恰逢電商的蓬勃發展，促使在線客服大行其道。傳統客服的機會越來越少，新興行業的發展卻越來越迅猛。于是，很多人嘗試從傳統行業跳到電商行業。

問題來了，一直從事傳統電話客服管理的人，有沒可能容易華麗麗轉身到電商客服管理？要做怎樣的積累？

從我經驗看，從傳統客服轉變為電商客服管理，還是比較容易的。只要在傳統客服管理體系中增加三個知識點，就能順利轉變為電商客服管理了。這三個知識點是：

☑入門級電商指標。

☑人貨場理論

☑電商客服管理（貌似是句廢話）

先定義本文的2個概念：

☊ 傳統客服：指通過電話接入提供服務。

✎ 電商客服：指通過在線接入提供服務，這里特指天貓，京東、獨立商城的實物商品零售客服。

一、入門級電商指標

流量指標：PV、UV、跳失率、平均停留時長、平均訪問深度。

商品指標：售罄率、動銷率。

客戶指標：銷售額、客單價、件單價、客件數、動銷率。

庫存指標：庫存天數、庫存周轉率、售罄率。

物流指標：訂單滿足率、訂單響應時長、平均送貨時間。

退貨指標：金額退貨率、數量退貨率、訂單退貨率。

會員指標：會員留存率、會員復購率、會員回購率。

二、人貨場分析。

電商的本質是零售。所以很多零售理念可以用來分析電商行業。其中人貨場思維模式最為普遍。

這個也不是本文重點，借用@黃成明《數據化管理》一書中的思維導圖進行說明：

三、電商客服管理

電商的在線客服與傳統電話客服相比，差異不大，管理方式甚至是一樣的。主要有以下四方面的區別：

1崗位設置不一致

傳統客服簡單的組織架構分現場管理、培訓管路、質量管理。我在《3招搞定自建客服中心》一文有提，這里不再重復。電商客服也是一樣，區別主要在于電商客服的售后崗位和評價崗位。以下舉一個電商組織架構的栗子：

2在線指標不一致

幾乎全部電商都是在線客服或者混合型。顯而易見，由于在線客服是文字聊天，所以與傳統語音客服在指標監控上會有不一致，以下列舉在線客服特有的重點指標：

銷售數據

call in轉化率=詢問客戶數/總IP。

詢單轉化率=經詢問后成交的客戶/詢問的客戶數。

靜默轉化率=未經詢問直接拍下付款的客戶/總IP。

全店轉化率=所有成交客戶/總IP。

效率指標

最大同時接待數：在所選時間內，客服同時接待的最大值。（同時接待的定義：一個客服在某一時刻前后兩分鐘內有聊天的客戶數。

回復率=回復過的客戶總人次/總接待人次。

慢響應人數：同一聊天中，超過3次，每次回復間隔超過120秒的人數。可自定義次數與間隔時間。

長接待人數：一般定義為超過20分鐘才回復相應的客戶數。可自定義時間。

3人工智能應用更為廣泛

目前客服行業的人工智能，主要是回復一些通用程度較高的問題，這只是一些日常的簡單問題，用人力回答會耗費太多資源，用人工智能系統去回答的話，只需要告訴對方簡單的流程步驟即可。具體如下：

24小時客服在線，全天候相應客戶咨詢與需求。

建立客服機器人的內容庫，用深度學習方式自動回復重復問題。

接入人工時機器人給予部分回復建議，加快反饋速度。

當然，有部分廠商產品可以做到智能監控、智能質檢等，但未十分成熟。目前比較有名的人工智能客服有阿里小蜜、百度夜鶯、網易七魚和京東JIMI。有興趣滴同學可以研究match下。

4客戶信息大”數據化

電商客服，客戶在店鋪中的所有行為都被記錄在案并能進行查詢。這與傳統電話客服系統只簡單記錄客戶通話記錄與客戶訂單信息有很大差別。

客戶信息的大”數據化，最大的一個應用是：用戶畫像。簡單點講，就是給客戶貼標簽。具體現在不展開了，用戶畫像可以從以下幾個方面收集信息：基本屬性、購買能力、行為特征、心理特征、興趣愛好等。

傳統客服與電商客服，在本質上是一致的。所以，想要從傳統轉變為電商客服，需要花的時間不會很長。