服务大数据从何说起？
随着互联网技术的快速发展和日新月异，收集电子商务数据进行深度挖掘，并从中创造价值，将成为电子商务企业的主要竞争力。
谈及服务大数据在电商领域的应用，必然要对电商进行剖析，我们将构成电商的4要素“商城、消费者、产品和物流”，作为服务大数据分析的切入点。
解构大数据的应用
（1）以云技术为基础核心
云技术是基于网络技术的应用云计算的商业模式，将信息技术、管理平台技术、应用技术进行整合，形成浩瀚的资源池，灵活方便地按需使用。
电商云技术的典型
（2）用于精准策划和精准营销
有效策划和营销始终是电商企业追求利益最大化的手段之一。在大数据时代的背景下，若想比传统的策划和营销更进一步，精准策划和精准营销则为其创造了更大的可能性。
（3）致力于提升用户体验
毋庸置疑，如何提升用户体验是企业服务的核心问题。而如何提升用户体验及产品服务的认可度，则是各大电商必须要牢牢抓紧的“救命稻草”。谁能从用户口碑中脱颖而出，谁就占据了市场。对大数据的分析，自然也少不了围绕用户购物感受做文章。
（4）将成为电商发展趋势
当阿里巴巴、百度、腾讯等海量数据的拥有者，在获得数据挖掘带来的巨大财富时。数据服务已逐步成为中国电商的发展趋势，出售数据和相关服务成为新的利益增长点。
服务大数据分析什么？
作为电商，您觉得客服对订单转化率、客单价、品牌口碑作用几何？来看看服务大数据就知道了。我们把服务大数据分为两大类，售前客服和售后客服，并从客服接待数据、客服销售数据、客单价数据、成功率数据、工作情况数据5个维度进行深度分析。
客服工作中的8大痛点
痛点1：咨询量偏少
影响因素：没流量
解决方法：多渠道引流，多参加活动，针对老客户多开展优惠活动（这个问题留给运营汪吧~）
痛点2：客服销售额偏少
影响因素：产品熟悉度、客服主动性不够、沟通话术欠缺，推销技巧不给力
解决方法：产品定期培训与考核、加强客服服务意识的灌输，沟通话术与销售技巧的培训与考核
痛点3：客单价、客件数偏少
影响因素：产品关联性的熟悉度、客服主动积极性、关联推荐、搭配套餐
解决方法：产品定期培训与考核、加强客服服务意识的灌输，沟通话术与销售技巧的培训与考核
痛点4：询单转化率
影响因素：主动积极性、产品熟悉度、催付话术与时间点
解决方法：产品定期培训与考核、加强客服服务意识的灌输，催付话术与注意事项的培训
痛点5：答问比
影响因素：主动积极性、产品熟悉度、回复技巧
解决方法：产品定期培训与考核、加强客服服务意识的灌输，回复技巧的培训（一句话分行回复）
痛点6：回复率
影响因素：回复技巧、服务意识
解决方法：加强客服服务意识的灌输，回复技巧的培训（转售后之前、打广告等都要回复）
痛点7：首次响应时间
影响因素：回复技巧、设置操作
解决方法：回复技巧的培训（例如设置自动回复）、旺旺操作的培训（每次更新自动回复及的设置漫游）
痛点8：平均响应时间
影响因素：打字速度、使用快捷语、产品的熟悉度
解决方法：加强打字练习、快捷回复使用技巧、产品定期培训与考核
科技分析与思路挖掘
面临现有客户服务中遇到的痛点及潜在问题，如何更全面地监控数据，更精准地抓取痛点，成为客服有效提升水准的新命题。我们从“梳理客服渠道、构建一体化服务平台、数据归一”3方面着手。
搜集客户服务渠道信息，结合CRM客户属性和分类，对业务运行状况和客户服务消费偏好、热点，进行深入分析挖掘，
改善各渠道用户体验，提升运营效率，实现接触渠道智能化、自动化触电营销，为个性化营销方案提供支持。
通过构建可视化、全局化的分析体系，把服务大数据从“定性到定量、局部到全局、不可预测到可预测”，进行全面升级。
