业务形式决定产品框架，指标指引产品细节，同时反映产品问题，本章主要从业务视角和产品视角两方面，阐述在客服工作中作为产品角色需要关注的数据全貌，前者保障我们对业务理解的深度是日常工作的基本盘，后者提升我们对公司整体运营状况的理解是不断成长的催化剂。
这里的业务视角是指狭义的仅从客服部门出发，他们关心什么事情，而这些事情一般都是各个层级的考核指标。无论何种商业模式，业务视角下的客服指标通用，因为客服部门的核心愿景都是一样的：用更小的成本更好地服务用户。我们分为质量指标、效率指标、其他指标三类做具体阐述。
好评率=4/5分评价/评价总数
一次解决率=用户N小时内未重复进线/进线用户数
体现是否一次直接解决用户问题，一般N=24小时
进线接起率=进线接取数量/总进线数量
可延伸为单位固定时间内的进线接起率，一般要求电话20s、IM5s。反映某时间段人力是否充足。
回合合格率：
IM首回合响应合格率=IM合格首回合数/IM首回合总数
IM过程回合响应合格率=IM过程合格回合数/IM过程回合数
IM回合指从用户发起消息到客户回复的时间间隔，一般要求首回合5s，过程回合15s，同时可根据IM客服同时服务用户数量实时调整。反映客服工作状态。
任务回合合格率=任务合格回合数/任务总回合数
任务回合指任务每次分配后客服有操作时间，一般要求15-30s左右，此逻辑比较难统计，对数据埋点和日志写入有较要求，可参考使用。
任务完成率=任务完成数/总任务数
按时间维度统计：当天、48小时、72小时、72小时以上。
任务流转率=流转任务数/总任务数
任务流转指一个任务在首次分配后，经过换人处理，又可分为板块内部和板块外部流转，反映某类任务是否能在客服维度一次解决。
非重点统计指标：
二线客服：
人员在线比例、完成数量、好评率、投诉率、板块积压数量、当前处理量
这里的产品视角是指广义地关照整体业务运行情况，其中部分指标可能也是客服关注的。由于需深度结合业务场景定制，所以这部分指标说明，我们需要结合实际业务情况举例，争取尽可能适配更多场景，但业务不同会有部分差异，更侧重阐述如何确认指标的方法。
前文提到，在交易类产品中客服的价值最大，在此我们以OTA平台举例，电商平台情况大同小异，交易流程大同小异，甚至OTA因为成交耗时更长、库存情况更加多变，所以场景更复杂，不过会缺少物流环节，有兴趣的同学可以按照给定的方法梳理电商流程自己尝试做一下。这部分我们分自动化指标和缺陷类指标两类描述。
订单自动化率=成交未经过人工订单/所有成交订单
（1）自动化的定义
自动化是指在整个交易环节中，平台方无任何人工介入，用户仅需和系统交互即可完成交易。
我们还是以线下餐馆举例，想要吃上一顿可口的饭菜，我们会经过如下流程：取号-排位-叫号-点餐-催餐-支付。其中每一个环节都需要服务员的帮助，但是在互联网的介入下，我们也可以实现无人干预，比如将流程变成：自助取号-线上预通知-按号入座-在线点餐-在线催餐-在线支付。这其中如果我们完全线上化，将需要预约系统、库存系统、点餐系统、支付收银台，甚至和厨房关联的B端催餐等系统。
（2）为什么需要自动化
自动化让互联网企业在无边际的扩张中，边际收益达到最高，以及保障用户体验。
先聊边际收益问题，为什么线下餐馆不会实现完全的自动化，本质原因是每家餐馆在同一时间的承载力是有边界的，其中人员成本相对可控，此时互联网在其中扮演的是辅助角色；而大平台在无边际的夸张中，如果在订单成交的各个环节中都有人工介入，那么这门生意将会不再性感。
再说用户体验问题，在线下因为用户是在和活生生的人交流，所以交易过程也是娱乐过程，甚至是交友和满足自我心理过程，这也是为什么还是有许多人喜欢线下，即使很多时候他的价格更贵，但是线上用户更多是在进行系统交互，我们对于系统的要求就是，简约，让用户用更少的时间和决策成本完成交易，所以自动化也是用户体验的一部分。举例：没有人会喜欢下了订单以后，被平台通知没货啦，发不出来，或者没房啦，你换一家酒店住吧。
（3）除此以外
自动化指标看似是一个简单的指标，但是其实涵盖了交易的全流程，其中决定因素有很多，我们可以根据业务流程中涉及交易的每一个环节，设置对应的指标对自动化做细拆。比如支付成功率、退单率、成交率、超卖率、成交时长、确认时长等等，从全流程出发，关注其中对自动化率有影响的部分，让整个业务运行的生态更加健康。
缺陷类指标本质也和自动化相关，朴素的理解是如果交易环节中每一步出现缺陷，一定会带来用户、平台、商家的三方交互，平台此时能做的就是公正处理，确保用户和商家体验，并且尽量促成交易达成。因为缺陷一般跟场景和流程走，我们直接拿OTA的主要缺陷指标举例，大家重点看场景判断即可。
（1）确认前满房：交了钱过了几天对方说没房了，钱给你退了，让你再找酒店去。
（2）确认后满房：交了钱对方也说你来吧，过了几天说没房了，钱给你退了，让你再找酒店去。
（3）确认后变价：交了钱对方也说你来吧，过了几天说要涨价，不行就钱给你退了，让你再找酒店去。
（4）到店无房：你开开心心到店了，酒店说没房间了，你找别的地方住吧，钱给你退了。
（5）到店变价：你开开心心到店了，酒店说不好意思我们涨价了你要补差价，爱住不住。
一般用户缺陷场景都会血压飙升，严重影响平台在其心中的形象，所以缺陷指标我们主要观察其出现的概率，并针对性制定策略预防减少。
这一章我们花了更多的篇幅去了解客服内部的指标，对产品视角下的指标只是做了如何寻找场景的方法论描述。核心还是因为各类业务形式林林总总，其中的业务流程也不甚相同，但找好维度，比如从交易环节看，从商户类型看（直营、供应商），从商户/会员属性看，都可以关照到影响最重要的场景。
回归初心，我们的工作就是让用户在交易过程中尽可能享受好的体验，那么我们下篇产品架构见。
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