现代企业较上个世纪七、八十年代而言,虽然有很多的“机遇”,但同时也面临着更大的“挑战”。每个行业每个产业都有数以万计的竞争对手,加之互联网经济的发展,每个客户(消费者)可选择的企业和产品也比以前来得更加容易、更多样化。要想在如此残酷的市场经济中站稳脚跟,作为企业不光要提供更好的产品,还要提供优质的服务和售后,只有这样才能牢牢地抓住现有客户,避免客户流失。
物流作为服务行业,如何在现今各物流企业中脱颖而出,除了需要时效上占有优势,服务更是一项不可或缺的重要因素。
以下是淘宝客服对中差评的处理,值得各位服务行业的亲们思考。
一、时效性第一
时效性是在最短的时间内获取最新产生的中差评并第一时间联系买家。
配备一个客服专门只做一件事情:不停的刷新交易列表,一旦有买家评价,就立即回评,然后刷新评价列表,找到最新产生的中差评并登记相关信息,然后马上分配给相应的售后处理客服,接受任务的售后客服马上联系买家进行沟通。
大卖家们的中差评处理流程看上去似乎既繁琐又费人力,既人肉方式,但正是这种看似麻烦又费力既原始的方法,正是他们最有效的中差评售后处理流程和方式。
正如他们的售后主管所言:我们一直在不断的调整不同的处理流程和方式,但总结分析对比下来,这种流程和方式是最有效的,处理效率是最高的。
他们的中差评售后团队有5人,平均每天能修改200个以上的中差评,单人记录是每天成功处理80多个中差评,这对于一家每天发货8000-10000件,好评率始终保持在99.75%以上的淘宝店辅来说,所起到的作用是相当重要的,非常有效的控制了店辅经营风险(淘宝对卖家服务的要求年年在提高)。
其他几家店辅虽然也知道时效性的重要性,但显然理解程度各不一样,有的是间隔几小时处理一次,有的是每天处理一次。
那么我们就来分析下时效性为神马第一呢?
有过中差评处理经验的人都知道,在买家给出中差评后,如果在最短的时间内能获知并进行联系沟通,无疑解决效率是最高的(职业差评师除外),时间拖的越久,解决的可能性就越小,付出的补偿可能更大,挽救成回头客的可能性就越小,原因就是如此简单。
二、沟通时间点选择
在与买家沟通之前,都需要考虑到沟通时间点选择问题。
根据买家收货地址一般可判断出买家是什么性质的行业或职业,对于该行业或职业的作息制度要有个了解或提前做个功课(淘宝购物史丶给出中差评历史丶评论内容等)。这样就能做到有的放矢,减少拒接丶挂断丶甚至被骂的概率。
三、沟通工具选择
在进行中差评售后处理时,在沟通工具的选择上,首选电话是公认的。
语音沟通有文字沟通所无法启及的优势,在各种大促丶聚划算丶淘金币等之后的售后处理工作量较大的情况下,基本可放弃文字沟通的选择,电话+沟通技巧+态度诚恳+适当补偿=可以达到最理想处理效率。
四、沟通时机选择:
买家修改中差评是需要登录淘宝的,所以旺旺在线(旺旺隐身买家除外,不是手机旺旺在线)说明其本人在电脑面前,这基本是后续联系解决的最后机会了。
如果不管三七二十一,直接电话过去,人家不在电脑面前,哪怕答应了,过后是很容易忘记的。另外,对于频繁电话买家,这种骚扰性沟通是强烈不建议,把这个时间精力用在剩余中差评的处理上是更好的选择。
五、沟通判断选择
为提高处理效率,售后客服需要在和买家的沟通过程中迅速做出判断:行OR不行,以留出更多的时间精力处理剩余中差评。
经验丰富的售后客服通过沟通技巧能解决一部分中差评,但每个人都是不一样的,所面临的问题也水可能相同。所以除了沟通技巧,沟通中承诺适当补偿也是必要的。
一般情况下,很多淘宝卖家掌柜给售后客服规定的补偿标准是中评5元,差评10元,还有些就是如送优惠券丶下次包邮丶送店辅会员等级丶送礼品等。
如买家对于补偿不动声色,态度坚决的时候,第一次沟通就应尽快礼貌结束,并记录该买家的性格脾气特征或其他注意事项,以备后续联系作参考。
六、中差评数据统计分析
由于大卖家们目前几乎都是采用人工表格形式来分配处理任务,所以,中差评数据统计分析基本是一块空白。做好数据分析是为了发现重点或集中的问题,反馈给相关的各个运营部门,就这样能形式一个良性的循环。
当然,这种情况可以借助第三方的网店管理软件来解决这个问题。一般这种第三方软件可以:
1.可看出哪个商品出现的问题最多,有针对性的制订解决方案;
2.售后客服每天的处理效率,衡量售后客服团队质量的重要参数。
3.监测店辅运营风险的最直观数据
七、尚需改进或不足
大卖家有个共同特点:售后客服都是从销售客服转岗而来,这也几乎是所有淘宝店售后客服非常普通的现象,是有道理的。因为对售后客服的沟通协调能力要求是很高的,对销售过程也是需要非常熟悉的,所以一般售后客服都是资历相对较老的员工。从这个角度讲,更要重视绩效考核且要合理。
但这几家在绩效考核方面几乎都不一样,有的以解决中评3元/个丶差评5元/个为奖励标准,有的以无法解决数量为考核标准,有的甚至还没制订考核标准,有的开始奖励标准很高,后来发现在支出成本太高,又降下来,反复调整。
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