電商環境下店鋪服務轉化率的提升策略研究
——以M天貓店為例

石秋鳳

(廣西師范大學政治與公共管理學院 廣西桂林 541006)

國務院關于“十四五”數據經濟發展規劃(國發〔2021〕29號)中強調了發展數字經濟的重要性，同時也提到了在2025年要實現電子商務平臺交易規模預期性達46萬億元的重要指標，可見電子商務的發展對于國家的經濟發展的重要性[1]。天貓是一個重要的電商平臺，而考量某個店鋪的重要指標為“商品體驗”“物流體驗”“售后體驗”“咨詢體驗”四個維度。這些指標由買家對賣家評出，每項網店評分均為動態指標，系此前連續6個月內所有評分的平均值，可見每個數據對于店鋪發展的重要性[2]。

Peiwen Yu等(2022)[3]研究了庫存對于轉化和流量的影響進行模型的建立，強調了轉化率在流量引導中的重要作用，當商家的產品具有適度的可替代性，而且平臺更新轉化率的能力很高時，商家就會產生更高的庫存成本，并且無法從流量引導中獲益，說明擁有高轉化率的商家在接受流量時會獲得更高的優先權，不確定轉化率相當于需求的不確定；董京京(2018)的模型建立中，也將客服響應時間納入其中，以響應性為在線互動的維度參照；戴韜等(2017)[4]對于客服的響應時間對于轉化率的影響做了定量性研究，得出了“客服響應時間和轉化率沒有明顯的相關性”的結論；左文明等(2010)[4]B2C商務網站服務質量指標體系的建立中，在有行性、可靠性、響應性、保證性、移情性5個維度的響應性維度明確提到了及時回復客戶提出的問題，說明了響應性在顧客咨詢中的重要性。葉飛等(2021)[5]研究了電商環境下折扣對于銷量的影響，研究發現，隨著評分和折扣的增加，銷量并不總是增加的，說明影響銷售的因素是多種多樣的。

在電商平臺網店的運營中，拿天貓平臺來說，流量是店鋪的基礎，而實現流量的轉化才是根本。而作為消費者，在網購過程中，選擇購買商品最基礎看的因素，就是粉絲數、銷量、評價，剩下的才會是其他因素。轉化率在店鋪運營中，可以說得上是決定一家店鋪是否能夠正常運行的關鍵。目前電商平臺的競爭非常激烈，已經不像之前的市場那么的容易從中獲利，所以各運營商也是把經營的重點放在店鋪的轉化率上。不管是產品的定價、圖片的設計與擺放、物流的選擇、客服響應的快慢……幾乎可以說都是要實現店鋪的這個最終的目的，那就是轉化率。

從各研究文獻中發現，不管是天貓平臺還是跨境電商，都非常重視店鋪轉化率，而轉化率比較低的店鋪，最終將會被市場所淘汰。而在不時代的不同階段，經營者也將面臨著各式各樣的問題，就像天貓平臺中的天貓規則一樣，時代在進步，規則也在不斷發生變化，規則的變化就意味著新問題的產生，以及新的問題需要被解決，由此，轉化率的這個問題便成為一直在被研究的話題。

綜上所述，當然對于研究電子商務的文獻還有一些，有從不同角度研究的。雖然電子商務在經濟中的重要性日益增加，但通過搜集相關數據和研究文獻所知，還沒有單獨寫接待人數、響應時間對于轉化率影響的量化研究的文章，因此本研究重點剖析客服接待人數、客服響應時間對于轉化率的影響。本研究對商業和電子商務研究都有貢獻，為公司管理層理解電子商務建立了一個綜合基礎，同時對于管理層如何考核客服、如何在對應的時間合理的安排客服的工作、如何提升店鋪的轉化率、如何減少公司勞動成本的同時還提升了店鋪的營業額均有一定的借鑒意義。

1 理論基礎和研究假設

1.1 客服接待人數對于轉化率的影響

隨著我國迎來數字經濟時代，電商一直處于一個不斷進步改革創新發展的趨勢。B2C作為電商的一個重要交易平臺，給消費者帶來了很多便利，但在給消費者帶來便利的同時，也給消費者帶來了很多的不便。葉明(2014)研究互聯網相關產品市場界定時提到了傳統產業，對于產品的界定相對比較明確的，產品之間的邊界感也是相對清晰的，但現在互聯網平臺不光是產品的替代性難以把握，而且產品之間的邊界感也是比較模糊的。尤其像現在的服裝行業，同一件衣服在B2C平臺可以說幾乎很多同款，而且都是以相同的圖片進行展示，在沒有看到實物的基礎上，很難辨別其中的差異性，這個不確定性讓這個銷售漏斗最后漏出來的轉化顧客較少；高建華(2006)研究銷售漏斗，認為處于漏斗最上方的潛在客戶越多，從漏斗漏出的客戶才可能越多。

營銷不僅僅是向客戶轉遞信息，同時也是向公司全體成員及其他媒體傳遞信息，而傳遞信息一個比較科學的方式就是使用銷售漏斗。銷售漏斗最初是在1924年《債券銷售技巧》中William W.townsend首次提出，后來1975年世界銷售大師Miller和Heiman進行再一次的補充升級為銷售漏斗模型，被人們稱為最成功的銷售模型。銷售漏斗可以將客戶分成不同的等級，然后管理著可以通過不同的方法來吸引客戶，這種方法適用于B2B的同時也適用于B2C，而且是非常之有效的。菲利普·科特勒稱銷售漏斗讓銷售成為科學，它將銷售管理的作用量化分析促使銷售管理化，同時也讓市場、銷售、交付圍繞成為一個供應鏈。從銷量公式上分析銷售漏斗模型，銷量=流量*轉化率*客單價*復購率，拿天貓平臺來說，店鋪的流量就是指訪問量和瀏覽量，而轉化就是最終下單成交的人數，客單件就是商品的價格，復購的話，就是顧客第二次或第二次之后下單成交的訂單。本次研究將“客單價”“復購率”“流量”幾個因素及其他影響因素，如圖片、關鍵詞、物流等作為控制變量，研究其“轉化率”和咨詢人數及其客服接待響應的時間三者的相互關系。

綜上，針對B2C平臺，處于漏斗最上方的客服就是店鋪所存在的流量，而最后流出來的就是店鋪的轉化。由此假設：“客服接待人數越多，轉化率越高”。

1.2 客服響應時間對轉化率的影響

新時代購物方式更傾向于考慮成本、便捷性、服務態度。1990年，美國北卡羅納大學學者羅伯特·勞特朋(Robert·Lauter born)教授提出了4C營銷理論，4C即消費者(Customer)、成本(Cost)、便利(Convenience)、溝通(Communication)。其中，顧客指消費者的需求和內心的期望；成本指消費者為獲得內心的滿足感而付出的代價；便利指消費者在消費過程中所省出的時間；溝通指消費者和商家之間建立起的這種情感交流。同時羅伯特·勞特朋(Robert·Lauter born)教授也認為，在新時代的營銷理念中，不應僅僅考慮商家利益，也不能只站在商家的立場，而是更應該站在消費者的立場去考慮和分析問題。雷良(2022)基于4C理論的跨界營銷分析，也提到了這里的成本，已經不單單指的是產品成本本生，同時也包括時間成本和精力等隱性成本。

在整個電商平臺中，消費者(Customer)決定著在互聯網中的傳播動力和目的，成本(Cost)決定著轉播的方向和內容，便利(Convenience)決定著傳播的方式和速度，溝通(Communication)決定著傳播的廣度和深度，由此可見，4C理論非常適用于分析電商平臺中的客服響應時間對于轉化率的影響。排除響應內容對于消費者的影響力，針對響應時間來說，響應時間越短，對于消費者來說就是提供了便利，同時高效快捷的溝通能夠為消費者節省消費過程時間成本。在電商平臺中，要很好地融合4C原則，發揮好4C原則的合力，做到靈活的利用而不是拘泥于固定的框架。以天貓平臺為例來說，商家應根據不同消費者的不同咨詢場景，在合適的場景下，找到客服應如何在最短的時間內回復消費者的話語和方法，根據不同的場景來總結出回應的內容，將消費者和商家很好的連接起來，最終促成交易，接待的最終目標就是完成轉化。

新時代的消費理念，更加注重個人情感的輸出，消費者更傾向于選擇在體驗感比較好的商家進行購物，反之，將不會在同一家商家繼續購買。在天貓平臺中想提升轉化率，利用好4C理論，用4C理論去分析顧客的真實需求和真實體驗，也將能從根本上去解決問題，所以本次研究選擇以4C理論作為理論基礎是最為合適的。

同時在互聯網時代，買賣雙方都是通過網絡溝通形式來完成交易的。在B2C平臺的服裝類目中，其實很少有消費者在乎這個產品本身的成本，因為消費者進店鋪咨詢不可能問“這件衣服的成本是多少？”消費者更在乎的是在購買意向中，以最短的時間去回答她想了解的關于產品的問題。如適合什么身高體重、產品是否有色差、為什么和別家的一樣等問題。而接待的客服在回答這些問題時，回復消費者咨詢問題響應時間的長短就決定了消費者進店購買的時間成本。因此，從消費者的角度出發，縮短響應時間，能夠更加高效地幫助消費者做出購物決策，加大促成交易的概率。所以本研究假設：“客服旺旺響應的時間越短，轉化率就越高。”

2 研究假設與模型

2.1 數據來源

本研究的數據獲取主要源于某電商公司旗下15個天貓店其中的一個M店，該店鋪是該電商公司15個天貓店中效益最好的店鋪，粉絲量達56萬，屬于天貓店鋪經營中比較居中和具有普遍性的代表。本次樣本選取2022年7月—2023年6月的旺旺接待記錄為分析對象，從快麥績效中提取相關數據，因為快麥績效中只能提取到一年內的完整數據信息，所以這次數據的提取以年為單位，提取了近一年里最新的數據作為分析資料，一來具有時效性，在排除其他因素的干擾外，相對還是更加的真實和數據精確，也更能反映出處于穩定成長中的公司的一個發展的現狀。同時也涵蓋了天貓一整年的店鋪運轉形勢，其中包括大型活動，如618和雙十一，同時也包含了每個月店鋪參與的小活動，再次說明了本次所選的樣本在具有真實性的同時也更具有代表性。

2.2 研究假設

基于4C理論和銷售漏斗理論分析，提出相關性假設：“客服接待人數越多，轉化率越高”“客服旺旺響應的時間越短，轉化率就越高”。

待驗證假設(1)：不同客服年接待人數和平均轉化率是否呈正相關

待驗證假設(2)：不同客服年平均響應時間和平均轉化率是否呈負相關

待驗證假設(3)：同一客服年接待人數和轉化率是否呈正相關

待驗證假設(4)：同一客服年平均響應時間和轉化率是否呈負相關

2.3 研究模型

本次選擇的模型為相關性模型：

式(1)(2)中：x和y是本次所選的樣本客服接待人數和客服接旺旺平均響應時間，r表示樣本的相關系為X與Y的協方差，Var[X]為X的方差，Var[Y]為Y的方差。r2的取值范圍為0～1，越接近1，表示X，Y的相關性越強，當r2等于0的時候，說明兩者沒有任何相關性。P為總體相關系數，比較X和Y的差別。統計量絕對值越大，概率P越小，反之越大。本次測試的取值門檻選擇取值為0.05，當數據P =0.05時，置信度為95%。P＜0.05為“顯著”，以*標記，P＜0.01為“極顯著”，以**標記。

3 分析結果

本次研究以轉化率為因變量，自變量為客服接待人和平均響應時間，同時控制相關性變量，如銷量因素、價格因素、季節因素、發貨時間、圖片因素、評價因素等對因變量的影響，相關性數據分析如表1所示。

表1 同一客服變量相關性數據

從表1可知，從同一個客服一年里不同天旺旺接待數據中，可分析出兩個結論，如下：

結論1：接待人數和轉化率樣本決定系數R2為0.024，顯著性P為0.678，因此模型不顯著，可認為同一客服在同一年里不同天年平均每天接待人數和年平均轉化率沒有明顯的相關性。

結論2：平均響應時間和轉化率樣本決定系數R2為0.224，顯著性P為0.000，因此模型極顯著，可認為同一客服在同年里不同天年平均響應時間和年平均轉化率顯著負相關。

由表2可知，從不同客服一年里同天時旺旺接待數據中可分析出兩個結論。

表2 不同客服變量相關性數據

結論1：接待人數和轉化率樣本決定系數R2為0.027，顯著性P為0.222，因此模型不顯著，可認為不同客服一年同天時年接待人數和年平均轉化率沒有明顯相關性。

結論2：平均響應時間和轉化率樣本決定系數R2為0.158，顯著性P為0.000，因此模型極顯著，可認為不同客服一年同天時年平均響應時間和年平均轉化率顯著負相關。

結合表1和表2，由表3可知，待驗證(2)和(4)的顯著性P值為0.000，且均＞1，說明客服年平均響應時間和年轉化率呈顯著負相關，客服年平均響應時間越短，轉化率就越高。待驗證(1)和(3)的顯著性P值＞0.05，且均＜1，說明客服年接待人數和轉化率不相關。

表3 驗證假設(1)(2)(3)(4)結果統計表

4 進一步研究

618和雙十一是天貓的主要大型活動，為進一步證實和排除相關性干擾，本文將剔除大型活動，對一年里活動期外的數據進行取值，以M店鋪剔除雙十一和618活動的數據取值進行分析，本次進一步研究將剔除M店2022年7月至2023年6月期間2022年11月和2023年6月的數據。然后對不同客服年接待量和平均響應時間對轉化率的影響再一次進行的相關性分析，進一步驗證“旺旺接待人數和轉化率是否呈正相關”“客服旺旺響應時間和轉化率是否呈負相關”。

從表4可知，在剔除大型活動后，從不同客服一年里同天時旺旺接待數據中，可分析出如下兩個結論：

表4 不同客服變量相關性數據

結論1：接待人數和轉化率樣本決定系數為0.054，顯著性P為0.032，因此模型顯著，可認為不同客服一年同天時年接待人數和年平均轉化率顯著的正相關。

結論2：平均響應時間和轉化率樣本決定系數為0.242，顯著性P為0.000，因此模型極顯著，可認為不同客服一年同天時年平均響應時間和年平均轉化率顯著負相關。

綜上可知，M天貓店在日常客服接待中，在控制相關因素(銷量因素、價格因素、季節因素、發貨時間、圖片因素、評價因素等)，對轉化率影響的情況下，“客服接待人數的多少對于轉化率影響不大”“客服旺旺響應的時間越短，轉化率就越高”。而且活動期間對“客服旺旺響應的時間越短，轉化率就越高”的結論沒有造成任何影響。但活動期間客服接待人數的多少對轉化率會造成一定的影響。天貓大型活動期間，接待人數會比非活動期間接待人數多，更加驗證了銷售漏斗理論，說明活動期間接待人數越多，轉化率的確是越高的。

5 結語

本文通過對B2C平臺中某M服裝店鋪旺旺接待數據進行實際性分析，分析了接待數據和轉化率的關系、響應時間和轉化率的關系，得出如下結論：

第一，客服響應時間和詢單轉化率之間顯著負相關。

第二，客服接待人數和詢單轉化率無相關性，天貓大型活動期間除外。

第三，天貓大型活動期間客服接待人數對詢單轉化率有顯著影響。

綜上所述，想要提升M店的詢單轉化率，除了調整價格因素、盡量優化主圖、客服的服務態度和話術、注意季節的選品、及時發貨、精細化促銷策略外，也要同時兼顧客服崗位的人才招聘及其人才培養。客服不能擅自離崗，要非常熟練地打字，熟練的掌握天貓運營的相關專業知識，這樣既可以提升響應時間，也能直接性提升轉化率。只有在日常工作中做好了，才能在大型活動中接待大量線上消費者時得心應手，提升更高的轉化率。這對于M店的經營管理者們有一定的參考意義，在實際管理過程中不要只關注轉化結果，而忽視了影響轉化的重要因素“響應時間”和“接待人數”。新時代的消費者越來越注重自己的時間成本，所以在一線服務的第一步，就應該考慮到消費者所考慮的隱性成本。

本研究是針對普遍性的服裝類目的天貓店鋪，目前幾乎很少有文獻是研究這個問題的，所以本研究對于其他研究者研究這個話題有一定的借鑒意義，同時對天貓店的經營管理者在經營過程中有很好的參考價值。