如何数据化分析淘宝店铺DSR数据

时间:2022-09-14 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络

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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。



图一:

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。



接下来就是针对这些问题进行整改

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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