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风险预警是客户体验管理中的常见场景之一,然而却存在三大痛点:其一,事件突发,风险事件在爆发前难以实现有效预警;其二,应对滞后,风险事件爆发时,业务应对往往滞后;其三,解读有限,风险事件爆发后,难以深入解读其原因以及客户诉求。


企业通常通过品牌或市场部门依据社媒数据,跟踪外部舆情风险;通过售后部门基于投诉数据,跟踪内部产品或服务风险。今天,我们介绍一套基于全渠道VoC(客户之声)的内外部数据相结合的风险预警机制,能够有效应对风险预警的难题。


1. 思考:风险事件是怎么爆发的?


风险事件的爆发看似突然,实则有迹可循。以某汽车品牌冷却液渗漏事件为例进行分析,我们可以发现,风险事件的爆发与舆情高度相关。



在事件爆发之前,该事件的相关投诉长期处于低位,社媒虽偶有报道,但并未形成热度。在事件爆发前两天,有客户表示在抖音、车友群了解到相关情况,并致电400核实其真实性。随后,社媒开始出现高热度视频,随着短视频平台的持续推送,事件热度急剧攀升。


业务部门基本在事件爆发后第三天方才有所感知并紧急跟进,对事件完成详细解读则基本在第五天,而此时事件热度峰值已过,开始明显回落。


2. 思考:从内部数据能发现哪些蛛丝马迹?


既然社媒上有如此高的热度,必然会对部分客户产生影响,进而在内部数据上有所体现。这些体现出来的信息,带有社媒的特征,比如:“我在抖音上看到”、“车友群里有人说”、“网上看到”等等,我们将这些统称为风险事件的舆情特征。



分析表明,内部数据的舆情特征与事件热度高度相关。以上述防冻液渗漏事件为例,舆情特征几乎与整个事件同时爆发,同时达到峰值,并持续到事件结束。


如果聚焦于舆情特征,在事件爆发当天就可以意识到风险,第二天可以确认风险,这大大早于业务部门实际的介入时间。


3. 验证:风险事件的舆情特征具有普适性吗?


我们以某汽车品牌刹车异响事件为例,从400致电中该事件开始增长后,舆情特征就长期持续,并伴随内部声量达到峰值。



由此可见,通过舆情特征预测风险事件的思路是可行的,而内部数据中具备舆情特征的往往百中无一,从而可以大幅减少每日需要跟进的数据量,使该方案具备很高的可执行性。


4. 应用:基于内部数据舆情特征的风险预警


通过持续的舆情特征监测,可以发现已追踪的热点事件,如冷却液泄露;也能看到潜在的风险事件,如刹车片异常磨损、高压蓄电池召回等,这为后续热点追踪提供了清晰方向。



这张舆情特征事件表,基本覆盖所有可能突发的风险事件。每天保持更新,可以让所有事件不再是“突发”,业务应对也会更加从容。对于其中“高风险”的事件,如果不仅内部数据明显,外部舆情也有热度,可以展开详细解读,包括事件原因、问题表现、客户诉求等。一旦真的成为热点事件,随手就能拿出一份详细的分析报告,这将大幅提高风险的应对效率。


基于内部数据舆情特征的风险预警,可以通过本文介绍的方法快速启动,实现对“未知风险”的提前预判。该方法简单易行,落地性强,效果良好。未来则可以结合企业的资源投入情况,构建更快速、更智能的风险预警机制:接入社媒数据,融合400、舆情、维修记录,构建风险事件判定规则,实现自动问题识别、自动风险预警、智能可视化报表等。


2023年,我们为多个汽车厂商开发了全渠道VoC平台的“风险预警”功能,并且成功地预警了数十起尚在萌芽期的风险事件,既为甲方厂商防患未然,也帮助消费者更快地解决了困难。


基于全渠道VoC的风险预警机制为企业提供了一把利器,让企业能够在风险来临之前做好充分准备,在风险爆发之时迅速应对,在风险过后深入反思和改进。只有不断优化和完善风险预警机制,企业才能在市场的浪潮中稳步前行,始终以客户为中心,持续提升客户满意度和忠诚度,为企业的可持续发展奠定坚实的基础。