客户服务与管理中的数据分析

客户服务与管理中的数据分析

1天(6小时/天)

本课程《客户服务与管理中的数据分析》旨在帮助企业管理人员及相关从业人员解决客户服务中数据过多、分析困难的问题。课程背景指出,许多企业设置了大量客户服务追踪指标(如客户满意度),但过多的考核指标易导致员…

课程介绍
本课程《客户服务与管理中的数据分析》旨在帮助企业管理人员及相关从业人员解决客户服务中数据过多、分析困难的问题。课程背景指出,许多企业设置了大量客户服务追踪指标(如客户满意度),但过多的考核指标易导致员工无所适从,管理者难以从混乱数据中找出重点,从而影响决策和客户体验优化。课程目标包括:重视日常经营数据统计与大数据分析的重要性,理解客户服务关键经营数据组成及相关公式,掌握常用数据分析方法,并能结合客户保有、发展和维护设计有效数据模板。课时大纲涵盖数据思维、数据分析步骤、指标维度、数据分析工具(如RATER指数、RFM指数、AARRR模型)等核心内容,通过互动讨论和主题练习(如电话销售应用)强化实操能力。本课程适合企业各层级管理人员及市场、销售、客户服务从业人员,帮助学员从数据中洞察规律、挖掘价值,实现理性决策与感性服务的结合,提升客户服务与管理效能。
课程背景
⼤ 多数企业对客户服务设置了很多追踪指标,如“客户满意度”。客户满意度是对顾客满意程度的衡量指标。通过连续性的定量研究,获得客户对特定服务的满意度、消费缺陷、再次购买率与推荐率等指标的评价,找出内、外部客户的核心问题,发现最快捷、有效的途径,实现最大化价值。 现实是需要考核的指标有很多,出现很多问题:过多的考核指标对被考核人来说会引起心理上的无所适从,搞不清楚工作的轻重缓急,无法更为有效地安排自己的工作,搞不清楚怎么做才能达成绩效考核要求,进而会使绩效考核流于形式。 对于管理者和企业来说,数据太多太混乱,容易导致分析困难、思路混乱、找不到需要关注的重点,不知道数据反映出的真相到底是什么?从而无法做出更明智的策略来改善客户服务和优化客户体验。
课程目标
重视日常经营数据统计与大数据分析的重要性 理解客户服务过程中的关键经营数据组成及相关公式 掌握常用数据分析的方法能结合当下客户保有、发展以及维护有效的数据模板
人人需要掌握的数据思维 21世纪最有价值的信息:数据 你身边的数据有哪些? 数据分析定义 数据分析的目的 我以为vs数据证明 单一数据vd多个数据的组合 数据分析常见的困惑 分析用来干嘛 无从下手 不清楚如何分析 找不到真正的原因 不清楚如何提出有效的改进措施 掌握数据思维的重要性 思维和逻辑是基础也是核心 业务数据分析的核心:体现重点、问题、机会、原因 洞察规律,挖掘价值 理性决策,感性服务 数据分析的步骤 【互动讨论】以前你是如何进行数据分析的? 定义问题,明确数据分析目的 数据分析反映什么现状? 数据分析解决什么问题? 希望达到的效果和目的? 体现多维的利益 规划数据分析框架与模型 数据分析的提纲 数据分析的模型 数据分析需要的数据/时间段 结合实际作业活动综合考虑 原始数据的采集与归类 原始数据的调研/收集/查取 原始数据的整理/核实 原始数据的归类/初加工 结合现场与数据的客观分析 单维度分析 多维度分析 考虑宏观/微观、直接性/相关性 审视、求证、完善后的数据展现 数据表格结构化:EXCEL 数据可视化图表:PPT 基于绩效改善的报告撰写 找出事情/问题的本质 得出现状/期望的结论 提出可行的建议/意见 数据分析后,组织有效解决与提升 拟定解决方案PDCA+SMART 分解行动计划WBS+5W2H 数据分析的指标及维度 实际业务中的核心指标与虚荣指标 核心驱动指标 虚荣数据指标 区分时间业务中的核心指标和虚荣指标 数据分析中的维度和度量 维度:说明和观察的角度 度量:衡量数据的标准 客户服务中常见数据分析维度 客户画像中的关键指标 客户保有的数量/质量 客户发展的数量/质量/频率/范围 客户服务的数量/质量/频率/范围 客户维护的数量/质量/频率/范围 【主题练习】结合不同分析维度vs对象设计关键数据表格 数据分析实践:善用数据分析工具 完成情况公式 达成率=一定时期内xx额/一定时期内业绩指标*100% 同比增长率=(年\月\周同期xx额-当期xx额)/同期xx额*100% 环比增长率=(年\月\上一周期xx额-当期xx额)/同期xx额*100% 折扣率=折让金额/总销售金额*100%(日、周、月、年同理可推) ATV=营业额/客单数(日、周、月、年同理可推) 连带率=销售件数/客单数(日、周、月、年同理可推) 客单价=销售金额÷成交笔数(日、周、月、年同理可推) 业绩完成中关于客户邀约与服务相关的数据分析 VIP与非VIP在业绩中的比例 老顾客vs新顾客在业绩中的比例 活动中的不同等级客户的业绩比例( 衡量客户服务质量的RATER指数 Reliability信赖度 Assurance专业度 Tangibles有形度 Empathy同理度 Responsiveness反应度 衡量客户价值和创立能力的RFM指数 Recency最近一次消费 Frequency消费频率 Monetary消费额 贯穿客户全生命周期的AARRR模型 Acquisition获潜客 Activation激活 Revenue销售变现 Retention留存 Referral推荐 【主题练习】数据分析在电话销售中的应用
莫言
莫言
常住地:四川省 成都市

莫言老师是通用管理与职业素养领域实战派专家,拥有18年+全国零售运营管理经验,足迹遍布50+城市、服务500+门店,累计授课超3万小时,培养千余名终端管理者。她以“寓教于乐、实战分享、定制应用、尊重版权”为授课核心,课程融合原创版权内容与真实业务场景,擅长结合企业痛点开发落地工具,助力人才梯队建设与业绩提升。作为多项国际认证培训师及“我是好讲师”全国百强讲师,其课程深受中国银行、国家电网、中国烟草等大型国企及金融机构认可。