如何在短期有效优化排队严重的问题
2020-11-18 13:46:38 阅读(175) 评论(0)
一、背景现状简单来说就是一句话:排队严重。7月份的数据显示,客户服务的接入率只有30%-40%,这表明用户的需求远远大于当前的客户服务接待能力。与此同时,上一篇文章提出的解决方案在短期内没有足够的技术资源来实现。针对这一现象,上级提出了新的要求:要在短期内有效地优化排队问题。2、问题分析1。从老板的角度来看,客户服务的整体业务不能带来增量和利润。更重要的是,投资是维护还是消费。在老板看来,客户服务不是最重要和最优先的。只有一种情况下,客户服务业务会优先考虑,也就是说,当客户服务业务出现某些问题,并且有更严重的后果时,只是归咎于客户服务(扔锅)。2.从产品运营的角度来看,客户服务排队的最根本原因是产品本身的问题,这种情况往往是无法控制的,特别是当产品出现错误时。聚在一起的用户想反馈问题,发泄情绪,然后涌向在线客服。他们可以看到有几十个人在排队,就像火上浇油一样。从产品运营的角度来看,客户服务效率低下是导致客户服务排队的主要原因,而效率低下则更多地归咎于人。让我们不要讨论这种说法是否片面合理。有一种说法也可以表现出一些问题的客观存在。3.从客户服务的角度来看,产品错误或类似的紧急情况是不可控和不可预测的,所以在这种情况发生后,客户服务的责任是尽可能安抚用户,解决用户的困惑。但从第三方的角度来看,客户服务可能过于局限于事务,失去了对整体情况的控制,紧急情况下周转效率不够高。举一个特别能解释问题的例子,5、6月份客服接通率可达60%,遇到严重bug最差甚至不到30%。目前,客户服务对玩家的服务仍处于原始自动化程度较低的状态。例如,一些礼品包的条件确认和分发过程是通过在线聊天完成的,这将导致礼品包活动期间客户服务排队的加剧。人力资源问题:与客户服务沟通后,客户服务人员分为早班和晚班两组,下午2-5点是两组重叠时间,所以看数据可以发现这段时间排队往往相对缓解,但用户需求往往在上午10点和7点达到咨询高峰,所以在最严重的排队时间没有最多的人力资源分配。工具问题:由于排队严重,我们更倾向于集中有限的资源来解决高质量的用户问题,这需要工具来支持用户的分层服务。1.沟通要解决客户服务排队的严重问题,核心和关键是让客户服务意识到问题的严重性,并调动他们解决问题的意愿。这样做可以事半功倍,如果做不到一切都是空谈。为此,我花了很多时间与客户服务同事进行了多次深入的沟通,了解了他们的真实想法和困难,并在不断的接触中获得了初步的信任。此外,每周反馈数据统计,让上级和客服同事感受到我们对此事的关注。一段时间后,客服关注的焦点都围绕着排队这个关键词。2.礼包优化对礼包相关的优化更多的是在工作流程上的优化,具体做了以下两件事。关闭礼包收集活动,占用大量人力,不必要;促进礼包收集方式的优化,制作功能页面,实现用户满足条件,可以在页面上收到礼包。这个功能可以大大节省客户服务的人力。原礼包分发条件的确认和分发过程只能通过排队与在线客户服务聊天来完成。但这一推进过程注定要协调各方达成统一,各方面意见较多,也是最难的过程。3.在线客服实行分层接待。为了确保大r在排队时优先排队,我们结合现有功能制作了用户分层功能。用户标签:累充超过5w,标记为vip客户;1w-5w,标记为指定用户(中小r);0-1w是普通用户。结合用户uid累充,数据自动区分以上三种用户属性。当累充变化可以实现时,用户标签可以及时同步。事实上,当前的背景功能是由vip级别划分的,但在与产品沟通后,这个字段只是用户的标记,vip级别越高,用户就无法获得更优先的排队资格。也就是说,由于这个原因,我们只能使用现有的排队优先级规则,将用户分为三类:普通用户、指定用户和贵宾用户。但从结果来看,也初步简单地实现了用户的分层接入,保证了大r的排队体验。4、事后回顾(1)虽然实现了用户分层的功能,但在制作功能时忽略了数据回收的问题。同时,由于整体功能是基于智齿的,最终结果是无法回收和优化VIP用户的排队,即无法评估大r排队体验的改进。(2)在观察和了解客户服务业务的过程中,我们发现了一个非常矛盾的点。服务vip的原则是什么?是让少数大r成为真正的vip用户优先,还是让更多的人成为vip用户。一个非常现实的情况是,随着业务的发展,vip的门槛会越来越低。我的观点是针对客户服务部门人力有限、排队严重的现状,最重要的是确保大r用户体验,不要让他们与普通用户排队。VIP业务只有在排队问题和人手问题得到缓解后才能越来越大。(3)在每周的数据监控中,我发现客服排队的情况和原因非常复杂多样,涉及到很多具体的业务细节和原因。将客户服务排队的严重原因归因于工具或人力不准确,不能完全解决问题。因此,针对这种情况,我试图根据客户服务反馈分析排队的原因,对症下药,优化问题。两个月后,接通率逐渐从30%提高到50%,整体初见成效。(4)即使初见成效,做股票优化也远不如做增量带来的价值高。
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