在线客服的数据分析(要从哪些方面分析)

数据分析，就是以数据为基础，运用统计学的方法，进行多维度处理，从中提取信息，并对其做出分析判断的过程。对于在线客服的运营管理来说，数据分析是一项非常重要的工作。无论是从公司管理角度还是从企业自身发展角度看，都需要对在线客服数据进行分析。

那么我们要从哪些方面分析呢?

用户分析

我们首先要知道，用户是在线客服的重要来源，其对企业的重要性不言而喻。通过用户分析，我们可以了解到不同用户对我们产品的态度，从而对产品的营销策略有针对性的进行调整。

例如：在“如何提高用户留存”一节中，可以查看在线客服的转化率、流失率、客单价、退款率等数据。通过这些，我们可以看到：如果将转化率提升1%，那么我们就能多获得1000个潜在客户。这就意味着我们能更好地提高留存率和销售额。

渠道分析

渠道分析，指的是从多渠道获取客户在后续工作开展中的数据，进行分级管理的方式。

1、在PC端与移动端之间，利用不同的渠道开展客服工作，包括客服网站、APP、微信公众号、小程序等。

2、对于有多个渠道来源的，通过设置不同的渠道来源渠道，对每个渠道来源进行分级管理。

3、在每个渠道来源中，可以筛选出主要的客户群体。对于主要的群体，可以开展针对性的营销活动。对于其他群体，可以针对其重要程度进行分级管理。

4、哪些渠道来的线索转化率高、成单高，这些数据统计好，有针对性的对渠道推广进行优化，加大投入或者缩减开支，有数据支撑做参考。

商品分析

商品分析是指对产品的销售情况进行分析，包括销售量、销售量增长情况、销售量下降情况等。

服务分析

服务分析就是对客户服务进行分析。从客服接待的时间、咨询问题、问题处理情况、满意度等多方面进行分析，以便能更好地帮助企业了解需求，为企业提供更好的服务。

客服服务质量影响因素包括：咨询量、对话量、处理量(话务量)、客服接通率、回复率，回访率等。

可以利用360°分析功能对各渠道来源的数据进行统计，从而更准确地了解需求，为客服提供更精准的服务。我们也可以通过对历史数据进行统计分析，得出历史上各渠道来源的话务量占比、客服接待时间占比和通话时长占比，从而发现异常情况，及时找到原因并及时调整。

其他数据分析

除了以上五个方面外，我们还可以通过对其他数据的分析来对在线客服的工作进行改善。

找出客户的属性以及来源渠道，然后通过分析，来判断客服人员在提供服务过程中是否存在不恰当、不友好或者是不能符合要求的情况。

通过对文本信息进行分析，从而判断客服人员在回答问题时是否存在过度重复、模糊化、歧义等问题。

通过对数据的分析，了解市场需求以及偏好等情况，从而改进服务策略和服务方式。