抖音店铺每天接待量差不多,为什么客服还是接待不过来?商家应该如何排班,客服的工作量才更合理?
别急,抖音飞鸽新增小时级报表数据,助您了解店铺每小时的流量分布,高效排班,客服工作量更合理!
一、功能说明
飞鸽【数据】-【店铺数据】-【历史数据】模块新增「每小时」筛选项,点击后,可以查看自2022年10月1日起的历史某一天,每小时店铺的咨询量、人工接待人数、人工接待会话量等数据情况,帮助主管进行高效排班。
选定某个日期后,会展示该天24小时中,每小时的店铺咨询量、人工接待会话量等指标的趋势变化;将鼠标放在曲线上,会展示某个具体的时间点的指标情况。
下滑后,有详细的数据表单,展示每小时具体的指标情况,支持【设置表头】和【导出报表】。
以左下图为例,测试店铺中,用户咨询量高峰出现在12点和21点,可以在这两个时间段适当安排多一点的接待客服,避免客服接待压力过载,影响三分钟回复率等响应指标。
二、常见问题:
Q1:从什么时候开始,可以看每小时的数据?
A1:飞鸽小时级报表数据回溯至2022年10月1日,即商家可以在功能上线后,查看自2022年10月1日起的每小时的数据。
Q2:每小时的数据,在哪里可以看到?
A2:飞鸽【数据】-【店铺数据】-【历史数据】模块新增「每小时」筛选项,即可查看每小时的数据,注意,每小时的数据仅限店铺维度的历史数据,目前暂不支持客服维度,也不支持今日实时数据。
Q3:我可以根据每小时的数据,自己计算当日的汇总数据吗?
A3:注意,不可将每小时数据进行简单加总或者求平均后,视为当日全天加总或平均数据。如果想统计当日店铺的数据,请以天为周期统计数据为准。
举个例子:某店铺全天只接待3小时,每小时接待的用户名及所用首次响应时长如第二列所示。
如果按小时简单加总后,接待人数为(1+2+1)/3=4/3人,但全天的接待人数去重后,为用户ABC 3人;
首次响应时长同理,如果按小时简单加总后,首次响应时长为(10+15+30)/3=55/3秒,但全天的首次响应时长为(10+20+10+30)/4=70/4秒。
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