雙11剛結束，一些平時易忽略的問題被放大出來，發現問題不可怕，可怕的是無視。如果您還沒想好接下來怎么調整，本篇介紹的「全域BI-服務」定會給您一些思路。

過往，傳統客服服務的管理仍停留于人工操作階段，企業面臨著管理效率低下、問題找出難度大以及考核維度不夠豐富等弊端。

「全域BI-服務」為企業高效管理和提升服務質量、咨詢轉化率，提供了3種方法：

一是通過全店鋪CPD、CPH等溝通數據對咨詢轉化率、售后解決率等結果指標進行歸因分析，找到關鍵影響因子，解決轉化不達標問題；

二是通過客服團隊出勤紀律、工作時長等數據對客服在線時長、出勤情況等紀律指標監控，疏導客服壓力，解決管理不全面問題；

三是通過各店鋪DSR數據對24小時攬收及時率、商品DSR差評率等考核評分趨勢分析，幫助商家全方位提升店鋪DSR，解決服務不及格問題。

目前，實在智能「全域BI-服務」已為苒笙、花臣電商等優秀企業提供服務支持，提升企業管理效率，節省企業管理成本。

全域BI-服務，解決客戶四大業務痛點

雙11期間，客服工作量暴增，店鋪詢單的超高頻率、對話數的暴增，客服管理壓力陡然加大。多平臺、多店鋪、多客服、多賬號如何統一管理？如何把控、下達客服運營團隊服務考核要求？店鋪服務權重如何提升？客服績效統計困難，考核工資無法公正？排班不合理？

部分企業團隊規模大，會有專門的數據團隊或者讓各客服主管，每日分析店鋪的DSR服務數據、客服接待數據等，以求從中尋找業務問題，提升售前轉化和客戶滿意度等業務指標。

在應用「全域BI-服務」前，企業做數據分析面臨著四大痛點：

數據獲取難：全域經營的商家，即使每月做一次數據獲取，也需要下載成百上千張表格

數據處理難：數據計算量大，員工只能通過excel透視聚合，維度少、不全面

績效計算難：一個賬號多個客服使用，業務人員計算口徑不一致，銷售業績統計復雜

出勤管理難：客服團隊分散在不同工作地，客服考勤無法精確統計，考勤結果反饋周期長

了解和解決這些痛點是客服管理的關鍵任務之一，通過采用「全域BI-服務」工具，可以實現按日維度清晰展示客服個人、小組、部門的考勤數據、銷售業績等，幫助管理者實時追蹤&業務預警，切實提高團隊效率、減少客服流失！

1000+張表從月析到日析，店鋪服務從優秀到卓越

苒笙是一家以化妝品、養生產品、民用品的研發及營銷策劃、推廣銷售等為一體的集團企業，通過「全域BI-服務」進行客服團隊高效管理和店鋪DSR評分提升。

在客服團隊管理方面，苒笙通過「全域BI-服務」實現了以下功能：

1.數據整合：將客服團隊的各種數據整合到一起，包括客戶咨詢量、咨詢轉化率、客戶滿意度等，實現了數據的全面掌握和分析。

2.數據分析：通過對客服團隊的數據進行分析，苒笙可以了解到每個客服人員的工作表現、服務質量、客戶滿意度等情況，從而針對性地制定改進措施。

3.數據可視化：通過數據可視化圖表，苒笙可以清晰地看到客服團隊的各種數據和趨勢，從而更好地進行決策和調整。

通過「全域BI-服務」，苒笙還實現了店鋪DSR評分的提升。DSR評分直接反映了客戶對店鋪的滿意度和信任度，苒笙通過數據分析發現，客戶對店鋪的物流速度和服務態度不太滿意，于是針對性地改進了物流和服務方面的問題，最終實現了DSR評分的提升。

此外，「全域BI-服務」還為苒笙帶來了以下收益：

1.提高了管理效率：通過數據分析和可視化，苒笙可以更快地了解客服團隊的情況，更好地進行決策和調整。

2.降低了成本投入：通過「全域BI-服務」，苒笙每月可節省3人工，減少人力成本投入約50萬元；

3.提高了客戶滿意度：通過改進物流和服務方面的問題，苒笙成功地提升了客戶滿意度和咨詢轉化率，從而提高了店鋪的競爭力。

綜上所述，「全域BI-服務」可以幫助多品類經營品牌應對客服人效、咨詢轉化率及服務滿意度三大方面的挑戰，實現數字化轉型。通過統一整合多平臺指標、分析數據和可視化展示結果，商家可以更好地制定經營策略、提升服務水平、提高客戶滿意度，從而在激烈的市場競爭中獲得更大的優勢。

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