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  • 如何用好好用的工单管理系统
  • 张三 - 发布于 2021-01-28 10:00:51 - 更新于1个月前

一、使用好工单取决于定义及规则

      在讲如何更好的使用工单的前,我们首先要定义工单并明确其使用场景(可能很多公司在用工单,但是没有一个清晰、明确的定义)。我们来看两个对于工单的定义:

      工单是用来记录、跟进处理客户问题的单据。

      工单是用来跟进客户问题的单据。

然后我们再来看两个对于工单使用要求:

       客服所有的问题都需要记录

       客户需要跟进的问题需要记录

       在实际使用过程中,将定义和规则结合起来,会产生两种情况:    

       客户问题全量记录:不论是客户自主通过平台的发起还是通过电话、在线告知客服人员,客服人员都需要将这些问题记录到工单中,已经有工单的则在原始工单上面反馈,没有的创建工单。

       记录需要跟进处理的问题,客户自主发起的问题基本都需要跟进处理,通过电话、客服来咨询的问题则根据客服人员判断,记录或者不记录。

       在第一种情况下所有问题会被记录,同时发起场景会被清晰定位,便于后期对所有问题进行统计分析,找出客户问题点,进而通过系统和运营的方式去优化,减少该类问题的出现。当然,这样会增加客服的工作量以及工单的数量,如果没有比较好用的工单系统支撑,则不能达到反推系统、运营优化的目的。

      在第二种情况下部分问题被记录,客服工作量少,工单处理量少。当然这样的模式下,工单记录的问题会很集中,从工单问题分析来看,长久以往都是相同的问题。一些好解决的问题则会被忽略,毕竟不会专门针对这些问题去开入口,基本都是通过电话、在线的方式简单解决掉,不利于系统、运营的优化,比如:客户咨询提现到账实际,只能通过在线客服或者电话处理,目前是没办法确定每天、每月来咨询提现的问题量,进而考虑是不是该优化我们的提现功能。

      通过描述,其实各位应该已经看出来我毕竟推崇第一种:全量记录客户问题,推动系统和运营优化。工单数量、客服工作量的提升都是可以通过其他方式来降低的,问题不记录下来,找不到问题,其他的就无从谈起。

二、好的分类好的开始

      工单的定义和使用要求根据公司的不同而不同,但是工单内容里面肯定是记录的问题,这个总没有什么异议,那总不能就一段问题吧,需要对其进行分类。工单的分类是企业来定的,不同企业对于工单的分类不同,这里只能说给一个比较通用的分类,仅供参考。

客户的问题会多种多样,通过分类你会发现会也会很多,这种情况下,如果分类只有一级,记录这些问题难度会很大,所以就需要层级分类,可以说一个好的工单分类是一个工单系统好的开始,而分类层级不可少。

       一级分类说诉求:基本上客户的诉求就那么几个,投诉、申请、举报、咨询等,这样可以知道创建该工单的时候,用户想要干嘛,是咨询提现时长呢还是觉得提现时长太长,想要来投诉。

       二级分类说场景:同一个问题,会在不同的场景下产生,就比如举报商家违规,是在购买了商品以后呢还是没有购买商品的情况下举报。  

       三级分类说问题:有了诉求和场景以后,第三级的分类基本就是具体的问题了,比如举报:举报商家售假,不按时发货等等。

      这样的分类呈现以后,基本上不同打开工单都知道客户是在什么场景下产生了什么问题,他的诉求是什么,工单内容就是比较具体一点的描述了。当然你也可以考虑不要第二级,知道问题和诉求就可以了。

三、记录结果不存结果

    工单的本质是任务,将客户的问题交给客服人员进行处理,客服人员处理完成以后,会产生一个结果,工单系统的作用是产生这个结果,最终记录结果的是其他的业务系统。

    举个栗子:一个用户在购买商品以后,觉得这个商品不合适,需要进行退货退款,那么会生成一个工单交由客服人员进行处理,客服人员处理的时候,确定可以满足用户退货退款的诉求。对于客服人员来说,工单处理完成,结果为退货、退款,工单里面记录了,但是这些都是需要其他的系统去承载并保存最终结果的,如订单的交易失败,款项的退会等等。

四、让工单主动找客服

     第三节的时候有讲过:工单的本质是任务,既然是任务,就让任务去找人,让处理客服的人员处理当下需要自己处理的问题,尽量避免让客服追着一个工单处理过长时间,跟的任务多了,客服就不一定能跟的过来了。

      举个栗子:有一个客户购买了商品,发现是假的,这个时候客户要求赔偿,平台规定如果是假的,则需要商家赔偿,客服人员根据规则操作的赔付金额以后,需要审核,如果出现失败,就需要二次处理,这个时候,对于客服人员来说,是一个新的任务产生,而不应该让客服人员盯着原来的事情一直到赔付完成。

      好用的工单系统能提升客服及工程师的工作效率,用好工单管理系统能发现很多问题,进而推动系统、运营等方面的优化。


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