如何数据化分析淘宝店铺DSR数据

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如何数据化分析店铺DSR

分析DSR，必须要考虑影响店铺DSR的问题有哪些。

我们将DSR影响因素分为以下几类：

第一、确认我们的需求

第二、收集相关的数据

第三、对比数据来分析

那么，我们的需求是什么呢？

分析店铺DSR和同行的高低？

并不是！

我们要分析的是自己店铺的评价情况

所以，我们先确定这些需求

现在，开始采集数据

数据采集的具体步骤先省略

我们将采集完成的数据汇总到表格中

*数据来源于“客户之声”

现在开始针对采集的数据进行汇总归类

这一步，建议使用图表，因为会很清晰

到这里，我们就已经可以做初步的分析了。

负面评价比例，按照月度、近七天以及昨日数据对比，仍略有提升

月主动评价占比占所有评价的47.42%

针对剩下的52.58%的未主动评价的消费者，我们可以做什么？

旺旺或者是短信提醒客户进行评价。

图二：

商品类评价在总评价中占73.26%，共计19605条

这意味着本店客户大多数较在意商品质量问题；

所以，我们在商品质量上一定要注意。

图三：

我们在总的评价分类中发现，消费者很在意质量问题

所以，我们再将店铺负面评价进行对比：

商品问题的负面评价占所有负面评价的56.88%，共计2207条；

物流问题的负面评价占所有负面评价的27.96%，共计1085条；

其实不难看出，店铺83%以上的负面评价都是商品和物流问题。

图四：

我们将店铺评价分类进行对比

看不同分类中，正负评价占比是什么样子的：

物流类负面评价占比最多，服务类评价占比其次；

了解过客服接待的亲们，很快就会知道，因为我们的物流出现的问题

最后会作用在客服服务上

营销 定价因为发货速度慢、查不到物流、快递不派件等问题，质疑服务差，所以我们的服务评价也会下降

以上初步的分析，其实就已经将店铺很多的问题全部暴露出来了

我们会发现，这个店铺主要的问题是在质量和物流

但是，以上我们只是看了大类，下面，我们继续将问题原因细分

我们将店铺这些负面评价的原因及数量找出来进行排序制表

负面评价排名第一的是“快递配送慢”，占比总负面评价的21.05%

负面排名前10的问题中：

“商品破损/融化”、“包装破损”等问题占据所有负面评价的15.90%；

“口感不好”、“异味”等问题占所有负面评价的18.07%；

有了这些数据，我们就知道，DSR下降的原因到底是什么了。

任何的快速提升DSR方法都只是暂时的

只有将问题的根本处理好，才是提升DSR的唯一办法

最后给到大家一些处理问题的方向

物流问题：

仓储对包装，发货时效进行跟进

物流对到达时效，派件问题进行跟踪 北京全托管的微信朋友圈发

质量问题：

产品端对库存进行抽检

设计对页面描述进行检查

价格问题：

运营端对购买人群进行定位

检查页面是否有夸大描述的问题

服务问题：

客服端进行流程与服务细则梳理

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