客服excel数据分析

### 客服场景下的 Excel 数据分析方法和技巧

#### 1. 数据清理与整理
在客服场景中，数据往往来自多个渠道，可能包含重复项、错误输入或其他不一致之处。为了确保后续分析的有效性和准确性，首先要对原始数据进行清洗和整理[^1]。

- **去除重复记录**：可以使用 `删除重复项` 功能来清除冗余的数据条目。

- **标准化格式**：统一日期时间戳记、电话号码等字段的表示方式，以便于比较和汇总统计。

=TEXT(A2,"yyyy-mm-dd") ' 将A列中的日期转换成标准格式

#### 2. 关键指标计算
对于客户服务部门而言，几个重要的KPI（关键绩效指标）包括响应时间、解决时间和客户满意度评分等。这些可以通过简单的公式快速得出：

- **平均响应时间**

=AVERAGE(B:B) ' 假设B列为每次服务请求的实际响应时间

- **首次联系解决问题率 (FCR)**

这通常是指第一次交互就成功解决了问题的比例。如果有一个标志位表明是否一次完成，则可以直接计数并除以总数得到百分比。

=COUNTIF(C:C, "Yes") / COUNTA(C:C) * 100 ' C列表示是否有立即解决方案，“Yes”代表有

#### 3. 使用条件格式高亮显示异常情况
当某些情况下需要特别关注时——比如超出了预定义的服务级别协议(SLA)，可以应用条件格式让特定行更加显眼。

=AND(D2>TODAY()-7,E2="未关闭") ' 如果D列是创建日期而E列状态为“未关闭”，则标记该行为红色背景

#### 4. 利用图表直观展示趋势变化
图形化表达有助于更清晰地理解业务动态。例如绘制柱状图对比不同月份间的投诉数量；折线图跟踪每周内每天的工作量分布等等。

#### 5. 多个工作表的同时查看
有时会涉及到跨多张表格的信息关联查询，在这种情形下可借助Excel内置的功能实现同步滚动浏览不同的工作簿页面[^2]。