投訴 ”是客戶最直接表達不滿的途徑和方法，投訴不是壞事，相反應該真心誠意的感謝每一位投訴的客戶，因為他們是在給我們改進的機會。那么沒有給我們改進機會”的客戶呢，這些客戶往往會最先流失，如何減少這些流失，在客戶產生不滿前做出預判，發現客戶的投訴根源？

在呼叫中心行業，往往一個完整的客戶體驗，會經歷很多環節，例如我之前服務的企業，客戶針對酒店預訂需求就要經過如下環節：

每個環節都有可能出現問題導致客戶投訴，如何精準確認是什么問題，哪個流程導致的投訴？才能給出合理的解決方案讓客戶滿意。

我們來回顧以上兩個疑問

1.如何在客戶不滿并要投訴前，及時做出預判。

2.如何確認產生投訴的具體原因，給出合理的解決方案。

近幾年，智能語音分析技術越來越受到大家的關注，在投訴發現與分析方面，智能語音系統也體現了它強大的優勢。我們對多個企業進行咨詢，運用智能語音系統，對投訴進行了深度分析。進入企業后，首先我們聽取大量的錄音，了解客戶業務，發現錄音中客戶表達不滿的關鍵詞。（不僅僅是投訴這個關鍵詞，客戶前期表達的不滿很可能會導致客戶最終投訴）

以近期我們服務過的客戶為例：

通過對這些關鍵詞的確認，建立相應模型后我們把模型進行了分類，分為：員工層面問題，流程層面問題，產品層面問題。這樣在通過分類對不滿和投訴錄音進行交叉分析，可以分析出哪類問題占比最高，是導致客戶投訴和不滿的重要原因。

在分析過程中我們發現流程問題是不滿和投訴占比最高的原因，占全部不滿和投訴錄音的40%左右，且通話時長很長，往往會是正常通話時長的2倍，甚至更高。在深度鉆取進行分析，流程問題中涉及到后臺或者其他業務部門配合的占比通常最高，且通話時長也很高，甚至有的達到500s以上。

員工層面問題員工權限問題”占比最高，占所有不滿和投訴錄音的20%左右，通過對錄音的驗證，可以發現：所有員工無法確認或無法承諾的問題，員工唯一的解決方式都是進行記錄反饋，且大部分員工都會重復致歉，這樣的重復致歉讓客戶感受不到任何的誠意，反而適得其反讓客戶非常不滿。

這樣我們從流程層面和員工層面都找到了根本原因，且給出相應的改進建議：

流程層面---優化后臺處理流程，與后臺部門討論明確的服務時限，以及可以直接回復用戶的解決方案。

員工層面---在流程上進行完善，提供一線員工更多可參考信息，及時培訓員工溝通技巧。

在分析中過程中大家也發現了不滿和投訴錄音的平均通話時長都很長，是不是普遍現象呢，還是個別員工導致的問題？通過平均通話時長的分布分析，我們定位到具體的日期與重點員工。

通過層層剝離的分析方法，我們就可以清晰準確的得到影響客戶不滿意的根本原因，就可以對投訴做出預判，制定合理的改進方案，從而降低產生投訴的可能性。