PART1: 分析维度

模板：

一、客服服务能力复盘

1. 质检得分

1）系统质检平均分

2）人工复核打分/通过率

2. 质检合格率

1）全部质检点、质检一级场景

XX平台、XX店铺合格率更高

XX一级场景扣分数量最大、扣分占比最高

按平台/店铺，对大促期间会话/子账号合格率进行统计分析

会话维度：总合格率、合格率趋势、一级质检场景扣分会话数（仅展示数据不为0的质检场景）

子账号维度：总合格率、合格率趋势、一级质检场景扣分子账号数（仅展示数据不为0的质检场景）

2）质检二级场景

XX二级场景中，XX质检点的占比最高，主要原因是XX，需要重点对该质检点做问题复盘（人工抽检复核该问题会话，分析究竟归属客服服务问题，还是顾客问题，抑或是质检规则配置有误）、解决提升（依据复核及登记结果确定解决方案）

按平台/店铺，对二级场景下的会话/子账号合格率进行统计分析

会话维度：总合格率、合格率趋势、二级质检场景扣分会话数（仅展示数据不为0的质检场景）

子账号维度：总合格率、合格率趋势、二级质检场景扣分子账号数（仅展示数据不为0的质检场景）

二、客服服务场景分析

分平台/店铺/小组：TOP质检项

归因及提升：质检项触发较多的主要原因，及后续优化、培训、提升计划

1. 分平台

导出并统计TOP质检项：【质检明细报表】—平台—【AI质检结果】/【人工质检结果】/【自定义质检结果】

分析质检点触发较多的原因、及后续优化、培训、提升计划

2. 分店铺/客服分组/客服

导出并统计TOP质检项：【质检明细报表】—店铺/客服—【AI质检结果】/【人工质检结果】/【自定义质检结果】

分析质检点触发较多的原因、及后续优化、培训、提升计划

三、高危风险项分析

四、顾客情绪分析

五、协同部门质检点分析

六、告警项分析

七、客户评价满意度分析

满意度目标达成情况：达成/未达成、提升/下降

评价数据分析：系统邀评次数、消费者自主评价次数、评价挽回情况：统计店铺/客服分组/单个客服的满意度数据：邀评率、评价率、满意率、差评率等，依据表现情况，进行绩效考评、复盘店铺/小组/个人邀评目标完成情况、明星个人经验萃取并内部质培、大促后针对性带教赋能尾部客服等

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

高频问题场景分析：发现高频不满意会话相关的主要质检问题点（AI、自定义、人工），进行问题专项分析、在部门内外发起专项优化

1. 满意度目标达成情况：达成/未达成、提升/下降

2. 评价数据分析：系统邀评次数、消费者自主评价次数、评价挽回情况

导出数据，统计店铺/客服分组/单个客服的满意度数据：邀评率、评价率、满意率、差评率等，依据表现情况，进行绩效考评、复盘店铺/小组/个人邀评目标完成情况、明星个人经验萃取并内部质培、大促后针对性带教赋能尾部客服等

【客户评价满意度】—【评价记录明细】导出

3. 个人专项分析

发现团队短板，从个人到团队全面分析提升满意度。

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。

4. 高频问题场景分析

发现高频不满意问题（AI质检问题点、自定义质检问题点、人工质检问题点），进行部门内、或跨部门专项优化（如：物流相关问题处理流程规范及效率提升、对产品不满相关问题协同产品部门协同改善）；新出现的问题点可加入顾客咨询/评价环节的质检项设置、实时监控、告警提醒等闭环应对方案中。

PART2: 分析流程

确定分析框架——整理/导出分析数据——根据数据结论回归对应会话场景进行原因下钻分析（会话搜索+人工复检），得出结论——复检过程中，沉淀客服服务优秀/异常案例——产品/物流/运营等问题发起跨部门质培