售后退款時長、平均售后處理時長（整體/發(fā)貨前/發(fā)貨后）。

2、售后分析看板數(shù)據(jù)如何解讀？

投訴率、品質退貨率為平臺治理規(guī)則相關的核心數(shù)據(jù)指標，也是商家分級及商家體驗分計算的重要數(shù)據(jù)依據(jù)，需每日監(jiān)控變化情況，詳見商家分級規(guī)則和商家體驗分說明。

平均售后退款時長、平均售后處理時長（整體/發(fā)貨前/發(fā)貨后）等核心指標有助于商家有效識別售后各環(huán)節(jié)的處理效率并針對性提升。

3、售后分析看板數(shù)據(jù)指標定義？

投訴率

選擇日期往前推14天所在日期支付的訂單中在支付后14天內產生投訴的訂單量占比（例如今天1月14日，那么就是1月1日發(fā)生的訂單截止到今天產生投訴訂單量的占比）；

公式：投訴訂單量/支付訂單量

品質退貨率

選擇日期往前推14天所在日期支付的訂單中因商品品質&物流問題在支付后14天內退貨的訂單量占比（例如今天1月14日，那么就是1月1日發(fā)生的訂單截止到今天產生退貨的訂單量的占比）；

公式：退貨訂單量/支付的訂單量

平均售后退款時長

選擇日期內售后僅退款完成的訂單，從申請到完成的平均時長；

公式：（完成時間-申請時間）/售后完成訂單量

平均售后處理時長

選擇日期內售后僅退款+退貨退款完成的訂單，從申請到完成的平均時長；

公式:（發(fā)貨前退款成功時長+發(fā)貨后售后成功時長）/（發(fā)貨前退款訂單量+發(fā)貨后售后訂單量）

平均售后處理時長-發(fā)貨前

選擇日期內售后完成訂單（發(fā)貨前申請），從申請到完成的平均時長；

公式：發(fā)貨前退款成功時長/發(fā)貨前退款完結訂單量

平均售后處理時長-發(fā)貨后

選擇日期內售后完成訂單（發(fā)貨后申請），從申請到完成的平均時長；

公式：發(fā)貨后售后成功時長/發(fā)貨后售后訂單量

（二）客服分析1、客服分析看板是什么？

客服分析看板支持商家查看最新客服水平概況，篩選時間段查看近期趨勢，具體指標包括：

三分鐘平均回復率、接起率、平均響應時長、平均等待時長等客服效率指標，用戶咨詢量、轉人工接待量、人工已接待量等客服量指標，客服銷售額及滿意率等用戶指標。

商家可實時監(jiān)控以上關鍵數(shù)據(jù)指標判斷當前客服水平，及時監(jiān)控指標變化趨勢來識別客服問題。

2、客服分析看板數(shù)據(jù)如何解讀？

三分鐘平均回復率、接起率、平均響應時長及滿意率等指標均與平臺治理規(guī)則相關，需以周為維度監(jiān)控數(shù)值是否達到平臺要求的門檻值，如：3分鐘平均回復率（大于等于90%）、周平均響應時長（小于等于2分鐘）、周接起率（大于等于80%）、周平均排隊時長（小于10分鐘）、周滿意度（大于等于80%），詳見飛鴿服務使用管理規(guī)則。

用戶咨詢量、轉人工接待量、人工已接待量等指標可幫助商家及時了解咨詢變化趨勢并調度安排客服人力?？头N售額可及時了解客服售前轉化能力。

3、客服分析看板數(shù)據(jù)指標定義？

三分鐘平均回復率

選擇日期8:00-23:00期間，買家每次發(fā)消息從發(fā)送到客服人工回復，間隔時長在3分鐘內的消息量占比注：客服人工回復消息包含買家轉人工后客服首次及后續(xù)的所有回復。

公式：3分鐘內客服回復消息量/用戶發(fā)送消息量；

接起率

選擇日期內咨詢的會話，買家轉人工后，客服接起會話的占比，

公式：人工接待量/轉人工會話量

滿意率

選擇日期8:00-23:00期間，買家評價的會話中評價為滿意及非常滿意的會話占比

公式：（買家評價滿意+非常滿意會話數(shù))/買家評價的會話數(shù)

平均響應時長

選擇日期內咨詢的會話，買家每次發(fā)消息到客服人工回復消息，中間間隔的平均時長

平均等待時長

選擇日期內買家轉人工后，從進入隊列到分配客服，間隔的平均時長；

公式：(分配客服時間-進入隊列時間)/分配人工客服數(shù)

用戶咨詢量：選擇日期內，用戶咨詢會話量

轉人工接待量：選擇日期內，用戶轉人工會話量

人工已接待量：選擇日期內，人工客服已接待會話量

客服銷售額：選擇日期內咨詢的買家，在咨詢后三日內下單的訂單總金額

4、客服分析明細是什么？

客服分析明細列表包含統(tǒng)計周期內所有會話明細，默認展示最近30天數(shù)據(jù)，最多可選擇31天數(shù)據(jù)。會話時間展示值為會話開始時間、會話時長，消息量展示值為商家客服消息發(fā)送量、用戶發(fā)送消息。

溫馨提示：若用戶單次會話中被多次轉接，則對應的客服昵稱記錄為最后一個接待客服。

敲黑板！下載客服明細數(shù)據(jù)中包含詳細的會話文字信息，可用于復盤差評原因。

5、客服分析明細有什么用？

基于商家的不同需求場景及客服分析看板數(shù)據(jù)的變化情況，一方面支持按消息量或首次響應時長指標排序來識別異常或預警數(shù)據(jù)，另一方面支持下載明細數(shù)據(jù)來制定后續(xù)客服優(yōu)化策略。具體場景及優(yōu)化策略如下：

客服預警

當平均響應時間指標有所提升時，可篩選對應時間段并按客服首次回復時間排序，針對表現(xiàn)較差的客服進行培訓，同時可隨時基于消息量或客服首次響應時長排序來及時識別有投訴升級風險的異常會話來定向追責或聯(lián)系客服處理。

優(yōu)化客服話術

當滿意度指標有所下降時，可篩選對應時間段導出明細數(shù)據(jù)，識別出滿意度較低的會話明細查看對應詳情，還可通過機器人將會話詳情做質檢及干預分析，整體優(yōu)化客服機器人問答和客服回復話術。

降低會話咨詢量

當用戶咨詢量有所提升時，可篩選對應時間段導出明細數(shù)據(jù)，查看咨詢量較大的時間段、咨詢類型，通過提升服務來降低咨詢量。

（三）評價數(shù)據(jù)1、評價分析看板是什么？

評價分析看板支持商家查看最新評論數(shù)據(jù)分布，篩選時間段查看近期趨勢，具體指標包括：評價數(shù)、評價率、好評數(shù)、好評率、差評數(shù)、差評率。

2、評價分析看板數(shù)據(jù)如何解讀？

好評率為平臺治理規(guī)則及部分平臺準入門檻相關的核心考核指標，需每日監(jiān)控變化情況。

3、評價分析看板數(shù)據(jù)指標定義？

評價數(shù)：選擇日期內評價訂單總數(shù)

評價率：選擇日期往前推14天所在日期簽收的訂單在簽收后14日內評價的訂單數(shù)占比（例如今天1月14日，那么就是1月1日簽收的訂單截止到今天買家評價的訂單量的占比），公式=評價訂單數(shù)/簽收訂單數(shù)

好評數(shù)：選擇日期內評價數(shù)中評價總分>=12的評價數(shù)

好評率：選擇日期內評價總分>=12分的評價數(shù)占比，公式=好評數(shù)/評價數(shù)

差評數(shù)：選擇日期內評價數(shù)中評價總分

差評率：選擇日期內評價總分

4、評價分析明細有什么用？

評論分析明細列表包含統(tǒng)計周期內所有評論明細，默認展示最近30天數(shù)據(jù)，最多可選擇31天數(shù)據(jù)。

當好評率下降較為明顯時，建議篩選并導出評價得分小于12的評價明細識別問題及提升手段。

例如：假設差評中用戶頻繁提及“物流發(fā)貨慢”“尺碼偏大”等字眼時，商家可針對性提升物流水平，主播介紹商品過程中可針對性提示用戶。

二、新版服務分析升級點？1、數(shù)據(jù)指標全面整合

新版服務分析較老版包含了更多服務維度的數(shù)據(jù)指標，將原有商家體驗分、評論數(shù)據(jù)指標統(tǒng)一合并至一個菜單，幫助商家更快捷方便地了解服務數(shù)據(jù)。

2、數(shù)據(jù)口徑統(tǒng)一對齊

新版服務分析數(shù)據(jù)與售后工作臺、客服工作臺及平臺治理規(guī)則中的相關數(shù)據(jù)指標口徑一致，建議商家以新版服務分析中數(shù)值為準。

3、數(shù)據(jù)看板更有效

新版服務分析數(shù)據(jù)的核心數(shù)據(jù)看板包含的數(shù)據(jù)指標能更有效及全面地幫助商家了解自身服務水平，且與平臺治理規(guī)則關聯(lián)得更加緊密，能夠有效幫助商家達成平臺要求。

4、數(shù)據(jù)明細更詳細

新版服務分析數(shù)據(jù)的明細數(shù)據(jù)更加豐富，例如客服會話明細及評價明細，能夠幫助商家更有效自助分析來識別問題，針對性提升相關表現(xiàn)。

三、常見QA1、數(shù)據(jù)是實時更新的嗎？

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