AI时代，如何基于全渠道VoC建立风险预警机制

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。

作者：北京卓思天成数据咨询股份有限公司 薛定谔的体验猫