减少投诉小窍门投诉难免有关键是如何化敌为

提起投诉，你的第一反应是什么？相信不少人都会觉得头疼，会觉得客户投诉=麻烦，但实际工作中或大或小的投诉是难以避免的，如何将“麻烦”化敌为友，这是每个行业都在思考的问题。比如在金融机构内部，投诉数据和客户体验数据（下称NPS数据）是客户体验的一体两面，常常由同一科室管理，本应相辅相成，共同为提升服务质量和优化运营管理提供支持。然而，目前这两种数据缺乏融合分析与利用，形成了所谓的“数据孤岛”。一般公司在处理投诉时，大多的做法是在事后处理和安抚，并不能有效降低投诉量、提升客户体验，而客户体验数据对于客户可能存在的投诉问题也难以起到提前预防和监控的效果。

为了改善这一状况，需要建立有效的投诉预警机制，将投诉出现的问题反馈到业务端、产品端或服务端，并通过已经上线的客户体验管理系统所收集到数据进行整合分析，通过贬损数据和投诉数据的关联性分析，构建更加精准的预警模型，从而提前预测潜在的风险和问题，为公司制定应对策略提供参考。

零点有数金融事业部团队和G金融公司就其内部的NPS数据和投诉数据进行了关联性分析，得到以下结论，和大家一起商榷和探讨。

一、投诉关键词抓取与分类，探索贬损与投诉客户之间的潜在联系。

整理连续两年NPS贬损且投诉的客服工单记录，利用文本分析工具从中抓取贬损和投诉关键词或短语，并对关键词进行统计分类，测算贬损且投诉的数量及转化率等。

以G金融机构的产险为例，通过数据抓取和分析，确定NPS贬损的关键词为“人员服务与理赔服务”，具体语句为“查勘员到现场速度慢”、“赔付时效慢”、“定损金额低”、“查勘员服务态度差”等；投诉关键词为“理赔服务”，具体语句为“赔付时效慢”、“定损金额争议”、“定损时效慢”等。由此可见，NPS数据和投诉数据存在关联，且NPS贬损关键词与投诉关键词具有较高的一致性。

二、通过投诉问题识别重点环节，优化NPS埋点，将投诉预警策略前置NPS系统中。

选取、分析贬损和投诉的典型案例，了解客户在哪些环节产生了不满，以及这些不满是如何转化为贬损和投诉的；进一步确定贬损和投诉重点发生的环节，并对重点环节进行量化分析，从而制定在这些环节提前预警的策略。

以产险为例，基于前期抓取的关键词，我们提取了55个贬损且投诉的录音，通过录音监听和分析，发现理赔投诉在报案、查勘、定损、赔付环节都会出现，但NPS理赔贬损却只发生在理赔业务结束环节。这是因为目前理赔NPS回访主要在服务结束后进行，且现有的NPS系统缺乏预警功能。鉴于此，G保险公司后期需要优化NPS系统，将理赔NPS埋点提前，并在不同环节进行多次调研收集，便于公司在客户投诉前及时发现问题并解决。

此外，对呼叫中心、相关业务部门进行访谈，了解当前投诉处理流程、NPS回访流程，以及客户贬损和投诉的具体原因及探讨相应解决策略，为完善预警机制提供支持和指导。

三、通过数据建模来识别易投诉客群，并做好内部预警管理。

通过Modeler构建决策树模型，描绘潜在投诉客户画像。决策树模型也被称为预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系，可以用来预测未来大概率会出现的情况。如使用产险所有NPS贬损数据（贬损、贬损且投诉数据均包含在内），因变量为贬损数据是否投诉，然后在模型中对影响因变量的所有因子（如业务环节、城市级别、产品类别、年龄等）进行逐一进行观测分析，从而形成投诉数据的最佳预测因子，即投诉客户画像，模型构建过程如下图：

从产险的决策树模型可以发现，某个地区、投保时间在某年以内，在某服务环节NPS得分较低的客户群体往往也是投诉率较高的群体。

根据寿险、产险客户在NPS各阶段的反馈，以及决策树模型中对已投诉客户类型总结，对客户进行标签分类。将客户标签分为忠诚客户、安全客户、低危投诉预警客户、高危投诉预警客户，并根据客户类型采取不同的预警措施。

通过将NPS数据与投诉数据进行关联分析，并结合NPS系统识别潜在投诉，G保险公司建立了更加完善的投诉预警机制，进而前置解决或优化问题，降低客户投诉率，显著提升客户满意度和忠诚度。主要有以下三点：

第一，优化现有NPS埋点，识别判断潜在投诉客户。例如产险理赔环节，分业务节点进行多次NPS回访调研，及时发现并解决客户在理赔过程中的痛点。

第二，建立健全投诉预警机制和流程，提前进行预警和干预。如以“投诉预警”为契机，内部相关部门建立横向一体联动预警机制，有效实现投诉管控前移。

第三，搭建数智化投诉系统，实现数据实时监测和可视化展示，为提升服务质量、优化客户体验提供有力支持，助推公司实现更高效、更精准的投诉管理。

在与G金融公司的合作中，零点有数将NPS数据与投诉数据进行关联分析，帮助公司更全面地了解客户体验，发现潜在问题，并据此制定有效的改进策略和预警机制。除了本项目已涉及的维度，还有诸多潜在维度值得深入挖掘和研究，我们非常期待与更多的金融机构开展深度交流合作，共同致力于进一步提升运营效率、优化风险管理以及增强核心竞争力的工作中。

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