数智化运营在传统投诉服务全流程中的探索实践

关键词：数智化运营、数智化能力、流程赋能、新质生产力

一、投诉服务全流程数智化运营部署的关键步骤及要素

投诉服务全流程数智化运营部署是一个系统工程，需要管理层的坚定支持、跨部门的通力协作，以及各环节实际生产运营员工的积极参与。在投诉服务全流程部署上关键步骤及要素主要有五方面：

（一）战略级的规划。具体包括“契合企业愿景、企业文化和实际投诉服务响应需求”等，明确数智化运营部署的目标和预期效果及整体方案。在整体方案设计上需着重考虑技术能力、实施路径、资源配置等。

（二）组织架构保障。需要组建专业的数智化运营团队，配置包括IT技术专家、数据分析师、业务流程专家等，组织内部若没有专职机构，也可以根据现有各部门的职责和协作方式形成虚拟团队，以适应数智化运营的需要。

（三）能力搭建与流程赋能。能力搭建主要包括系统平台能力、大模型能力、IPA能力等；流程赋能主要包括智能受理、智有派单、智能处理、智能归档、智能监控与统计分析等。

（四）系统集成与能力贯通。主要是实现企业内部各信息系统平台间能力的互联互通。

（五）培训与文化牵引。员工培训主要侧重员工对数智化工具和能力的掌握培训；文化牵引主要侧重培养企业的数智化文化，鼓励创新和持续学习、数智化赋能持续迭代等。

二、投诉服务全流程数智化运营部署的分类实践及应用

（一）投诉受理与投诉分类环节

投诉受理是投诉服务的初始阶段，相较于传统的投诉分类，利用机器学习算法对投诉进行自动分类和优先级排序、通过对历史数据的学习，能够识别不同类型的投诉模式、并将其归类到相应的类别中，如产品质量问题、服务态度问题、营销争议等，从而显著提升分类处理效率及准确性。同时，还能根据投诉的紧急程度和潜在影响，自动分配优先级，确保高优先级的投诉能够得到及时处理。基于数智化能力的分类和优先级排序不仅提高了处理效率，还减少了人为错误，确保每一条投诉都能得到适当的关注和处理。

未来，我们还可进一步期待通过数智化赋能整合来自电子邮件、社交媒体、电话录音和在线表单等多种渠道的投诉信息，甚至通过自然语言处理（NLP）技术、AI自动解析投诉内容等，识别关键信息和情感倾向，从而快速理解客户的需求和问题。

【注：该图片由AI生成】

（二）投诉处理及回复归档环节

投诉处理与投诉归档是投诉服务的中间阶段，也是投诉服务最为关键的一环，积极处理投诉可以展现企业负责任的态度，有助于增强客户的信任和满意度，维护良好的客户关系。这个环节中我们首要涉及的是与客户联系，例如：与客户进行有效沟通，确认投诉的具体内容和客户的具体需求；了解问题的性质、发生时间、影响范围等详细信息；在问题解决后，向客户反馈处理结果等。与客户联系时生产上的损耗在于联系不上客户且要记录下一次联系的时间，面向这一环节，我们可以考虑部署智能外呼+数字员工的组合能力：数字员工发起电话外呼，联系上则人工客服接力与客户做进一步的沟通，联系不上则数字员工针对联系时间、联系结果、下一次预约联系时间等进行记录，人工客服则暂不用介入，可以节省人工服务资源的投入。

其次，是面向客户提供投诉处理解决方案及投诉原因的分析。在根本原因分析方面，可尝试利用数据挖掘和机器学习技术，深入分析投诉数据，识别出问题的根本原因。通过对大量历史数据的学习，通过数智化赋能，AI能够发现潜在的系统性问题或流程缺陷，相较于产品经理、数据分析师，在一定程度上能精准，从而帮助企业从根本上解决问题，避免类似投诉的再次发生。例如：当某一批次产品的质量问题是由于生产过程中的某个环节出现偏差导致。此外，AI还能适度提供一些自动化处理建议，辅助投诉处理人员快速响应投诉。例如：基于对同类历史投诉内容和历史处理方案的分析，AI可以生成多个可能的解决处理方案，并根据预设的规则和优先级推荐最优方案，不仅提高了处理效率，还确保了处理方案的一致性和公平性。例如，对于常见的一些企业有责投诉，AI可以自动建议提供补偿或替代解决方案，从而快速解决客户问题，提升客户满意度。

未来，我们同样也希望数智化能力在处理过程对，能够进一步识别客户的情感倾向，如愤怒、失望或焦虑，从而帮助企业更好地理解客户的情绪状态，并采取相应的应对措施。情感分析不仅有助于提高客户满意度，还能为后续的沟通和处理提供重要参考。

（三）投诉监测预警与统计分析环节

我们常说投诉是金。投诉被视为宝贵的资源，它反映的是客户真实需求和不满，对于企业改进产品和服务具有重要价值，更是市场对企业的一种直接反馈，认真对待投诉可以帮助企业更好地理解市场动态，调整经营策略。

在通用的投诉预警流程动作中，主要包括“数据收集、数据预处理、数据分析、预警指标设定、预警模型构建、实时监控、预警触发、预警通知、应急处置、效果评估、预警闭环反馈”。 

AI基本可实现：①数据预处理：AI可以自动识别和清洗数据，去除噪声和无关信息；②数据分析：AI，特别是机器学习算法，可以快速识别投诉数据的模式和趋势；③预警模型构建：AI可以基于历史数据构建预警模型，并不断学习优化；④效果评估：AI可以分析预警后的响应措施和结果，为预警模型的优化提供数据支持；AI可完全替代：

AI可完全数智换人：①实时监控：AI可以24/7不间断地监控数据，及时发现异常；②预警触发：AI可以根据预设的规则自动触发预警，无需人工干预；③预警通知：AI可以通过自动化的方式发送预警通知，确保信息的及时传达。

AI无法替代人：①设定预警指标：需要投诉服务领域专家根据业务知识和经验来设定合理的预警指标；②应急处置：复杂情况下，需要人工判断和决策，采取适当的应急措施；③预警闭环反馈：人工评估反馈可以结合更广泛的信息和内部机制、流程，能够提供更全面的判断评估及闭环。

此外，投诉统计与分析当前AI基本可以全面实现数智换人，例如：投诉热点挖潜、异动分析等。未来，主要期待的是在反馈报告的自动生成、客户满意度的分析预测和流程优化建议提出等方面能更多数智赋能。自动生成反馈报告是希望AI能够将投诉处理的结果和客户反馈进行汇总和分析，生成详细的报告，帮助企业了解投诉处理的整体情况和客户真实体验感知，不仅为管理层提供决策支持，还为后续的流程优化提供数据基础；在客户满意度预测分析方面，则是希望AI利用机器学习算法，能够根据投诉处理的历史数据和客户反馈，预测客户的满意度趋势，并进一步通过对客户情感和行为模式的分析，识别出可能导致客户不满的因素，并提前采取预防措施。例如：某高价值客户投诉资费质疑，AI可以结合客户交互过程中的言语、情感及消费账单等，预测出若投诉处理不当可能导致客户流失，从而提醒投诉处理人员要给予适度的服务补救，并提醒企业加强相关环节的优化改进。

三、投诉服务全流程数智化运营部署探索实践小结与展望

探索实践过程中，我们秉承三个面向（面向客户、面向生产一线、面向运营）、围绕贯通投诉服务处理全流程，打通投诉服务全链路，共梳理上线了100+个投诉服务数字员工场景。从实践中走来，我们切实感受到了AI在投诉服务全流程中的应用上展现了显著的优势和潜力。

未来，随着数智能力、技术的不断进步和更多AI应用场景的拓展，数智化运营部署在投诉服务全流程中的应用还将更加广泛和深入，将进一步融入到投诉服务的各个环节，帮助企业持续提升服务质量和客户体验，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位，有了数智化的赋能，投诉服务更不再是企业的负担、投诉客服人员的压力，而是成为提升客户满意度和忠诚度的重要工具，真正变诉为金。