预测客户服务量始终是一项挑战。快速增长可能会使预测变得更加困难。您要么被动地处理大量工单，而客服人员太少，导致每个人都精疲力竭，要么浪费宝贵的资金组建一个规模过大的客户服务团队。
如果收入下降，你也应该调整团队，但最好不要削减得太快。否则，你还是会回到原点。
预测客户服务工作量不必靠猜测。你可以预测客户服务量占收入增长的百分比，这比简单地“估计”你的团队可以处理多少工作量或是否需要增加员工要容易得多。
在HelpFlow.com，我们为 100 多家商店提供全天候实时聊天和客户服务团队。我们帮助品牌度过了节假日旺季、新产品发布甚至低迷时期，并建立了非常强大的预测和 KPI 流程。在这篇文章中，我将介绍如何简化客户服务预测，以确保您能够在任何情况下处理客户服务量的起伏。
预测客户服务量的三步框架
确定是否需要更多客服人员不应是被动的。不要让您的团队告诉您他们需要更多帮助。相反，预测应该是主动的并且基于数据，就像扩展电子商务业务的其他每个方面一样。
这里最有挑战性的部分是弄清楚您企业中的哪些数据可用于预测您需要多少个代理。我们为我们为其提供客户服务的客户简化了此流程，只需输入两个数据：一段时间内的销售交易量和票证数量。
这可用于计算您的交易与工单比率。简而言之，您可以预 印度电邮清单 测每 100 笔交易产生的工单数量，并且非常有信心随着交易的增长，这一数字将保持稳定。是的，有办法让您的客户服务流程更高效，从而降低这一比率，但了解目前的状况将使您能够根据销售预测预测工单量。
计算交易与票证比率很简单。您只需要一段时间内的交易数量和同一时间段内的票证数量。要获取交易数量，只需在Shopify中运行快速报告即可。其他电子商务平台的流程类似。
单击“分析”类别下的报告并选择“随时间推移的销售额”。
这
来源：Shopify
突出显示目标日期范围 该工具如何确保合规性 选择所需的组。
来源：Shopify
这将生成包含指定时间范围内 香港领先 量的数据。