消费者越来越不愿意去连锁超市了, 统计数据显示, 仅 2024 年第一季度, 全国就至少有 31 家超市品牌的 140 家门店关闭, 其中还不乏超市巨头, 线下商超的生存环境变得愈发艰难。
事实上, 线下超市的难题并不是消费者不愿意去线下超市, 而是与线上购物相比, 如今大多数线下超市并不懂得如何进行商品运营。
提起线下连锁商超, 许多消费者都能毫不犹豫地说出一大堆的记忆犹新的不好经历。东西少, 价格贵, 蔬菜不新鲜, 环境差, 气味难闻......
消费体验不好, 顾客自然不买单。
因此如何倾听消费者建议, 做好商品的精细化运营, 成为大型连锁商超持续获得消费者认可, 并提升销售额的关键。
所以, 本文以天润融通服务的国内连锁商超头部品牌为例, 看它是如何通过专业、精细化的客户感知, 提升客户满意度, 打造爆款商品, 最终推动超市实现销售额的整体增长的。
01 旧系统阻碍客户感知
天润融通服务的这家品牌虽然成立时间较早, 但即便在行业普遍下行的年代, 该品牌的市场份额依然持续增长。
出现这种超强生命力, 关键在于其打造了许多深受消费者喜爱的爆款商品。
比如榴莲就是其中之一。
每年一到榴莲上市的季节, 该超市仅榴莲销售额就超过绝大部分水果商品销售额的总和。而其打造爆款的关键, 就在于关注客户对于商品的消费反馈。
仍然以榴莲为例, 该超市会将全国所有与榴莲相关的投诉、建议以及客服咨询数据进行汇总分析, 从而了解消费者对榴莲的需求、满意程度, 并及时调整。
但随着业务的持续发展, 如今这套方法也面临着两个关键问题。
其一, 该超市已有的客户服务系统相对落后, 目前其数据分析仍然以人工手动统计的方式进行, 导致客服部门消耗时间长, 压力大。
“我们每个月都会月度会, 我们需要将商品情况做成报告和领导汇报, 也就是我们每个月都要花一两天时间专门去整理数据。”
其二, 超市经常遇到营销热点事件, 为了了解热点影响, 客服负责人通常需要通宵达旦进行工作。
“我们会有许多突发状况, 比如最近娃哈哈的事件就会导致相关产品热销, 公司需要知道这种热点带动了多少销量, 或者品牌咨询量。”
每当这种时候, 客服负责人就需要连夜汇总各种数据, 并按照不同的维度进行分析, 做成报告。而且这种突发状况并不少见, 比如 315 前后,618 前后, 双十一前后等等。
在这样的背景下, 该超市迫切需要升级原本的客户联络云平台, 通过大模型增强客户感知能力的同时, 提高数据分析和洞察能力, 既能帮助超市持续打造爆款产品, 又能减轻客服部门压力, 提高工作效率。
02 大模型, 让客户感知更精准
明确需求之后, 天润融通以全渠道客户联络云平台为基础, 结合 AI 大模型的能力, 为其完成了客户服务平台的全面升级。
首先, 天润融通为其升级了客户感知系统, 将所有投诉与商品进行关联。
这一改变让超市获得的每一份关于产品投诉, 都能够对应到具体的 SKU 上。此后, 数据汇总和分析, 客服部门就能精确定位影响商品销售的具体问题, 比如榴莲个头太小、果肉不够饱满、不够新鲜、或者运输途中存在损坏, 以及门店储藏的问题等等。
了解这些问题后, 超市就可以有的放矢, 针对性地进行解决问题, 提高客户满意度。
其次, 天润融通还以 AI 大模型为基础, 为该超市升级了自动填单的能力。
在此之前, 该超市座席人员收到的工单后, 都由人工进行填写。但该超市的投诉分为三个等级、有几十个分类, 人工填单难免出错。况且在判断问题归属时, 也难免存在因为座席主观判断的而影响结果的情况。
▲ 智能填单产品示意
引入 AI 大模型智能填单之后, 由于工单都由 AI 大模型自动填取, 加快填单效率的同时也让数据变得更干净, 准确性更高, 对公司的爆品经营带来更大的参考价值。
最后, 为了帮助解决数据分析问题, 天润融通还在客服系统中为该超市增加了 BI 工具。
有了这个 BI 工具之后, 原本客服部门需要一天整理的数据, 只需要一两分钟就可以从系统中直接导出。这也让客服部门曾经因热点而不得不频繁加班的情况得到解决。
此外, 天润融通的 BI 工具还内置有许多数据分析模板, 只需要一键就能生成漂亮、清楚的图表, 让管理者一眼看到数据背后的问题。
目前, 天润融通已成功与全家、呷哺呷哺等多家知名品牌连锁达成深度合作。未来, 天润融通也将持续深挖连客户感知的更多场景, 让连锁超市能够通过倾听客户声音, 持续提高经营效率, 创造更大价值。
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