售后服務(wù)流程及管理(1)-資料下載頁
2025-03-10 11:01本頁面
【正文】 配 件 經(jīng) 理負 責 制 定 處 理 意 見 及 內(nèi) 部 改 進措 施 ， 并 填 入 跟 蹤 處 理 日 報 表服 務(wù) 跟 蹤 員 次 日 致歉 客 戶 ， 并 向 客 戶反 饋 處 理 意 見征 求 客 戶處 理 方 案 ?預 約 或 上 門 進 行 返 修配 件 問 題不 同 意同 意配 件 價 格 及配 件 供 貨 等配 件 質(zhì) 量服 務(wù) 質(zhì) 量 跟 蹤 員 應(yīng)根 據(jù) 實 際 情 況 向 客戶 表 示 歉 意 ， 并 填寫 售 后 跟 蹤 表當 天 導 出 跟 蹤 處 理 日報 表 ， 并 反 饋 給 客 戶服 務(wù) 中 心 經(jīng) 理客 戶 服 務(wù) 中 心 經(jīng) 理與 配 件 經(jīng) 理 負 責 制定 處 理 意 見 及 內(nèi) 部改 進 措 施 方 案后續(xù)跟蹤 流程圖 標準 ?維修保養(yǎng)后，質(zhì)量跟蹤員必須在客戶取車后 3個工作日內(nèi)或根據(jù) ?客戶要求但不得超過 7天對維修質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量進行電話跟蹤訪問 ?對于有抱怨的客戶應(yīng)及時致歉并詢問抱怨原因 ?每周向服務(wù)經(jīng)理和站長匯報本周的回訪情況并提交回訪周報 ?維修保養(yǎng)兩周后必須做后續(xù)跟蹤回訪 ?每天必須準備下一個工作日需回訪的的客戶清單 后續(xù)跟蹤 標準 細節(jié) ? 致電前，先熟悉客戶及客戶車輛的相關(guān)資料，并準備好如何和客戶交談 ? 對于重要的客戶，跟蹤回訪也可以由前臺接待人員或客戶專員進行 ? 及時更新客戶地址和電話號碼 ? 回訪時必須邀請客戶在下一次保養(yǎng)時再次光臨 ? 單個客戶的回訪時間以 3分鐘時間為宜 ?對客戶提出的抱怨分類處理，細分到人 ?根據(jù)回訪情況進行內(nèi)部整改 ?例如：某天回訪 100名客戶，有 20位客戶反映車洗不干凈，則針對洗車流程和實施情況進行整改 ?回訪統(tǒng)計落實到個人 ?例如：某位服務(wù)專員接待了 50位客戶，回訪結(jié)果顯示，有 20為客戶反映車洗不干凈。但是該店在同一時間回訪的 300客戶中只有 30為客戶反映車洗不干凈，除了針對洗車流程和實施情況進行整改，還需檢查該服務(wù)專員，是否解釋過只提供車輛外部清洗服務(wù) ?及時處理投訴，以客戶滿意為最終目標 ?咨詢建議須有后續(xù)反饋電話 后續(xù)跟蹤 后續(xù)處理要點 KPI 影響 原因 策略 有效回訪率 客服人員的工作效率 客戶的意見無法反饋 服務(wù)專員于交車環(huán)節(jié)，沒有詢問 客戶方便的回訪時間與方式。 客服人員，回訪時間與方式不恰當。 要求服務(wù)專員落實執(zhí)行 服務(wù)經(jīng)理每周查核，評分 客服經(jīng)理對部門成員的回訪工作安排與監(jiān)管，每日查核回訪記錄表。 KPI指標 客戶投訴率 = 客戶投訴件數(shù) /總交車臺數(shù) * 100% 客戶及時處理率 = 及時處理件數(shù) /客戶投訴件數(shù) * 100% 客戶滿意結(jié)案率 = 滿意結(jié)案件數(shù) /客戶投訴件數(shù) *100% 跟蹤回訪客戶滿意率 = 跟蹤回訪客戶滿意臺數(shù) /總交車臺數(shù) * 100% 有效回訪率 =回訪電話接通數(shù) /總交車臺數(shù) *100% 后續(xù)跟蹤 KPI指標及建議 KPI 影響 原因 策略 客戶及時處理率 客戶對企業(yè)的信賴 后期回廠的意愿 客戶滿意度的得分 未設(shè)置投訴專線，或?qū)＞€未能專人專項處理 客服人員崗位職能熟練不足 客服部門設(shè)置專責人員負責客訴專線的接聽與應(yīng)對。 客訴專責人員信息傳遞跟進追蹤，詳實記錄，逐條復核。 有效的客戶投訴處理程序 客戶滿意結(jié)案率 客戶不滿對其所提要求的處理方式 個案對公司的處理成本增加 客戶滿意度的得分 未能正確理解客戶反饋的問題 各級人員沒有明確的處理權(quán)限 客戶期望要求過高 未能及時請求上級支援 客訴專責人員的提問技巧要能明確客戶的反饋問題重點，相關(guān)專責人員做出迅速回 復，與客戶取得處置的共識。 客戶投訴表緊抓客戶反饋問題重點，適時請求協(xié)助。 對客訴處理電話進行錄音。 客訴處理的標準話術(shù) 案例分析和研討 由服務(wù)經(jīng)理或客服經(jīng)理主持，總經(jīng)理列席。定期向客服人員及服務(wù)專員進行成功案例分享，完善對應(yīng)處置辦法。 后續(xù)跟蹤 KPI指標及建議 演講完畢，謝謝觀看！
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