如何有效优化CCR（4个技巧分享给你）

某个网友 • 2023年4月14日 • 产品运营 • 阅读 83

来源：要火直播

近段时间，CCR指标一直弄的人心惶惶，很多商家因为CCR指标异常导致了口碑分及体验分下降，造成店铺被扣保证金，甚至直接被清退。

CCR到底是什么？怎么去规避CCR异常被处罚的问题？

什么是CCR

CCR简称消费者负反馈，是平台去衡量你店铺商品品质、商家服务及物流服务水平的综合指标。其中，覆盖了店铺的订单、评价、投诉、进线咨询等多个渠道的消费者负面反馈。简单点来说就是平台除了会直接通过店铺差评、投诉等等来对你店铺进行评估之外，还增加了消费者跟你沟通的关键词。

举个简单的例子，比如说你通过飞鸽跟客户沟通的时候，客户在跟你沟通的过程中出现商品质量不好，商品变质，做工出差等等字眼，平台会自动抓取，然后算进CCR里面。

下面将围绕商家在电商交易链路环节的负反馈成因和各商品品类的用户主要痛点，帮助商家朋友们找到方法，更好的提升店铺竞争力和服务用户。

首先我们要搞懂从店铺选品到用户发起负反馈，会经历哪些过程？

如何有效优化CCR（4个技巧分享给你）

搞懂了这些负反馈产生的过程，那造成CCR过高的主要痛点问题应该如何优化解决呢？

1、尺码问题

（1）商品信息完善丰富

制作商详图，明确标明商品基础属性

商详中放置测量说明和导购指引

达人直播间口播做信息承接，引导用户主动查看

优质案例展示：

如何有效优化CCR（4个技巧分享给你）

（2）巧用商品详情页装修功能

巧用“商详装修功能”，支持服饰尺码组件和表格形式（适用所有品类），重点信息放在首要位置突出展示

如何有效优化CCR（4个技巧分享给你）

（3）直播间充分展示

采用小工具在直播间为用户更立体的展示商品尺寸信息，给用户带来非常直观的专业感和信任感。

2、商品破损/瑕疵/品质问题

（1）强化选品‍、货盘调优、加强质检

复盘店铺商品的销售和售后数据，可以看清不同货品、不同货源、不同品牌的用户体验情况，调优货盘结构；

建立内部快速反应机制，针对用户反馈不好的商品主动下架，改善优化后再恢复上架

货品采购时加入质检环节，前置过滤商品的明显瑕疵、品质问题，提升商品质量合格率

（2）巧用商详做信息透传

针对天然或后天形成等本身即存在瑕疵（如玉石、二手商品）的商品，制作用于用户科普或认知的商详图，提前告知用户商品本身存在的瑕疵，帮助用户充分认知商品。

达人直播间口播做信息承接，引导用户主动查看，减少信息差，前置管理用户预期

（3）强化商品包装，降低商品破损

通过店铺运营经验和客服反馈，针对易产生破损/变形的商品，强化商品包装，完善包装方案

（4）直播间充分展示

采用小工具展示细节（聚焦灯光，近距离展示等）和商品立体展示（结合的方式在直播间为用户更立体的展示商品天然缺陷和瑕疵，帮助用户更好的认知和了解商品，良好管理用户预期，避免信息差。

（5）发货前客服再确认

下单环节发送购买须知/用户确认书

把用户高频咨询的问题整理成用户须知小手册，把想告诉用户的重要信息再次给到用户透传（退换货规则、售后流程、品类常见问题、商品使用和保养方式等等）

商品存在的瑕疵通过细节图片的形式再次发送给用户，再次前置管理用户预期，减少信息差。

如何有效优化CCR（4个技巧分享给你）

3、发货/物流时效

（1）确保基础发货时效

提升仓储/物流运营效率，确保店铺基础发货时效

（2）与直播间承诺保持一致（尤其针对需要平台质检的品类）

实际发货时效需要与直播间承诺保持一致，避免产生信息差导致用户投诉

针对质检的品类，提前预估用户收货时效，合理管理用户预期

针对受疫情地区管控影响订单，主动并及时地与用户取得联系，妥善处理售后，并及时与平台报备。

如何有效优化CCR（4个技巧分享给你）

4、用户投诉/进线平台纠纷

（1）千万注意商品宣传、主播承诺与实际一致，减少信息差

内部（商品采购/商品运营/达人主播/物流运营/售前售后客服）做好信息对齐，对用户的服务口径才能一致。

（2）用户问题优先通过联系商家客服解决

引导用户碰到任何问题，优先联系商家客服咨询，便于售后客服承接用户诉求，避免用户问题升级，提前承接提前解决。

如何有效优化CCR（4个技巧分享给你）

（3）加强店铺客服培训，提升客服同学的用户服务意识和用户服务技巧，避免用户问题升级，争取“三个做到”——做到及时、做到耐心、做到有效

整理店铺/品类的高频咨询问题，整理售前用户须知小手册，提前管理用户预期；（内容不要太长，简洁明了）

及时并妥善处理售后问题：店铺责任问题主动承认，做到“不推诿不扯皮，不避重就轻”，帮助用户有效解决问题；

用户认知问题耐心解释沟通，保持与用户良好沟通，达成一致后引导用户选择正确的退款原因；及时告知退货退款的服务规则和服务时效，保证用户充分知情；

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