客服需求人数预判
客服人数计算=(店铺目标销售额/客单价)×客服询单占比/客服平均转化率/全天最大接待人数。
例如我的店铺双十一目标是200万,我的客单价是200元,客服的销售占比为30%(静默下单为70%),客服的询单转化率50%,全天接待的上限是300人,那么通过这个公式计算出来,我们一共需要20名客服,如果现在我只有10名客服,那我还需要补充10名客服。
首发于 2023-09-14 22:43:25
客服人数计算=(店铺目标销售额/客单价)×客服询单占比/客服平均转化率/全天最大接待人数。
例如我的店铺双十一目标是200万,我的客单价是200元,客服的销售占比为30%(静默下单为70%),客服的询单转化率50%,全天接待的上限是300人,那么通过这个公式计算出来,我们一共需要20名客服,如果现在我只有10名客服,那我还需要补充10名客服。
首发于 2023-09-14 22:43:25
阿里电商对标签的分类,可分为:
用户属性类标签:性别、年龄、地域、注册日期、手机品牌、手机系统、联系方式、历史购买状态、用户活跃度、RFM价值度。
用户行为类标签:近30日访问次数、近30日客单价、近30日活跃天数、近30日访问时长、平均访问深度、充值用户等。
消费类标签:收入状况、购买力水平、已购商品、购买渠道偏好、最后购买时间、购买频次。
商品品类标签:高跟鞋、靴子、衬衫、法式连衣裙、肉脯、牛肉干、扫地机器人、智能音响等。
社交类标签:经常活跃的时间段、活跃地点、单身、评价次数、好评度等。
腾讯广告对标签的分类,可分为:
人口学标签:性别、年龄、居住地、学历、婚恋、资产及工作状态等。
兴趣类标签:商业兴趣、泛娱乐兴趣、语义兴趣等。
设备类标签:设备品牌、运营商、 联网方式、型号、操作系统等。
行为类标签:人群上班地、出游频率、使用电商购物、O2O、游戏等应用特定行为、互动行为、支付行为等。
首发于 2023-09-21 13:32:27
体制内基本稳稳当当拿不低的退休金,不低的福利,然后工资跟着社会稳稳涨。
体制外,前期没有积累到钱,30岁开始就极速走下坡路了,没有福利,没有退休金,后半生都是凄惨的。
体制外就要快速赚钱,赚的让你尽早不用工作。
体制内就要熬,熬到退休。
首发于 2023-09-20 00:56:33
因为你玩过的,我都玩过,我玩过的,你并没有玩过,你是我的子集。
那我不来兼容你,难道指望你来兼容我么?
大家看到的世界是不一样的,你非要让大家讲到一起去,这是不可能的,唯一能做的一定是向下兼容,而不是指望别人向上兼容。