在这个大数据时代，包括新零售在内的各大行业都开始利用大数据为企业决策赋能，以提升企业在市场中的竞争力。对于电商企业来说，数据量在各个行业里是比较大的，因为数字化交易会让其不断积累交易数据和客户数据等。不少商家也开始购买服务器，做大数据分析。有聘用专业的老运营或老数据分析师的，也有干脆使用AI加持的数据分析软件，如DataFocus、Power BI等，以让数据不仅仅是“躺在”那里，而是能被企业利用起来发挥价值。很多商家非常重视购买数据或者说交易数据，但是我们绝对不能忽视售前的数据分析，就像很多企业会有售前方案解决部，就是为了让销售部更好的拿到订单。
话不多说直接进入正题。售前数据分析主要包含询单转化率、客服响应时间、响应字长数据、客单价和客件数的分析。
第一是询单转化率。分析店铺询单转化趋势的初始，以及在不断优化客服服务内容以后是否有相应的提高。主要影响此数据的因素有询单商品销售情况、询单商品评价情况、客户服务态度以及客服专业性。
第二是客服响应时间。客服响应时间对于售前来说至关重要，就像打开网页一样，一般3秒如果没有显示那么用户基本就会跳失。因此，旺旺回复率、平均相应时间、首次响应时间几个因素直接反应店铺客户工作效率，是店铺服务的重要数据分析指标。主要影响因素有业务和产品的熟悉度。
第三是询单的客单价和客件数。客单价和客件数是最好的能反映客户购买“兴致”的点，客服询单客单价正常都会优于静默客单价，如果低于静默客单价则需加强客服的主动服务培训，和关联产品的主动推荐问题。
