在客户眼中，“客服态度再好，如果不能解决问题，依然无用”。

在上级眼中，“客服这个部门不太重要，充其量是一个成本中心，不出事就行”。

很多时候，客服团队容易不受重视，被误解为是一个业务简单的边缘化部门。如何破除种种偏见，打造高价值的服务团队，可能是客服管理者一直努力的目标。

本期大咖课堂，我们邀请到了妙可蓝多电商客服及质量负责人莫凡老师，分享他十余年来深耕于电商行业的客服团队管理与优化心得。

01客服服务：优化客户体验历程

传统的电商客服团队更倾向于精细化运营管理，包含客服培训、质量管理等多个体系。从投资回报率来看，投入较大，见效较慢。

随着人工智能的普及，电商客服也迎来了新的机遇。利用自动化工具和数据分析决策等手段，可以快速搭建起数智化客服服务体系，真正起到「降本增效」的效果。

那，这条数智化的路该怎么走？

归根到底还是落脚在客服的本质属性上——服务体验的优化。

这里有一个核心思维可以借鉴：客服部不仅要解决问题，更需要推动这些问题发生率的降低。

从公司的战略规划来看，一个产品的完整生产周期包括客户需求调研、产品生产、市场宣传、平台运营、仓库发货、快递配送和售后服务。

其中，售后服务是客服直接触达客户的业务环节。而客户满意度真的要提升，产品要卖得好，都离不开每一个环节的优化。客服团队作为最贴近消费者的部门，可以多做一些用户需求调研、咨询热点分析、VOC分析等等，同时针对售后数据做相应的统计分析，从产品和服务两端不断修正客户的体验误差。

由于篇幅有限，下面将以售后分析为例，详细讲述如何利用售后数据的统计分析推动服务链路的优化。

「服务全链路」优化策略

没有服务才是最好的服务。从源头上来讲，售后问题其实累积了售后之前所有环节隐含的问题，产品、页面、快递等环节的失误一定程度上反映在了售后上。

因此，若能在售后之前及时完善服务链路各个环节的问题（如对产品的优化，产品体验、质量等） ，向消费者触达主动式的服务，售后问题或许会大大减少。

用简单的话讲，就是在页面上传达客户最需要的信息，提供最好的产品体验、物流体验等等。在客户反馈售后问题前，主动解决问题，减少被动式服务。

「售后统计分析」思路拆解

前面讲的主要是服务全链路优化的宏观方法论，现在我们来具体看一下售后的统计分析，是如何推动服务链路的优化的。

首先需要关注的是售后的整体趋势，如售后反馈率。利用工单系统（平台自带或智能化工具，如班牛）统计分析售后问题的反馈率，同时拆解问题类型（仓库、物流、产品等）的占比情况，从而迅速捕捉和确定问题的优化路径和需要反馈到的部门。

莫凡老师对2023年1-4月的售后反馈率进行了趋势分析，发现4月的反馈率明显上升。随后具体了解了售后各类问题的占比情况，其中物流破损类问题占比最高（近一半），从而精准定位到了可能需要优先解决的物流破损问题上。

具体分析如下：

首先可以对近期的破损率做一个整体的趋势了解，然后尝试分析是什么导致物流破损，是快递问题，还是产品包装问题？

如果是外包装破损率较高，那么考虑下是不是可以换家合作的快递公司。

如果是内包装破损率较高，再进行多维度的分析：

• 哪类产品的破损率比较高？

• 产品的打包是否有问题？

• 产品在快递盒中的摆放是否合理？

• 打包盒的大小是否匹配？

……

通过以上逐级的分析和归因，再反馈给产品、仓储等相关部门进行调整，反向推动物流破损率的降低。

自电商风靡以来，客服团队就受到过种种质疑，“善后”困难，机器人冲击，服务体验不佳……

或许，数智化客服服务体系将成为客服团队的一个新出路。借用数智化工具解放部分人力，调整更多的资源用于系统分析客户数据，「降本增效」或将成为真正的现实。

愿，每一个客服团队都可以在电商大浪中探索出属于自己的服务价值之路。