客服轉化率低-問題出在哪里?-電商客服管理電商售后服務

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為什么店鋪的

客服轉化率不高

，問題出在哪里呢？今天讓電商君給你們分析一波！

一、缺乏知識儲備和解決客戶異議的技巧

1、沒怎么培訓，也談不上知識儲備

成熟的客服都是經(jīng)過摸爬滾打，折騰出來的。培訓很隨意，員工的工作也很隨意。這樣源頭就要找管理者。

新人很無助，客戶問：“這款是雪紡的，穿起來會不會很熱？有沒類似更透氣的材質(zhì)？”她不懂，急的滿頭大汗，想找旁邊的老客服，人家忙的要死，哪有空搭理你。沒辦法，于是搜客服知識庫，結果一片空白。怎么辦？隨便編唄：“這款是雪紡的，不會很熱的，嗯嗯嗯~”客戶也不是傻子，質(zhì)疑了一番，滿腔懷疑，猶豫后找別家了，心想：這個客服這么不肯定，還是算了。

2、招聘來的人素質(zhì)不高，缺乏完善的培訓

解決客戶異議的能力良莠不齊，很多客服根本沒有這方面的概念。在他們看來，客戶也分為好說話和不好說話的。好說話的，她聊得很開心；不好說話的，遇到了都煩，從來不知道這些可以通過合理有效的方法去溝通和解決。似懂非懂，完全靠領悟，甚至久病成醫(yī)。

二、客服響應問題

1、自動回復、千篇一律

技術不斷進步，除非是晚間無人值守或未設置快捷回復，否則如今不回復的概率是極低的。但消費者的需求是不斷提升的。千篇一律，一看就是自動回復的話術，他們早就膩味了。不要拿這些沒人味兒的話來敷衍我，聊天就要看到活的，這些機器人一天天的答非所問，氣死個人，于是一個勁的在線問：“有沒人工？到底還有沒有活人？”

如果你是消費者，遇到上訴的情況，你還想買嗎？除非是老客戶，輕車熟路，直接下單，問都不問你；又或者購買意愿極其強烈，有疑問，但不算大問題。沒人回，著實不高興，可熬不過著急用??！直接買了，不廢話！可這樣的購買者畢竟是少數(shù)，否則要你客服干嘛？有啥存在的必要嗎？

如果真的人手不足，至少也要把快捷回復的話術整的有點人味兒，有點情調(diào)，有點好玩，有點新奇吧？死氣沉沉、萬年不變的，誰看到會心生歡喜？第一印象都沒搞好，你還希望有下次見面的可能？告訴你，沒有了！時間越來越重要，你能多持久的吸引消費者駐足，決定了你的市場和未來空間。如果你隨意的對待客戶，客戶更會輕易的拋棄你。

2、人工回復，速度太慢

所以真正考核客服回復速度的，還是要看自動回復完，客戶咨詢后的響應速度。除雙十一、年中促這些非常繁忙的節(jié)日，一般來說，人工客服的首次響應時長最好不要高于8s,平均響應時長不高于20s。銷售旺季，你回復晚了，客戶可能還可以理解，至少會認為咨詢量太大，回復不過來。而且有時候越回復不及時，他越覺得你店鋪生意火爆，值得購買和等待（一定等待時間內(nèi)）；而正常情況下，你回復的太遲，客戶會認為你怠慢了他，管理也不善，員工散漫。這樣的店鋪是不是無人問津，習以為常慣了？產(chǎn)品應該也不怎么樣吧？算了，找別家！淘寶選擇面這么廣，還怕買不到東西？

于是一條條魚就在手里跑掉了。更有甚者連補救措施都沒有。來不及回，看客戶也不再詢問，就連跟進都不跟進。像一潭死水，不想掀不起一點波瀾。反正領導也不會關注，我就不相信他每條記錄都看？所以客戶也很遺憾，說：“我不是你的菜，你也別想我來你家買菜?！?/p>

三、沒有push動作

任何銷售都需要臨門一腳，售前客服也不例外。不管這腳是什么時候踢，又踢在了哪里？反正踢了，就對咯。但很遺憾的是，百分之八十的在線客服，都沒有這個動作。他們自以為客戶會很抵觸和反感，自己也羞于做出這樣明顯的促銷動作，然而又沒有什么高超的技巧和本事能自然的引領客戶成交。所以沒能力又不愿意，在客戶猶豫的當口，你就錯失了機會，然后就沒有然后了。

拙劣的辦法，就是在每次結束聊天的時候，都告訴客戶可以購買的衍伸產(chǎn)品，選擇權給你，買不買隨心。但每個客戶都發(fā)，無一漏網(wǎng)。就這么一個簡單的動作，卻讓這個客服的轉化率比其他客服高了至少20%。所以工作還在于用心，你足夠用心，一定會有所回報。也許效果不會立竿見影，但回饋一定細水長流。

四、對客態(tài)度有問題

1、看人下菜

這樣的客服基本都是老油條。習慣了，非常聰明，能敏銳察覺客戶的購買意向。意向強烈的，很熱情；不強烈的，就像一條死魚。“嗯、好、是的、對……”回復不會超過4個字，好像多說幾句，就是浪費力氣，浪費青春。

2、非常生硬，不懂婉轉

這種經(jīng)常發(fā)生在新員工身上，對客經(jīng)驗不豐富，不懂婉轉，只能直接。對于回復，只有0和1，沒有2，經(jīng)常把客戶說死在當場。

客戶：“這款手機能雙卡雙待嗎？”

客服A：“不能！”

客戶：“額……，那有類似款推薦嗎？”

客服A：“沒有！”

客戶：“完全沒有嗎？我還蠻喜歡的。”

客服A：“沒有！”

客戶：猝！

看到這里，是否解決了你對于

客服轉化率

的相關困惑呢？如果還有其它的疑問，歡迎在評論區(qū)留言！

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