第五章 店铺数据管理及运营（课件）《商务数据分析基础与应用》（上海交通大学出版社）

第5章 店铺数据及运营数据分析 店铺数据主要指店铺商品信息，客户数据，供货数据及生产出的运营数据。通过管理及分析上述数据有助于及时调整运营决策，进而提升店铺的发展。 目录contents 01 店铺数据管理 02 店铺运营数据分析 Part / 01 店铺数据管理 供货商数据管理 客户数据管理 商品数据管理 1.1 供货商数据管理 限定产品名称（任务1） 1.3 管理商品数据 依据商品类型自动填充供货商 Part / 02 店铺运营数据分析 流量数据分析 销售数据分析 服务数据分析 2.1 流量数据分析 按照是否付费来划分，流量分为免费流量和付费流量。在分析店铺流量结构时，运营者应重点关注浏览量、访客数、点击量、点击率、成交订单数、ROI等指标。 免费流量最常见的引流渠道，包括站内搜索结果页面中的橱窗展示、商品推荐，以及运营者在论坛、微博、微信公众号、抖音、快手等平台创建账号实施的推广。 免费 流量 付费流量就是需要支付一定费用才能获得的流量，常见的引流渠道包括淘宝直通车、淘宝超级钻展、淘宝客、京东快车、京东海投等付费广告，淘金币、聚划算等电商平台站内付费活动，以及运营者邀请短视频达人、达人主播实施的推广等。 付费 流量 流量是影响店铺销量和销售额的关键因素之一，没有流量，商品和店铺很难获得展现，也很难被客户发现，因此无法形成交易转化，因此，店铺需要高质量，精准的流量。 2.1 流量数据分析 分析店铺流量结构（构成，变化，明细） 在生意参谋“流量”模块的“店铺来源”中采集近30天的访客数据，分析店铺流量构成、流量趋势，以及各渠道流量的明细情况。 课堂实操 分析店铺流量构成情况 1 2.1 流量数据分析 分析店铺流量结构（构成，变化，明细） 在生意参谋“流量”模块的“店铺来源”中采集近30天的访客数据，分析店铺流量构成、流量趋势，以及各渠道流量的明细情况。 课堂实操 分析店铺流量构成情况 1 2.1 流量数据分析 分析店铺流量结构（构成，变化，明细） 在生意参谋“流量”模块的“店铺来源”中采集近30天的访客数据，分析店铺流量构成、流量趋势，以及各渠道流量的明细情况。 课堂实操 分析店铺流量构成情况 1 2.1 流量数据分析 分析店铺流量结构（构成，变化，明细） 在生意参谋“流量”模块的“店铺来源”中采集近30天的访客数据，分析店铺流量构成、流量趋势，以及各渠道流量的明细情况。 课堂实操 分析店铺流量构成情况 1 汇总 大促会场 付费流量 淘内免费 自主访问 (空白) 1 9112 18060 3587 2.1 流量数据分析 分析店铺流量结构（构成，变化，明细） 在生意参谋“流量”模块的“店铺来源”中采集近30天的访客数据，分析店铺流量构成、流量趋势，以及各渠道流量的明细情况。 课堂实操 分析店铺流量变化趋势 2 2.1 流量数据分析 分析店铺流量结构（构成，变化，明细） 在生意参谋“流量”模块的“店铺来源”中采集近30天的访客数据，分析店铺流量构成、流量趋势，以及各渠道流量的明细情况。 课堂实操 分析店铺流量变化趋势（堆积图） 2 2.1 流量数据分析 分析店铺流量结构（构成，变化，明细） 在生意参谋“流量”模块的“店铺来源”中采集近30天的访客数据，分析店铺流量构成、流量趋势，以及各渠道流量的明细情况。 课堂实操 分析店铺流量变化趋势（堆积图） 2 付费流量 2022/9/27 2022/9/28 2022/9/29 2022/9/30 2022/10/1 2022/10/2 2022/10/3 2022/10/4 2022/10/5 2022/10/6 2022/10/7 2022/10/8 2022/10/9 2022/10/10 2022/10/11 2022/10/12 2022/10/13 2022/10/14 2022/10/15 2022/10/16 2022/10/17 2022/10/18 2022/10/19 2022/10/20 2022/10/21 2022/10/22 2022/10/23 2022/10/24 2022/10/25 2022/10/26 335 330 324 278 322 294 316 360 390 385 386 354 359 348 349 320 282 259 279 312 311 314 296 314 294 290 295 361 316 354 淘内免费 2022/9/27 2022/9/28 2022/9/29 2022/9/30 2022/10/1 2022/10/2 2022/10/3 2022/10/4 2022/10/5 2022/10/6 202 2/10/7 2022/10/8 2022/10/9 2022/10/10 2022/10/11 2022/10/12 2022/10/13 2022/10/14 2022/10/15 2022/10/16 2022/10/17 2022/10/18 2022/10/19 2022/10/20 2022/10/21 2022/10/22 2022/10/23 2022/10/24 2022/10/25 2022/10/26 556 528 444 422 459 507 553 611 615 616 621 660 766 646 638 694 578 558 600 852 731 761 901 817 729 775 906 822 783 824 自主访问 2022/9/27 2022/9/28 2022/9/29 2022/9/30 2022/10/1 2022/10/2 2022/10/3 2022/10/4 2022/10/5 2022/10/6 2022/10/7 2022/10/8 2022/10/9 2022/10/10 2022/10/11 2022/10/12 2022/10/13 2022/10/14 2022/10/15 2022/10/16 2022/10/17 2022/10/18 2022/10/19 2022/10/20 2022/10/21 2022/10/22 2022/10/23 2022/10/24 2022/10/25 2022/10/26 144 132 97 91 112 111 131 121 129 133 148 171 169 180 138 160 134 102 120 131 146 119 148 145 127 153 144 166 166 183 2.1 流量数据分析 分析店铺流量结构（构成，变化，明细） 在生意参谋“流量”模块的“店铺来源”中采集近30天的访客数据，分析店铺流量构成、流量趋势，以及各渠道流量的明细情况。 课堂实操 分析店铺流量来源明细 3 2.1 流量数据分析 分析店铺流量结构（构成，变化，明细） 在生意参谋“流量”模块的“店铺来源”中采集近30天的访客数据，分析店铺流量构成、流量趋势，以及各渠道流量的明细情况。 课堂实操 分析店铺流量来源明细 3 2.1 流量数据分析 分析店铺流量结构（构成，变化，明细） 在生意参谋“流量”模块的“店铺来源”中采集近30天的访客数据，分析店铺流量构成、流量趋势，以及各渠道流量的明细情况。 课堂实操 分析店铺流量来源明细 3 2.1 流量数据分析 分析店铺流量结构（构成，变化，明细） 在生意参谋“流量”模块的“店铺来源”中采集近30天的访客数据，分析店铺流量构成、流量趋势，以及各渠道流量的明细情况。 课堂实操 分析店铺流量来源明细 3 2.1 流量数据分析 分析店铺流量结构（构成，变化，明细） 在生意参谋“流量”模块的“店铺来源”中采集近30天的访客数据，分析店铺流量构成、流量趋势，以及各渠道流量的明细情况。 课堂实操 分析店铺流量来源明细（复合饼图） 3 2.1 流量数据分析 分析店铺流量结构（构成，变化，明细） 在生意参谋“流量”模块的“店铺来源”中采集近30天的访客数据，分析店铺流量构成、流量趋势，以及各渠道流量的明细情况。 课堂实操 分析店铺流量来源明细（复合饼图） 3 求和项:访客数 手淘推荐 直通车 手淘搜索 我的淘宝 购物车 手淘拍立淘 淘内免费其他 手淘其他店铺商品详情 手淘旺信 淘宝客 13599 8937 3419 2699 1036 608 252 214 200 197 求和项:访客数2 手淘推荐 直通车 手淘搜索 我的淘宝 购物车 手淘拍立淘 淘内免费其他 手淘其他店铺商品详情 手淘旺信 淘宝客 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2.1 流量数据分析 流量质量即流量的优劣，体现的是流量的价值。其中优质流量带来优质的客户及更高的转化率，劣质流量带来的作用有限，还会浪费推广资金。 运营者分析某个渠道的流量质量时需要重点关注该渠道的访客的UV价值、转化率和加购率3个指标。具体计算公式如下（其中UV：uniquevisitor，指访问店铺或者商品的访客）： UV价值＝支付金额/访客数，访问客产生的价值 转化率＝支付人数/访客数 加购率＝加购人数/访客数 分析店铺流量质量 分析流量质量时，不能将“UV 价值”“转化率”“加购率”直接进行汇总，需要先将“UV价值”“转化率”“加购率”指标进行数据标准化，再将标准化后的数据进行求和汇总，得出“流量价值”数据，通过流量价值高低来分析各流量渠道的流量质量。这里采用 Min-Max 标准化方法进行数据标准化。Min-Max 标准化是指对原始数据进行线性变换，将值映射到[0,1]，其公式如下。 新数据＝（原数据-最小值）÷（最大值-最小值） 下面对某店铺不同渠道的流量质量进行分析，具体操作步骤如下。 课堂实操 2.1 流量数据分析 分析店铺流量质量 分析流量质量时，不能将“UV 价值”“转化率”“加购率”直接进行汇总，需要先将“UV价值”“转化率”“加购率”指标进行数据标准化，再将标准化后的数据进行求和汇总，得出“流量价值”数据，通过流量价值高低来分析各流量渠道的流量质量。这里采用 Min-Max 标准化方法进行数据标准化。Min-Max 标准化是指对原始数据进行线性变换，将值映射到[0,1]，其公式如下。 新数据＝（原数据-最小值）÷（最大值-最小值） 下面对某店铺不同渠道的流量质量进行分析，具体操作步骤如下。 步骤1：构建数据透视表，“来源等级”拖至“筛选器”，“流量来源”拖至“行”，“访客数”“UV价值”“支付转化率”拖至“值” 课堂实操 2.1 流量数据分析 分析店铺流量质量 分析流量质量时，不能将“UV 价值”“转化率”“加购率”直接进行汇总，需要先将“UV价值”“转化率”“加购率”指标进行数据标准化，再将标准化后的数据进行求和汇总，得出“流量价值”数据，通过流量价值高低来分析各流量渠道的流量质量。这里采用 Min-Max 标准化方法进行数据标准化。Min-Max 标准化是指对原始数据进行线性变换，将值映射到[0,1]，其公式如下。 新数据＝（原数据-最小值）÷（最大值-最小值） 下面对某店铺不同渠道的流量质量进行分析，具体操作步骤如下。 步骤2：在“来源等级”选择“二级来源” 课堂实操 2.1 流量数据分析 分析店铺流量质量 分析流量质量时，不能将“UV 价值”“转化率”“加购率”直接进行汇总，需要先将“UV价值”“转化率”“加购率”指标进行数据标准化，再将标准化后的数据进行求和汇总，得出“流量价值”数据，通过流量价值高低来分析各流量渠道的流量质量。这里采用 Min-Max 标准化方法进行数据标准化。Min-Max 标准化是指对原始数据进行线性变换，将值映射到[0,1]，其公式如下。 新数据＝（原数据-最小值）÷（最大值-最小值） 下面对某店铺不同渠道的流量质量进行分析，具体操作步骤如下。 步骤3：在“行标签”中选择“值筛选”&“前10项”，并将弹出对话框中“最大”设定为15 课堂实操 2.1 流量数据分析 分析店铺流量质量 分析流量质量时，不能将“UV 价值”“转化率”“加购率”直接进行汇总，需要先将“UV价值”“转化率”“加购率”指标进行数据标准化，再将标准化后的数据进行求和汇总，得出“流量价值”数据，通过流量价值高低来分析各流量渠道的流量质量。这里采用 Min-Max 标准化方法进行数据标准化。Min-Max 标准化是指对原始数据进行线性变换，将值映射到[0,1]，其公式如下。 新数据＝（原数据-最小值）÷（最大值-最小值） 下面对某店铺不同渠道的流量质量进行分析，具体操作步骤如下。 步骤4：点击“计算字段”，将名称更改为“加购率”，编辑公式为“=加购人数/访客数”，点击确定将加购率字段加入数据透视表 课堂实操 2.1 流量数据分析 分析店铺流量质量 分析流量质量时，不能将“UV 价值”“转化率”“加购率”直接进行汇总，需要先将“UV价值”“转化率”“加购率”指标进行数据标准化，再将标准化后的数据进行求和汇总，得出“流量价值”数据，通过流量价值高低来分析各流量渠道的流量质量。这里采用 Min-Max 标准化方法进行数据标准化。Min-Max 标准化是指对原始数据进行线性变换，将值映射到[0,1]，其公式如下。 新数据＝（原数据-最小值）÷（最大值-最小值） 下面对某店铺不同渠道的流量质量进行分析，具体操作步骤如下。 步骤5-8：加入标准化：uv价值，标准化：转化率，标准化：加购率，标准化：流量价值，流量价值 课堂实操 2.1 流量数据分析 分析店铺流量质量 分析流量质量时，不能将“UV 价值”“转化率”“加购率”直接进行汇总，需要先将“UV价值”“转化率”“加购率”指标进行数据标准化，再将标准化后的数据进行求和汇总，得出“流量价值”数据，通过流量价值高低来分析各流量渠道的流量质量。这里采用 Min-Max 标准化方法进行数据标准化。Min-Max 标准化是指对原始数据进行线性变换，将值映射到[0,1]，其公式如下。 新数据＝（原数据-最小值）÷（最大值-最小值） 下面对某店铺不同渠道的流量质量进行分析，具体操作步骤如下。 步骤5-8：加入标准化：uv价值，标准化：转化率，标准化：加购率，标准化：流量价值，流量价值 课堂实操 2.1 流量数据分析 分析店铺流量质量 分析流量质量时，不能将“UV 价值”“转化率”“加购率”直接进行汇总，需要先将“UV价值”“转化率”“加购率”指标进行数据标准化，再将标准化后的数据进行求和汇总，得出“流量价值”数据，通过流量价值高低来分析各流量渠道的流量质量。这里采用 Min-Max 标准化方法进行数据标准化。Min-Max 标准化是指对原始数据进行线性变换，将值映射到[0,1]，其公式如下。 新数据＝（原数据-最小值）÷（最大值-最小值） 下面对某店铺不同渠道的流量质量进行分析，具体操作步骤如下。 步骤9-10：对标准化：流量价值及流量价值进行数据条样式修改 课堂实操 2.1 流量数据分析 分析店铺流量质量 分析流量质量时，不能将“UV 价值”“转化率”“加购率”直接进行汇总，需要先将“UV价值”“转化率”“加购率”指标进行数据标准化，再将标准化后的数据进行求和汇总，得出“流量价值”数据，通过流量价值高低来分析各流量渠道的流量质量。这里采用 Min-Max 标准化方法进行数据标准化。Min-Max 标准化是指对原始数据进行线性变换，将值映射到[0,1]，其公式如下。 新数据＝（原数据-最小值）÷（最大值-最小值） 思考问题： 1. 对数据进行标准化的意义？ 2. 流量价值的公式能不能进行优化和更改？ 课堂实操 2.2 销售数据分析 明确数据分析的目标(例如对于销售数据,可以分析支付金额,访客数,新增访客数,支付转化率等)。 1 围绕该目标收集相关数据，整理并进行相关数据分析，找到销售数据变化的原因。 2 对店铺经营策略做出适当调整，以改善销售情况。 3 销售数据体现店铺的运营成果,通过分析运营销售数据来调整和优化营销策略 2.2 销售数据分析 分析店铺交易情(店铺交易数据) 在生意参谋“交易”模块中采集近4个月的销售数据，分析店铺交易情况。在分析时，由于单日数据趋势波动起伏不定，下面以“周”为时间维度分析店铺交易的整体趋势情况，具体操作步骤如下。 步骤1-3:在”日期”字段前插入两个新列,分别为”周”和”星期”,并使用公式”=weeknum(c2,2)&”周””及”=text(c2,”aaaa”)”填充两个新列. 课堂实操 2.2 销售数据分析 分析店铺交易情况 在生意参谋“交易”模块中采集近4个月的销售数据，分析店铺交易情况。在分析时，由于单日数据趋势波动起伏不定，下面以“周”为时间维度分析店铺交易的整体趋势情况，具体操作步骤如下。 步骤4:创建数据透视表,将”周”放在”行”区域,”支付金额”,”访客数”,”支付转化率”放在”值”区域,并设定”支付转化率”的汇总方式是基于”平均值”. 课堂实操 2.2 销售数据分析 分析店铺交易情况 在生意参谋“交易”模块中采集近4个月的销售数据，分析店铺交易情况。在分析时，由于单日数据趋势波动起伏不定，下面以“周”为时间维度分析店铺交易的整体趋势情况，具体操作步骤如下。 步骤5-6:剔除不完整周的统计数据(这里是剔除27周和44周),并插入组合图表,3个系类的组合图表均是”折线图”,并将”支付转化率”作为”次坐标轴” 课堂实操 2.2 销售数据分析 分析店铺交易情况 在生意参谋“交易”模块中采集近4个月的销售数据，分析店铺交易情况。在分析时，由于单日数据趋势波动起伏不定，下面以“周”为时间维度分析店铺交易的整体趋势情况，具体操作步骤如下。 步骤7:店铺按照周的变化的运营效果,请同学们思考,图中的变化趋势会给店铺运营人员带来什么启示. 课堂实操 2.2 销售数据分析 分析店铺交易情况 在生意参谋“交易”模块中采集近4个月的销售数据，分析店铺交易情况。在分析时，由于单日数据趋势波动起伏不定，下面以“周”为时间维度分析店铺交易的整体趋势情况，具体操作步骤如下。 步骤8:变更数据透视表,将”周”拖入”筛选器”,”星期”拖入”行”,”支付金额”和”支付转化率”拖入”值”,将”支付转化率”的汇总方式更改成”平均值” 课堂实操 2.2 销售数据分析 分析店铺交易情况 在生意参谋“交易”模块中采集近4个月的销售数据，分析店铺交易情况。在分析时，由于单日数据趋势波动起伏不定，下面以“周”为时间维度分析店铺交易的整体趋势情况，具体操作步骤如下。 步骤9:插入组合图,设定”支付转化率”在次坐标轴上,请同学们思考,图中能呈现什么结论. 课堂实操 2.2 销售数据分析 分析店铺交易情况 思考下面的两张图,同学们对于店铺运营上有没有什么建议? 课堂实操 2.2 销售数据分析 商品成本 商品成本是影响企业总成本的关键因素之一，主要包括商品采购成本、运输成本、人工成本、商品损耗等。 影响企业 成本的因素 推广成本 推广成本是企业开展付费推广营销所产生的花费，例如投放直通车、超级智钻等付费广告，邀请短视频达人或达人主播进行推广，邀请淘宝客、小红书达人进行推广等。 固定成本 固定成本又称固定费用，指成本总额在一定时期和一定业务量范围内，不受业务量增减变动影响或者受影响不大的成本。对于电商企业来说，固定成本主要包括场地租金、员工工资、网络信息费，以及设备折旧费等。 2.2 销售数据分析 预测店铺利润 线性预测法是根据自变量 X 和因变量 Y 之间的变化关系，建立 X 与 Y 的线性回归方程进行预测的一种方法。由于影响店铺利润的因素是多方面的，所以运营者在运用线性预测法时，需要对影响利润的因素进行多方面的分析和研究。只有当众多的因素中存在某一个因素对变量 Y 的影响明显高于其他因素时，才能将这个变量作为自变量 X。 下面运用线性预测法预测某店铺的利润，具体操作步骤如下。 步骤1:计算利润,使用”=b2-sum(c2:e2)”公式计算利润,并使用填充句柄来填充其他单元格 课堂实操 2.2 销售数据分析 预测店铺利润 线性预测法是根据自变量 X 和因变量 Y 之间的变化关系，建立 X 与 Y 的线性回归方程进行预测的一种方法。由于影响店铺利润的因素是多方面的，所以运营者在运用线性预测法时，需要对影响利润的因素进行多方面的分析和研究。只有当众多的因素中存在某一个因素对变量 Y 的影响明显高于其他因素时，才能将这个变量作为自变量 X。 下面运用线性预测法预测某店铺的利润，具体操作步骤如下。 步骤2 : 使用GROWTH函数来预测未来的商品成本,推广成本,固定成本 课堂实操 2.2 销售数据分析 预测店铺利润 线性预测法是根据自变量 X 和因变量 Y 之间的变化关系，建立 X 与 Y 的线性回归方程进行预测的一种方法。由于影响店铺利润的因素是多方面的，所以运营者在运用线性预测法时，需要对影响利润的因素进行多方面的分析和研究。只有当众多的因素中存在某一个因素对变量 Y 的影响明显高于其他因素时，才能将这个变量作为自变量 X。 下面运用线性预测法预测某店铺的利润，具体操作步骤如下。 步骤2 : 使用GROWTH函数来预测未来的商品成本,推广成本,固定成本 课堂实操 2.2 销售数据分析 预测店铺利润 线性预测法是根据自变量 X 和因变量 Y 之间的变化关系，建立 X 与 Y 的线性回归方程进行预测的一种方法。由于影响店铺利润的因素是多方面的，所以运营者在运用线性预测法时，需要对影响利润的因素进行多方面的分析和研究。只有当众多的因素中存在某一个因素对变量 Y 的影响明显高于其他因素时，才能将这个变量作为自变量 X。 下面运用线性预测法预测某店铺的利润，具体操作步骤如下。 步骤3 : 按照步骤1中即可计算出预测的利润 课堂实操 2.2 销售数据分析 预测店铺利润 线性预测法是根据自变量 X 和因变量 Y 之间的变化关系，建立 X 与 Y 的线性回归方程进行预测的一种方法。由于影响店铺利润的因素是多方面的，所以运营者在运用线性预测法时，需要对影响利润的因素进行多方面的分析和研究。只有当众多的因素中存在某一个因素对变量 Y 的影响明显高于其他因素时，才能将这个变量作为自变量 X。 思考问题: 采用不同的自变量X来求对应Y的值,例如前面例子中的预测固定成本是基于推广成本和自身的已知变量,可以思考采用不同的方法来预测,例如采用成交金额和自身的已知变量来预测未知的固定成本,其中有什么不同之处? 课堂实操 2.3 服务数据分析 物流服务 订单时效分析 异常物流分析 服务数据分析 客户服务 客服人员绩效考核 2.3 服务数据分析 订单时效分析 订单时效是指从客户支付订单开始，到客户签收商品的时间跨度，即支付-签收时长。一般来说，与订单时效相关的指标主要有4个： 支付-发货时长 发货-揽收时长 揽收-派送时长 派送-签收时长 物流服务 分析 异常物流分析 异常物流是指未在规定的时间内完成发货、揽收、派送或签收商品。异常物流分析主要是分析店铺中： 发货异常 揽收异常 派送异常 签收异常 2.3 服务数据分析 分析订单时效 通过线路时效达成率可以分析物流的表现情况，线路时效达成率的计算公式如下。 线路时效达成率＝支付后在时效标准内签收的子订单量/支付且已签收子订单量 在生意参谋“物流”模块的“指标监控”中采集近期订单时效数据，对线路时效达成率进行分析，具体操作步骤如下。 步骤1-2:构建透视表,将”日期”添加到”行”,”类型”添加到”列”,将”线路时效达成率”添加到”值”,并设定为”平均值” 课堂实操 2.3 服务数据分析 分析订单时效 通过线路时效达成率可以分析物流的表现情况，线路时效达成率的计算公式如下。 线路时效达成率＝支付后在时效标准内签收的子订单量/支付且已签收子订单量 在生意参谋“物流”模块的“指标监控”中采集近期订单时效数据，对线路时效达成率进行分析，具体操作步骤如下。 步骤3:对透视图构建折线图,并思考一个问题,自身的线路达成率为何小于业界平均的线路达成率? 课堂实操 2.3 服务数据分析 店铺客服人员的考核一般以关键绩效指标（Key Performance Indicator，KPI）为主，即将客服人员需要完成的工作标准以指标的形式罗列出来，对客服人员进行目标式的量化考核。 ● 客服人员绩效考核 绩效考核表项目 说明 考核的指标（KPI） 根据客服人员的工作质量、团队合作能力、工作态度等制订考核指标，如咨询转化率、客单价、响应时间等数据指标 评分的标准 分别对不同的考核指标制订相应的评分标准，评分标准的制订要灵活，例如，销售旺季和淡季需要分别制订不同的评分标准 权重的分配 为考核指标分配相应的权重，某个指标的权重能够直接体现出该指标在整个KPI考核中的重要程度，全部指标的权重之和为 100% 客服人员绩效考核表的内容 2.3 服务数据分析 店铺客服人员的考核一般以关键绩效指标（Key Performance Indicator，KPI）为主，即将客服人员需要完成的工作标准以指标的形式罗列出来，对客服人员进行目标式的量化考核。 ● 客服人员绩效考核 KPI 释义 计算公式 咨询转化率 所有咨询客服并成交的人数与所有咨询客服总人数的比值 咨询转化率＝成交总人数/咨询总人数 订单支付率 成交总笔数与下单总笔数的比值 订单支付率＝成交总笔数/下单总笔数 落实客单价 在一定周期内，客服人员个人的客单价与店铺客单价的比值 落实客单价＝客服人员个人的客单价/店铺客单件 响应时间 客户发起咨询后，客服人员回复客户的时间间隔，分为首次响应时间和平均响应时间 / 售后及日常工作 售后处理工作效果以及日常工作态度 / 店铺客服主要 KPI 某淘宝店铺客服人员绩效考核表 考核年月： 年 月 被考核客服： 被考核人签字： 序号 KPI 权重 详细描述 标准 分值 得分 1 询单转化率（X） 30% 成交总人数/咨询总人数 X≥65% 100 60%≤X＜65% 90 55%≤X＜60% 80 45%≤X＜55% 75 X＜45% 65 2 订单支付率（F） 25% 成交总笔数/下单总笔数 F≥90% 100 80%≤F＜90% 90 70%≤F＜80% 80 60%≤F＜70% 60 F＜60% 0 3 落实客单价（Y） 20% 客服人员个人的客单价/店铺客单价 Y≥1.18 100 1.14≤Y＜1.18 90 1.12≤Y＜1.14 80 1.1≤Y＜1.12 60 Y＜1.1 0 某淘宝店铺客服人员绩效考核表 考核年月： 年 月 被考核客服： 被考核人签字： 序号 KPI 权重 详细描述 标准 分值 得分 4 首次响应时间（ST） 5% 首次响应时间（秒） ST≤15 100 15＜ST≤20 90 20＜ST≤25 80 25＜ST≤30 60 ST＞30 0 5 平均响应时间（PT） 10% 平均响应时间（秒） PT≤30 100 30＜PT≤35 90 35＜PT≤45 80 45＜PT≤55 60 PT＞55 0 6 售后处理 5% 退货次数在5次以内满分，5次以上每次扣1分 100 换货次数在10次以内满分，10次以上每次扣1分 100 7 日常管理工作 5% 迟到、早退等 100 8 总得分 评 级 差评处理情况 业绩奖金 处理差评奖金 总奖金 3.1 服务数据分析 分析店铺客服人员的 KPI 店铺针对客服 KPI 考核制订了咨询转化率考核得分标准，咨询转化率＜15%得 0 分，15%≤咨询转化率＜20%得 50 分，20%≤咨询转化率＜30%得 60 分，≤30%咨询转化率＜35%得 70 分，≤35%咨询转化率＜40%得 80 分，咨询转化率≥40%得 100 分。咨询转化率在整个 KPI 考核中的权重为 30%，要求计算店铺 5 名客服人员的咨询转化率权重得分，具体操作步骤如下。 课堂实操 2.3 服务数据分析 ● 提高咨询转化率的方法 及时做出回复 1 热情迎接问候 2 及时解决客户提出的疑问 3 灵活应对客户询单后的反应 4 有效催付 5 客户行为反应 客服人员应对方法 客服人员询问需求后客户 无回应 5分钟后再次联系客户，询问其需求 对商品存在疑惑， 未下单 以专业的知识为客户介绍商品的各个方面，让其全面、详细地了解商品 迟疑不决，想再考虑考虑 将客户的相关信息记录下来，包括客户ID、具体需求、未下单原因，30分钟后继续跟进再次询问。如果店铺有促销活动，告知客户活动期限，刺激客户尽快下单 觉得价格太贵， 未下单 向客户介绍店铺活动信息、多件优惠、包邮、赠品等优惠政策 常见的客户行为及其应对方法 2.3 服务数据分析 ● 提高咨询转化率的方法 及时做出回复 1 热情迎接问候 2 及时解决客户提出的疑问 3 灵活应对客户询单后的反应 4 有效催付 5 客户行为反应 客服人员应对方法 告知活动后，客户仍未下单 10 分钟后询问客户是否对活动信息存在不明白之处，若有，则再次向客户介绍活动详情；若没有，则再次向客户说明活动期限，刺激客户尽快下单 由于缺货未下单 将客户的ID、看中的商品信息、未下单原因等详细信息记录下来，以备后续跟进，并向客户表示歉意 下单后未付款 10～15 分钟后跟进，询问客户未付款原因，并合理催单 常见的客户行为及其应对方法 2.3 服务数据分析 ● 提高咨询转化率的方法 及时做出回复 1 热情迎接问候 2 及时解决客户提出的疑问 3 灵活应对客户询单后的反应 4 有效催付 5 催付场景 催付话术 客户咨询后 未下单 ①您好，您选得怎么样了？您之前看中的这款商品销量非常好，如果您喜欢要趁早拍下哦！您越早支付我们就能越早为您安排发货，您就能越早收到商品。如果您对商品还有疑问的话，我还可以给您介绍哦！ ②您好，这个商品很热销，同一时间很多人都在抢购，您的眼光真好！不知道您在哪方面还有疑问，有没有需要我帮助的呢？ ③您选好了吗？我这边还没有看到您的订单呢，看好别犹豫，这款商品的库存不多，所以如果您喜欢这款商品就快些拍下吧，质量有保证，相信不会让您失望的。 ④您拍下了吗？我这边还没有看见您的订单呢，不知道您有没有选择好呢，如果您还有什么疑问，麻烦您浪费一分钟的时间，我们可以帮您解决一下。如果您选好了商品，就尽快拍下付款吧！ ⑤您好，现在已经进入下午最后 1 小时发货高峰期，如果您有挑中的商品请尽快下单，我们今天就可以为您安排发货哦！ 不同场景下的催付话术 2.3 服务数据分析 ● 提高咨询转化率的方法 及时做出回复 1 热情迎接问候 2 及时解决客户提出的疑问 3 灵活应对客户询单后的反应 4 有效催付 5 催付场景 催付话术 客户咨询后 下单但未 付款 ①温馨提醒：大促活动期间的销售速度比较快，为了避免自己喜欢的商品被别人拍完，建议您尽快拍下付款哦！ ②您好，我这边看到您的订单还没有付款，您还有哪些不清楚的地方呢？我很乐意为您解答哦！ ③您好，很高兴看到您拍下××商品，××××××这个地址对吗？发××快递您能收到吗？为了您能尽快收到商品，请您尽快付款哦！ ④您好，折扣已经帮您改好啦，为您申请了好久呢，您尽快付款吧，付款后马上给您安排发货哦！ ⑤您好，看到您在活动中抢到了我们的商品，真的很幸运！您还没有付款，遇到什么问题了吗？再过一会儿交易就要自动关闭了，一旦其他人在有货时完成支付，您就会失去这次机会，所以您尽快付款才能抢到商品哦！ ⑥亲爱的××，您在我们店拍下的商品还没有付款，因为您是我们的老客户了，我特意向店长申请了超级会员价格，比您拍时还便宜了不少呢！请您尽快付款吧 不同场景下的催付话术 2.3 服务数据分析 ● 提高咨询转化率的方法 及时做出回复 1 热情迎接问候 2 及时解决客户提出的疑问 3 灵活应对客户询单后的反应 4 有效催付 5 催付场景 催付话术 客户静默 下单但未 付款 ①您好呀！看到您在我们店铺拍下的订单，我们库房已为您预留了商品，如果您方便的话请在下午 5 点前及时付款，以免耽误给您发货；库房每天下午 5 点前统一发货。祝您购物愉快，天天好心情！ ②您好，您在我们店铺拍下的商品已经确认，现在我们每天前 200 名付款的人都能获赠精美礼品，您现在付款还来得及哦！ ③您好，看到您还没有付款，我们是 7 天无理由退换，现在付款还可以帮您购买运费保险，收到商品以后包您满意！万一不满意也没有后顾之忧，不合适、不喜欢的话都能随时退换，请您尽快付款吧 不同场景下的催付话术 $$