数据化运营第8章
数据化运营管理课程设计
数据化运营管理课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解数据化运营管理的基本概念，掌握数据收集、处理和分析的基本方法。
2. 使学生了解数据化运营管理在企业和组织中的应用场景，掌握相关理论知识。
3. 帮助学生掌握运用数据解决实际问题的步骤和技巧，提高数据思维能力。
技能目标：1. 培养学生运用信息技术进行数据收集、处理和分析的能力。
2. 培养学生运用数据化运营管理知识，解决实际问题的能力。
3. 提高学生的团队协作能力和沟通能力，使其能够在项目中进行有效分工与协作。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据化运营管理的兴趣，激发学习热情，形成主动学习的态度。
2. 培养学生具有数据敏感度，认识到数据在企业和组织决策中的重要性。
3. 培养学生的创新意识，鼓励他们敢于尝试，勇于实践，将数据化运营管理知识应用于实际生活和工作中。
课程性质：本课程旨在帮助学生建立数据化运营管理的知识体系，提高运用数据分析和解决实际问题的能力。
学生特点：学生具备一定的信息技术基础，对新鲜事物充满好奇心，但可能缺乏实际应用经验。
教学要求：结合学生特点，注重理论联系实际，以案例教学和实践操作为主，培养学生的实际操作能力和数据分析思维。
在教学过程中，注重引导学生主动参与，提高课堂互动性，确保课程目标的实现。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述具体的学习成果。
二、教学内容本课程教学内容分为以下四个模块：1. 数据化运营管理基础知识- 教材章节：第一章 数据化运营管理概述- 内容：数据化运营管理的定义、作用、发展历程；数据类型及数据采集方法。
2. 数据处理与分析方法- 教材章节：第二章 数据处理与分析技术- 内容：数据清洗、数据整理、数据可视化；常用数据分析方法，如描述性分析、关联分析等。
3. 数据化运营管理应用案例- 教材章节：第三章 数据化运营管理应用案例分析- 内容：电商、金融、零售等行业的数据化运营管理案例；案例分析与讨论。
4. 数据化运营管理实践- 教材章节：第四章 数据化运营管理实践- 内容：实践项目设计、数据采集与处理、数据分析与报告撰写；团队协作与成果展示。
企业运营数据分析与决策支持手册
企业运营数据分析与决策支持手册第1章企业运营数据分析概述 (4)1.1 数据分析的重要性 (4)1.2 企业运营数据类型与来源 (4)1.3 数据分析的方法与技术 (5)第2章数据收集与预处理 (5)2.1 数据收集方法与技巧 (5)2.1.1 文档收集 (6)2.1.2 数据库提取 (6)2.1.3 网络爬虫 (6)2.1.4 问卷调查 (6)2.1.5 访谈与座谈会 (6)2.2 数据清洗与整合 (6)2.2.1 数据清洗 (6)2.2.2 数据整合 (6)2.3 数据质量评估与改进 (7)2.3.1 数据质量评估 (7)2.3.2 数据质量改进 (7)第3章数据分析方法与模型 (7)3.1 描述性统计分析 (7)3.1.1 频数与频率分布 (7)3.1.2 图表展示（包括条形图、饼图、直方图等） (7)3.1.3 统计量度（包括均值、中位数、众数、方差、标准差等） (7)3.1.4 数据的偏态与峰度 (7)3.1.5 异常值处理 (7)3.2 相关性分析 (7)3.2.1 皮尔逊相关系数 (7)3.2.2 斯皮尔曼相关系数 (7)3.2.3 判定系数（解释变量对因变量的解释程度） (7)3.2.4 相关性检验（包括t检验、F检验等） (8)3.2.5 相关性矩阵 (8)3.3 回归分析 (8)3.3.1 一元线性回归 (8)3.3.2 多元线性回归 (8)3.3.3 逻辑回归（适用于因变量为分类变量） (8)3.3.4 非线性回归（包括多项式回归、指数回归等） (8)3.3.5 回归模型评估（包括R平方、调整R平方、C、BIC等） (8)3.4 时间序列分析 (8)3.4.1 平稳性检验（包括单位根检验、ADF检验等） (8)3.4.2 自相关函数与偏自相关函数 (8)3.4.3 时间序列模型（包括AR、MA、ARMA、ARIMA等） (8)3.4.4 季节性分析 (8)第4章财务数据分析 (8)4.1 财务报表分析 (8)4.1.1 资产负债表分析 (8)4.1.2 利润表分析 (8)4.1.3 现金流量表分析 (9)4.2 财务比率分析 (9)4.2.1 偿债能力分析 (9)4.2.2 营运能力分析 (9)4.2.3 盈利能力分析 (9)4.2.4 财务稳定性分析 (9)4.3 成本效益分析 (9)4.3.1 成本分析 (9)4.3.2 效益分析 (9)4.3.3 成本效益平衡分析 (9)第5章市场数据分析 (10)5.1 市场规模与增长分析 (10)5.1.1 市场总量分析 (10)5.1.2 增长趋势预测 (10)5.1.3 市场潜力分析 (10)5.2 市场细分与目标客户 (10)5.2.1 市场细分方法 (10)5.2.2 目标市场选择 (10)5.2.3 目标客户分析 (10)5.3 竞品分析 (10)5.3.1 竞品市场占有率分析 (10)5.3.2 竞品产品特点分析 (10)5.3.3 竞品营销策略分析 (11)5.3.4 竞品发展趋势分析 (11)第6章供应链数据分析 (11)6.1 供应链结构分析 (11)6.1.1 供应链层级结构分析 (11)6.1.2 节点企业分析 (11)6.1.3 信息流、物流和资金流分析 (11)6.2 库存管理分析 (11)6.2.1 库存水平分析 (11)6.2.2 库存周转率分析 (12)6.2.3 库存结构分析 (12)6.3 物流优化分析 (12)6.3.1 运输优化分析 (12)6.3.2 仓储优化分析 (12)6.3.3 配送优化分析 (12)第7章人力资源数据分析 (12)7.1 人员结构分析 (12)7.1.2 职位结构分析 (12)7.1.3 学历结构分析 (13)7.1.4 职称结构分析 (13)7.2 人员绩效分析 (13)7.2.1 绩效考核指标体系 (13)7.2.2 员工绩效分布分析 (13)7.2.3 绩效与薪酬关联分析 (13)7.2.4 绩效改进措施 (13)7.3 招聘与离职分析 (13)7.3.1 招聘渠道分析 (13)7.3.2 招聘成本分析 (13)7.3.3 离职原因分析 (13)7.3.4 离职率分析 (14)7.3.5 招聘与离职关联分析 (14)第8章客户数据分析 (14)8.1 客户满意度分析 (14)8.1.1 客户满意度调查方法 (14)8.1.2 客户满意度指标体系 (14)8.1.3 客户满意度数据分析 (14)8.1.4 提升客户满意度的策略 (14)8.2 客户忠诚度分析 (14)8.2.1 客户忠诚度定义及评价指标 (14)8.2.2 客户忠诚度影响因素分析 (14)8.2.3 客户忠诚度数据分析方法 (15)8.2.4 提升客户忠诚度策略 (15)8.3 客户价值分析 (15)8.3.1 客户价值评价指标 (15)8.3.2 客户价值分类方法 (15)8.3.3 客户价值数据分析 (15)8.3.4 客户价值提升策略 (15)第9章决策支持系统构建 (15)9.1 决策支持系统概述 (15)9.2 数据可视化与仪表盘设计 (16)9.3 数据挖掘与预测分析 (16)9.4 决策模型与应用 (16)第10章企业运营决策实践案例 (16)10.1 财务决策案例 (16)10.1.1 资金筹措方案分析 (16)10.1.2 成本控制策略制定 (17)10.1.3 投资项目评估与决策 (17)10.2 市场决策案例 (17)10.2.1 市场趋势分析 (17)10.2.2 竞争对手分析 (17)10.3 供应链决策案例 (17)10.3.1 供应商选择与评估 (17)10.3.2 库存控制策略分析 (17)10.3.3 物流优化方案设计 (17)10.4 人力资源决策案例 (17)10.4.1 人才招聘与选拔策略 (17)10.4.2 员工绩效评估体系优化 (17)10.4.3 员工培训与发展计划制定 (17)第1章企业运营数据分析概述1.1 数据分析的重要性在当今信息化时代，数据分析已成为企业运营决策中不可或缺的一环。
信息化运营及安全管理制度范文(4篇)
信息化运营及安全管理制度范文第一章总则第一条根据国家相关法律法规、规章以及公司实际情况，为确保公司信息化运营安全、提升信息化运营效能，制定本制度。
第二条本制度适用于公司信息化运营过程中所有的人员和设备，包括但不限于公司内部员工、合作伙伴、供应商等。
第三条公司信息化运营安全管理的目标是保证信息系统的安全运行和信息的保密性、完整性和可用性。
加强对信息资产的保护和风险管理。
第四条公司信息化运营安全管理的基本原则是责任明确、依法合规、风险管理、全员参与、持续改进。
第五条公司应按照国家有关规定和本制度要求，建立健全信息化运营安全管理制度、安全保障体系和风险防控措施，明确信息管理人员、设备、数据的安全责任与义务，并进行监督、检查和评估。
第二章信息化运营安全管理组织第六条公司设立信息化运营安全管理委员会，负责信息化运营安全工作的决策、策划和监督。
第七条公司应当设立信息化运营安全管理部门，负责具体的信息化运营安全管理工作，包括但不限于网络安全、系统安全、数据安全等。
第八条信息化运营安全管理部门应当设置专职信息化运营安全管理员，负责相关工作的运营和监督。
第九条公司应当加强信息化运营安全管理人员的培训和能力建设，提高其信息安全意识和技能。
第三章信息资产保护第十条公司应当建立信息资产管理制度，明确信息资产的分类、等级和保护措施。
第十一条公司应当编制信息资产清单，对信息资产进行登记、归类和评估，确保信息资产的安全和完整。
第十二条公司应当建立信息资产管理责任制度，明确各级别人员对信息资产的管理责任和义务。
第十三条公司应当加密或采取其他适当的措施，保证信息资产的保密性和完整性。
第十四条公司应当定期备份信息资产，确保数据的可靠性和可用性。
第十五条公司应当定期进行信息资产漏洞扫描和安全性评估，及时修复漏洞和强化安全防护措施。
第四章网络安全管理第十六条公司应当建立完善的网络安全策略和防御体系，确保公司网络的安全和稳定运行。
第十七条公司应当建立网络访问权限管理制度，明确员工的访问权限和行为规范。
(SAP_ERP)第8章 BI与ERP
数据集市关注的是所研究问题的相关数据。 例如，公司A 例如，公司A打算调查购买他们产品的客户 特征，公司B 特征，公司B希望研究客户对邮寄广告和网 络广告的反应，公司C 络广告的反应，公司C则想知道哪些客户按 照地区进行采购，产品的利润率如何，广 告对提高产品销售量是否有效……数据仓 告对提高产品销售量是否有效……数据仓 库中包含了与这些问题相关的大量有用信 息。
数据质量 原始数据源的数据损坏或丢失。 软件不能正确地从数据仓库输 入或输出数据。 数据清理程序不能解决数据不 一致的问题。
详细的数据有效性检查
数据完备正确， 遵循商业规则， 恰当地执行了合并、筛选、清理、 聚集等等转换过程。 保证数据正确装载 数据的条目必须限定在容量范围之 内。
表8.1
产品 数据仓库 数据集市 OLAP
两类数据挖掘
描述性数据挖掘。描述性数据挖掘 以概要方式描述数据，提供数据有 趣的一般性质； 预测性数据挖掘分析数据，建立一 个或一组模型，产生关于数据的预 测。
数据挖掘实施过程
(1) 数据清洗: 填写空缺值、平滑噪声数据、识别删除孤立点、 数据清洗: 处理不一致数据。 (2) 聚集:集成多个数据库、立方体、文件的数据。 聚集: (3) 转换: 数据概化(用高层次概念替换低层次" 原始" 数据) 、 转换: 数据概化(用高层次概念替换低层次" 原始" 数据) 规范化(将属性数据按比例缩放到一个小特定区间) 规范化(将属性数据按比例缩放到一个小特定区间) 、属性构 造、数据归约(去除弱相关的属性、数据浓缩) 造、数据归约(去除弱相关的属性、数据浓缩) 。然后可以进 行数据挖掘。包括: 行数据挖掘。包括: 数据从数据仓库抽取出来, 数据从数据仓库抽取出来, 按照一定的算法产生预言模型 或者规则集。 为了产生一个优化的模型, 为了产生一个优化的模型, 一个或多个预言模型被选择或 者联合。 根据某种兴趣度度量, 根据某种兴趣度度量, 识别表示知识的真正有趣的模式。 最后评价预言模型,对新的未知数据运用该模型, 最后评价预言模型,对新的未知数据运用该模型,然后保留 或改善模型。
《数据化运营管理》教学大纲
《数据化运营管理》教学大纲一、课程信息课程名称：数据化运营管理课程类别：素质选修课/专业基础课课程性质：选修/必修计划学时：20计划学分：2先修课程：无选用教材：《数据化运营管理》，编著，2019年；人民邮电出版社出版教材；适用专业：本书不仅可以作为大中专院校、职业学校的数据化运营专业的教材，也可以作为网店卖家、创业人员等与电子商务相关的运营人员的自学参考书。
课程负责人：二、课程简介本书主要从网店运营的角度出发，系统地介绍了如何利用数据来运营店铺，如何查看和分析数据的各种思路和方法。
全书共分为10 章，主要内容包括数据化运营基础、市场与行业数据分析、竞争对手分析、商品规划与定价、库存管理、销售数据管理、DSR 与客服数据化管理、客户画像与标签管理、会员数据管理，以及京东商城与微店数据化运营等内容。
本书内容丰富、实用性强，以数据化思维为导向、运用各种实战案例进行讲解，不仅能教会读者如何收集和获取与网店相关的各种数据，更详细地说明了如何分析和处理这些数据、如何利用这些数据更好地进行网店运营。
三、课程教学要求注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。
“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。
关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。
“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。
四、课程教学内容五、考核要求及成绩评定注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。
六、学生学习建议（一）学习方法建议1. 理论配合案例与实训训练进行学习，提高学生的动手能力；2. 在条件允许的情况下，可以寻找一个店铺并进行分析，进入深入学习；3. 加深学生对数据化运营管理的了解。
（二）学生课外阅读参考资料《电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（第2版）》，编著，2019年，人民邮电出版社合作出版教材七、课程改革与建设本书主要从网店运营的角度出发，系统地介绍了如何利用数据来运营店铺，如何查看和分析数据的各种思路和方法。
《数据化运营管理》教学大纲
《数据化运营管理》教学大纲一、课程信息课程名称：数据化运营管理课程类别：素质选修课/专业基础课课程性质：选修/必修计划学时：20计划学分：2先修课程：无选用教材：《数据化运营管理》，编著，2019年；人民邮电出版社出版教材；适用专业：本书不仅可以作为大中专院校、职业学校的数据化运营专业的教材，也可以作为网店卖家、创业人员等与电子商务相关的运营人员的自学参考书。
课程负责人：二、课程简介本书主要从网店运营的角度出发，系统地介绍了如何利用数据来运营店铺，如何查看和分析数据的各种思路和方法。
全书共分为10 章，主要内容包括数据化运营基础、市场与行业数据分析、竞争对手分析、商品规划与定价、库存管理、销售数据管理、DSR 与客服数据化管理、客户画像与标签管理、会员数据管理，以及京东商城与微店数据化运营等内容。
本书内容丰富、实用性强，以数据化思维为导向、运用各种实战案例进行讲解，不仅能教会读者如何收集和获取与网店相关的各种数据，更详细地说明了如何分析和处理这些数据、如何利用这些数据更好地进行网店运营。
三、课程教学要求注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。
“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。
关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。
“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。
四、课程教学内容五、考核要求及成绩评定注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。
六、学生学习建议（一）学习方法建议1. 理论配合案例与实训训练进行学习，提高学生的动手能力；2. 在条件允许的情况下，可以寻找一个店铺并进行分析，进入深入学习；3. 加深学生对数据化运营管理的了解。
（二）学生课外阅读参考资料《电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（第2版）》，编著，2019年，人民邮电出版社合作出版教材七、课程改革与建设本书主要从网店运营的角度出发，系统地介绍了如何利用数据来运营店铺，如何查看和分析数据的各种思路和方法。
数据库原理与应用(第二版)章 (8)
数据类型 长度 varchar 20 varchar 50 varchar 10 varchar 20 varchar 10 numeric varchar 15 datetime
主键或外键 primary key
foreign key
foreign key
约束 not null not null booktype. booktypeno not null publishinfo .publishno null not null not null
27
· 出版社与图书之间存在联系，一个出版社可以出版多种 图书，可从一个出版社购买多种图书或多本图书，所以它们之间 存在多对多联系。
· 读者与图书之间存在联系，一个读者可以借多本图书， 一本书可被多个读者借阅，所以它们之间存在多对多联系。
其各个实体之间联系的描述如图8.9的E-R图所示。
28
图8.9 图书管理系统的E-R图 29
3
借书过程：读者在图书馆的终端查询图书信息，将选中的图 书编号给图书管理人员；图书管理人员从书库中找到图书(对于 有权限进库的读者，自己可以从架上选到所需图书后，将图书和 借书卡交给管理人员)，并将读者编号和图书编号输入系统(或通 过码阅读器将图书编码和借书卡上的读者条码读入处理系统)； 系统根据读者编号查询借阅文件中找到相应记录，确定是否办理 借书手续；若读者符合所有借书条件，则予以借出，同时，系统 在借阅文件中增加一条记录，记入读者编号、图书编码、借阅日 期等内容。如果读者有如下情况之一，将不予办理借书手续：
中文名称 图书编号 图书名称 图书类别 图书作者 出版社编号 价格 ISBN 登记日期
39
表8.6 借阅表 (borrow_returninfo)
第8章 通信运营商客户流失分析与预测
目录
1
通信运营商客户流失分析需求
2
数据准备
3
特征工程
4
使用多层感知器算法实现通信运营商 客户流失预测
5
小结
2
通信运营商现状与需求
➢ 随着业务的快速发展、移动业务市场的竞争愈演愈烈。如何最大程度地挽留在网用户、吸取新客户 ，是电信企业最关注的问题之一。竞争对手的促销、公司资费软着陆措施的出台和政策法规的不断 变化，影响了客户消费心理和消费行为，导致客户的流失特征不断变化。对于电信运营商而言，流 失会给电信企业带来市场占有率下降、营销成本增加、利润下降等一系列问题。在发展用户每月增 加的同时，如何挽留和争取更多的用户，是一项非常重要的工作。
count 899904.000000 899904.000000 899904.000000 899904.000000
899904.000000
mean 34.507915
0.510393 66.016826
52.388983
118.595064 …
std
34.232039
0.499892 0.958607 48.936066
print('data每个特征缺失的率为：\n',naRate)
Out[5]: data每个特征缺失的率为：
USER_ID
0.0%
INNET_MONTH
0.0%
IS_AGREE
0.0%
CREDIT_LEVEL
0.0%
……
OS_DESC
4.243230389019273%
TERM_TYPE
0.0%
IS_LOST
国内漫游通话时长（秒）
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
淘 宝 店 铺 的 客 服 数 据 分 析
TRANSITION PAGE
8.1
淘宝客服的基础知识
4
5
8.1.1
淘宝客服的重要性
• 淘宝客服是指通过网络为买家提供答疑解惑、快件查询、售后服务 等在线服务的专职工作人员，淘宝客服的实质是网店的一种服务形 式。淘宝客服旨在协助店铺掌柜更高效率地管理店铺。
数据化运营
李杰臣 韩永平 主编
占建民 乔
陆
胡 令
熊
璐 副主编
第8章
淘宝店铺的客服数据分析
8.1
淘宝客服的基础知识 淘宝客服KPI考核 打造店铺金牌客服
8.2
目 录
8.3
3
本章关键词
• 淘宝客服的重要性 • 淘宝客服的工作流程中出现纠纷率最高的环节 • 淘宝客服KPI考核 • 淘宝客服等级的划分 • 打造店铺的金牌客服
淘 宝 店 铺 的 客 服 数 据 分 析
19
淘 宝 店 铺 的 客 服 数 据 分 析
• （1）考核的指标
• （2）评分的标准 • （3）权重的分配
淘 宝 店 铺 的 客 服 数 据 分 析
11
8.2.2
2．支付率
淘宝客服KPI模型
1．咨询转化率 • 咨询转化率是指所有咨询客服并产生购买行为的人数与所有咨询客服总人数的比值。
• 支付率是指支付宝成交总笔数与下单总笔数的比值。支付率直接影响着店铺的利润， 除此之外，店铺支付率在一定程度上也会影响店铺的排名。 3．落实客单价 • 落实客单价是指在一定的周期内，客服个人的客单价与店铺客单价的比值。 4．响应时间
淘 宝 店 铺 的 客 服 数 据 分 析
10
8.2.2
淘宝客服KPI模型
• 淘宝客服KPI考核主要是服务于店铺的整体业绩，为店铺的中后期发展做铺 垫。通常而言，淘宝客服KPI模型主要分为单一模型和复合模型。 • 单一模型主要是根据客服人员的业绩进行考核，单一模型对客服人员能起 到一定的激励作用，但是也会导致员工只顾个人业绩，忽视团队协作，不 利于店铺的长期发展。因此，掌柜对客服的绩效考核需要采取更完善的复 合模型。复合模型会根据多方面的数据指标对客服人员进行考核，一般情 况下，复合模型的设计需要确定以下3个因素。
淘 宝 店 铺 的 客 服 数 据 分 析
TRANSITION PAGE
8.2
淘宝客服KPI考核
8
9
8.2.1
淘宝客服KPI考核的含义
• 宝客服KPI考核是指淘宝卖家通过对客服人员进行目标式的量化考核， 使店铺的总体运营目标可以分解为操作性强、分工明确的个体目标。 同时，淘宝客服KPI考核明确规定了客服人员的主要任务，明确了每 个客服人员的业绩衡量指标。
淘 宝 店 铺 的 客 服 数 据 分 析
16
8.3.2
1．订单价值 • 订单价值是 指订单为店
数据化打造金牌客服
2．营销技巧 • 营销技巧是 指客服人员 3．转化指标 • 转化指标是 指客服人员 4．响应效率 • 响应效率是 影响成交转 5．售后服务 • 售后服务是 指在商品销
铺带来的利
润和价值。
根据不同的
场合采取相 应的销售技 巧，提升客 单价。
引导买家产
生的购买行 为。
化率的重要
指标。
售以后，卖
家为买家提 供的各种服 务活动。
淘 宝 店 铺 的 客 服 数 据 分 析
17
本章小结
• 通过本章的学习，读者认识到淘宝客服对店铺的重要性，在了解了 客服工作流程的基础之上，进一步分析了在整个工作流程中出现纠 纷率最高的环节，即售后环节。接下来是对淘宝客服人员进行KPI绩 效考核，淘宝掌柜利用全面充分的数据对客服人员进行综合考核， 为店铺打造金牌客服“埋伏笔”。最后针对店铺的实际情况对客服 进行等级划分，利用数据化模式打造出店铺的金牌客服。
• 响应时间是指当买家咨询后，客服回复买家的时间间隔。响应时间又分为首次响应时
间和平均响应时间。 5．售后 • 淘宝客服KPI复合模型能够根据不同的指标对客服进行全方位的考核。除了相关的数据 指标之外，还包括对淘宝客服的售后以及日常工作进行考核。
淘 宝 店 铺 的 客 服 数 据 分 析
TRANSITION PAGE
淘 宝 店 铺 的 客 服 数 据 分 析
18
课后思考题
• 随着店铺的规模扩大，淘宝卖家小王又将多了一个身份——淘宝掌 柜。因为经过之前的学习和摸索，小王的店铺生意逐渐扩大，很多 时候一个人根本无法回复多个买家的咨询，错失了很多的潜在买家。 因此，小王决定招聘3名客服人员，在客服人员的协助下，小王的工 作负担一下子减轻了很多，于是，他有更多的时间进行店铺的相关 数据研究分析。 • 一段时间后，小王发现：统一的薪酬制度很容易打击客服人员的工 作积极性。可是，小王并非人力资源管理相关专业的人员，不懂如 何制定淘宝客服人员的考核标准，也不知道该从哪些方面去培养店 铺的金牌客服。 • 请你结合本章所学知识，为小王制定一套完整的淘宝客服的考核标 准。
淘 宝 店 铺 的 客 服 数 据 分 析
6
8.1.1
淘宝客服的重要性
• 淘宝客服是整个购物环节中很重要的一环。淘宝客服在宝贝销 售、店铺推广、售后服务以及客户关系维护均有突出贡献。
淘 宝 店 铺 的 客 服 数 据 分 析
7
8.1.2 淘宝客服工作流程的纠纷率最高的环节
• 淘宝客服的工作流程主要分为5个环节。在5个环节中，其中最关键 的环节也是对店铺影响最大的环节，正面积极的影响对店铺发展是 有利的，但是负面消极的影响给店铺造成的损失是十分严重的， “100个好评抵不过1个差评”就是对此最真实的写照。
8.3
打造店铺金牌客服
12
13
8.3.1
淘宝客服等级的划分
• 淘宝客服是淘宝店铺发展的重要支柱，淘宝店铺制定出完善的客服 考核制度是打造金牌客服的前提与基础。店铺掌柜可以采取平衡计 分卡（The Balanced Score Card， BSC）制定出店铺客服的考核 标准。
淘 宝 店 铺 的 客 服 数 据 分 析
14
8.3.1
淘宝客服等级的划分
1．客户维护
• （1）客户忠诚度 • （2）吸引新客户的能力
• （3）客户的消费能力
2．学习创新 • 学习是创新的基础，创新是学习的拓展。学习不仅仅 是为了创新，但是创新却离不开学习。
淘 宝 店 铺 的 客 服 数 据 分 析
15
8.3.2
数据化打造金牌客服
• 网店客服的实质主要是通过阿里旺旺与客户打交道。客服要想通过 阿里旺旺把店铺宝贝销售出去，首先就要去了解客户目前的需求， 并且推荐相关的商品，通过 • 相互的交流和沟通，最终促 • 成交易。随着消费者消费心 • 理的日益成熟，网络购物机 • 制的日益完善，商品类目的 • 日益丰富，整个市场的天平 • 已经逐渐开始由卖家向买家 • 倾斜，目前，客服的工作面 • 临着越来越多的挑战。