淘宝售前客服细节问题分析

售前客服要做的不仅仅是和顾客聊天这么简单，而是需要在聊天中去获取各种信息，然后促成订单，并为之后新客户的二次回购做准备。

一般来说，售前客服接待流程大概有以下9个环节：

1)欢迎语：要素包括——店铺名(品牌名)、客服昵称、表情。

2)明确客户需求：解答疑问、推荐款式。

3)活动告知：推荐客户参与店铺活动，通过活动引导非强意愿客户购买。

4)关联推荐：主推款的推荐、搭配套餐或搭配款引导，提升客单价。

5)下单行为跟进：根据客户是否下单，如一段时间没有下单，需要回访。

6)确认收货地址，附加催款：客户下单后跟客户核对收货地址，推送知识，引导付款。

7)推送关注型优惠：邀请客户关注帮派、微博，收藏店铺等，告知好处。

8)告别语：请求客户关注收货后给店铺好评，并告知售后问题出口。

9)整理客户信息进行记录：对服务过程中获取到的客户信息进行记录，为客户回购助攻。

1、客服话术：

例如以下两个回答的比较：

可以设身处地地想，如果你是顾客，你希望得到哪种回答呢?答案显而易见是第二种，而且第二种回答中，客服同样可以收集到想要的信息，这时候，就可以把这个信息备注下来，等顾客二次回购的时候，客服就不用再去细问了，这样做的同时也很明显提升了客户体验。并做好备注信息。

2、客户识别

先看一组聊天记录：

这样两组聊天其实我去细说，大家也能很直观的看明白。

我想说的是，客服不只是单纯的聊天促成订单，这里可以做的事情其实很多，如果你把之前有过购买的客户的资料备注下来，那么这样很明显就能将客户体验提升一个很大的档次，如下图：

3、知识推送：

1)实战型知识：包括客服的基础应答知识、产品知识等，询单阶段突出宝贝的卖点、优势、适用人群、使用方法等。

实战型知识可以由客服主动发起，在客户决定购买产品之后，向客户推送一

些关于产品的使用知识，这样能很好的提升客户体验，让客户记住你，下次再来购买。

例如：包包需要怎么清洗?某某产品的使用注意事项等等。

2)储备型知识：这个主要是形成店铺内部的知识储备，降低针对店铺新人培训的成本，避免人员流失风险。

例如：淘宝的基础知识，如付款流程、交易关闭天数等。

4、关联推荐：

关联销售需要坚持合适原则，售前客服需要根据前段对话，以及顾客购买的产品，快速总结顾客喜好以及需求，根据顾客的喜好和需求进行1-2款的关联产品销售。

总结也就两点：洞察客户喜好，按需推荐，宜精不宜多;适时推荐，趁热追击。

5、属性搜集：

这个是为之后的店铺营销、二次购买客户识别、客户关怀、精准推送等做准备的。

一般而言，我们可以搜集的信息包括：

1)基本信息：买家ID、姓名、手机、邮箱、地址(营销必备，可以了解客户的消费习惯、偏好、购买能力等)

2)高级信息：QQ号、年龄、性别、生日(生活圈、消费偏好、购买能力、习性、QQ群营销、生日关怀等)

3)有价值信息：购买次数、购买金额、购买单价、购买周期(用户粘度、忠诚度、消费能力、等级划分等)

4)高价值信息：商家自定义属性—款式、尺码、颜色、喜好、回购、敏感肤

质等等。

这些信息有一些是客服可以在聊天过程中搜集，有一些是可以自动获取的，而除了这两种搜集信息的方式，还可以创建调查问卷，引导用户填写这些信息，而相对应的可以给予填写调查问卷的客户一些优惠劵之类的。

6、客户跟进：

看看一组案例：

不跟进——流失

跟进——成交

我们要清楚的知道，很多买家在挑东西的时候，总是喜欢四处看、四处比较，如果客服不去跟进，很大的可能就是订单流失，而如果去跟进了，虽然不会是百分之百的促成订单，但却有极大的可能会留住这些顾客。

7、询单分析：

很多人在订单完成后就认为结束了，其实不然，这最后一步的订单分析其实很重要，我们可以衡量客服工作的质量以及今后工作的改进等。

询单分析需要关注的数据要素：

1)客户流失主要由于哪些原因引起(归档类型——价格、服务、不包邮等)?

2)为什么有老客户过来询问最终没有购买?

3)各种商品如果存在转化率的巨大差异，是由什么引起的?

4)对问题采取对此之后，问题是否有得到改善?