许多文章探讨了在线客服及相关的最佳实践，以优化体验、降低成本并提升客户忠诚度。本文将重点介绍技术如何帮助在线零售商改善客户服务。
1. 主动出击：及时通知客户问题
通过实时分析多源流数据（如网站点击行为、移动端记录及物流信息），可实现主动式客户服务。通常利用“复杂事件处理”系统（如Storm、Samza、Apama等）实时关联数据，按预设规则分析并自动通知客户或内部人员。零售商借此可减少呼叫量、提前解决问题，从而提升满意度与收入。
例如，戴尔（Dell）利用该系统让客服全面掌握运营环境，在问题影响客户前主动干预。
2. 360度客户全景视图
统一不同系统中的客户互动数据（营销、推荐、社交等），并据此确定下一步最佳服务行动，能带来巨大收益（如精准产品推荐）。尽管该理念存在多年，但普及度仍不足。
诺德斯特龙（Nordstrom）正投入巨资推进此举措。小型零售商可先整合系统，逐步建立数据关联，以获得完整客户视图。
3. 提升响应速度
系统运行缓慢是客服痛点。虽需投资，但通过提升并发服务能力或加快问题解决带来的收入增长，往往物有所值。
最简方案是将高频访问数据（客户档案、目录、退货政策）迁移至内存系统；或将跨系统（计费、履约、订单）汇编信息预加载至内存，以加速查询。
4. 保持知识库更新
目标不仅是解决单次问题，更要避免重复劳动。应将解决方案更新至在线工单系统及对外知识库，供客户自助搜索；若未找到再转人工。
Ebay的知识库内容丰富且有效，但需注意平衡自助服务与人工接入的便捷性，避免客户难以联系到真人客服。
5. 增强搜索功能
仅搜索历史工单会导致视角缺失。应支持检索所有沟通记录，包括电话录音、聊天及邮件，避免代表因信息不全导致客户沮丧。
可利用语音识别工具（如Nuance、Mavis）搜索音频文件，或在通话时手动标记关键词。部分CRM及工单系统已集成此类功能。
6. 制定服务级别目标
为等待时间、重复来电率、单次处理时长等关键指标设定目标及服务协议（SLA），并与自动警报联动。当未达标时触发通知，确保持续维持服务水平。
Zendesk等主流客服系统均支持自动警报功能，建议零售商启用并分步实施：(a)定义合理目标；(b)配置快速响应警报。
Zendesk 可以为客户服务故障发送自动警报。
7. 授权代表解决问题
避免让客户在不同代表间流转。应赋予客服相应权限，如在限额内退款、赠送产品或服务、发放免运费或折扣优惠等，使其能一站式解决问题。
8. 监控社交媒体网络
负面社媒帖文严重损害品牌。客服团队需维护实时情绪仪表盘，追踪各平台用户情绪及热门话题，并及时采取行动。
Salesforce Radian6、Shopify集成的Rignite等产品均提供情感分析功能，助力舆情监控。
9. 确保客服人员及时了解更新信息
客服必须及时掌握业务变更（网站改版、新功能、新品、营销活动）及临时异常（如发货延迟）。上岗前应查阅发布说明，熟悉环境变化。
此举看似简单，但在电商实践中却鲜有零售商能持续做好。
10. 促进反馈收集
卓越客服依赖于基于反馈的持续改进。应便捷收集正负面反馈；若使用工单系统，允许客户像评价商品一样对服务进行评分。
例如，丝芙兰利用UserVoice与客户互动征集建议。类似方案成本较低，小型零售商亦可负担。