如何提升店铺满意度

一、确认店铺满意度目标，AI计算目标达成策略参考 #

输入目标值后，系统会自动给出两套提升满意度方案建议

方案一：如果不去挽回历史差评，而去拉动X个新的评价，则需要其中至少有X个好评

方案二：如果不去拉动新的评价，则至少需要挽回X个历史差评，使其差评改为好评

不同时间节点，不同程度关注目标达成差值

月初：查看达到目标值所需好评数，引导客服团队主动邀评服务过程感知较好的客户

月中：建议3-5天查看一次目标差值，结合目标值，了解目标达成距离，便于制定下一步方案

月未：建议2天查看一次满意度及目标差值，了解目标达成距离及当前提升方案

二、全流程监控，避免客户差评，保障客户满意度 #

📍接待咨询阶段 ：AI全量质检客户负面情绪，发现问题，及时告警 #

咨询环节中顾客出现焦躁、抱怨或生气等情绪时，将触发异常会话。AI实时告警，同步信息通知客服及主管，催促客服及时干预，规避订单丢失、顾客投诉或接待事件升级

👉负面情绪、投诉倾向等不满意场景【全量、实时质检】 #

质检标准和规则内置模版，基于买家负面情绪、服务评价不满意、客诉监控等实现多维度质检。

👉客户情绪异常，实时提醒，及时安抚 #

当客户有异常情绪后，会实时提醒客服，此时客服需要对客户进行安抚，避免客户不满意评价。

三、差评产生，实时提醒，及时挽回 #

📍顾客评价阶段：客户差评质检+满意度数据实时监控，差评产生后，及时挽回 #

👉客户差评质检+实时告警 #

💡服务评价通过官方接口获取全量评价数据（自主评价+系统邀评），不漏掉任意一个客户评价！

👉满意度数据实时查询 #

质检会话列表实时查询不满意及非常不满意会话，并结合机器人质检项，快速发现问题，及时进行服务挽救。

四、满意度分析统计 #

满意度分析统计 #

洞察顾客评价的动态，查看满意度的全局分布，关注趋势走向。支持满意度评价结果统计报表，趋势观测及多维对比分析。

评价来源统计&评价等级统计 #

数据查看店铺系统邀评vs自主评价占比，为提升优化策略提供数据支撑。

评价行为漏斗及转化趋势图 #

从系统邀评及客户自评两个角度，从评价次数—好评数—满意次数-挽回次数，整个流程漏斗行为，帮助店铺找到差距大的环节，进行重点提升

评价变化图 #

能过图表，直观了解过去某天、某一段时间的满意率数据趋势，一旦发现3天连续下降或低于警戒值，需立即采取措施。

店铺明细记录 #

展现所有客户满意&不满意情况 ，可导出后对数据进行总体分析。

历史记录：查看客户评价记录

查看会话：回溯客户评价满意&不满意具体情况

不满意记录中，可查看用户是否可挽回，复盘发现可挽回客户，即可联系客服进行挽回

满意度AI归因分析 #

发现团队短板，从个人到团队全面分析提升满意度。

个人专项分析 #

通过分析每个客服的满意率数据，同时结合系统邀评&自主评价的占比，为每个客服做精细化提升策略提供数据支撑。

团队成员能力分析 #

通过客服满意度散点图，对团队成员能力一目了然，团队激励和人员提升、赋能更有针对性。

1. 高频问题场景分析

发现高频不满意问题，进行专项优化