随着时代的发展，越来越多的企业意识到客户体验的重要性，所以企业会通过各种渠道收集客户之声，分析客户需求，旨在为客户提供优质的体验，增强客户粘性。
互联网技术的发展使客户之声的收集渠道从原先单一的客服增加到官网、APP、公众号、小程序等多个渠道，导致收集到的信息更加复杂和多样。客服作为收集客户之声的主要渠道，会收集到大量客户的投诉内容，如果不能及时有效地处理，则会对企业的口碑造成一定影响，所以，快速妥善的处理客户投诉是非常重要的。
那么，在收集到大量投诉内容之后，如果没有统一衡量标准的话，会对分类研究并快速找到问题根源带来一定难度；其次，快节奏的时代下，客户给我们处理投诉问题的时间越来越短，那如何快速找问题根源并及时反馈也是一大难题；其三，客户的需求是在不断变化的，如何及时监控客户的需求变化，减少客户投诉，也是众多企业目前面临的另一大难题。
那面对关于客户投诉的这些难题应该如何解决呢？
首先需要有一套衡量标尺——“码框”
这个衡量标尺需要覆盖客户体验的整个过程，可以对客户投诉的内容进行准确分类，并且知道如何将分类结果对应到企业的管理部门，以便于落地执行。举个例子：客户说“给我车贴的膜有问题”，对应到哪个管理环节？在汽车服务领域，有经验的人一看就知道指的是交车环节的管理漏洞，这就是行业经验对于客户口碑管理的助力。卓思数据基于十几年汽车行业经验摸索搭建出来的码框体系，是一套非常有价值的标尺，能够助力企业管理客户口碑。
（码框体系中部分流程码框）
什么是码框？简单的理解就是对于客户投诉内容的分类规则。比如说去超市买食品，超市会把产品分类成饮料类，坚果类，熟食类等，这样就能方便你快速找到想要购买的食品。客户投诉的内容就像是各类食品，码框就好像超市的品类表。所以，一套好的码框体系，能帮助企业快速有效地找到问题根源。我们基于对汽车厂商管理需求的深入了解，以及多年对于汽车行业消费者的分类研究，搭建了一套涵盖客户体验生命周期，对应厂商管理目标，适用于不同渠道的客户投诉内容的码框体系。
这套码框体系会随着环境和客户需求的变化而不断进化。比如近些年随着电动车的深入推广，数字化应用的发展，像充电桩安装、互联驾驶等问题被消费者广泛提及并影响满意度时候，那码框也随之会被调整。
其次需要现代化智能工具——“灵犀”
搭建出码框体系后，面对海量的客户投诉信息，如何快速地从中提取有用信息，这就需要借助现代化的智能手段来落地执行。卓思数据基于汽车行业的数年耕耘和海量数据，利用自然语言处理（NLP）技术，推出了语意识别系统“灵犀“。
“灵犀”是什么？简单来说，它是将客户反馈内容，根据码框体系的规则，归类对应到相应的厂商管理目标上，实现自动化归类。之前主要是人工来操作，一条一条对应归类，在数据量小的情况下，人工还可以按时完成。但随着数据量的增加，人工处理的速度慢、成本高，所以我们训练机器批量来处理。
通过这些年不断的修正和迭代，“灵犀”平台已经能够实现对汽车行业服务评价内容进行自动编码归类，准确率高达90%以上。同样数量级别的文本，人工处理需要1天，而机器几秒就能完成，极大缩减了处理的时间，提高了工作效率。
在客户投诉的声音分类处理完成后，“灵犀” 将可视化分析报告的形式呈现出来，帮助企业直观了解当前客户口碑的整体情况，比如一共收集到多少客户的评价， 正向评价、负向评价分别有多少条，主要集中在哪些方面，占比量有多少等；对比往期，哪些方面抱怨的问题点有较大的波动，是上升的还是下降的。这一系列的可视化报告可以帮助企业实现时时监测口碑情况，深入发现客户抱怨关注的重点，跟踪问题改善或解决后的效果等。
企业通过各种渠道收集的客户之声中的投诉内容就像是一座蕴含着宝藏的矿山，这个矿山中包含了大量客户对企业的诉求、不满，而“灵犀”则是探测挖掘的有力工具，能够帮助企业在纷繁复杂的客户投诉内容中，快速抽丝剥茧，找到客户投诉问题的根源，助力企业进行有针对性的改善和提升，促进企业良性长远的发展。