投诉 ”是客户最直接表达不满的途径和方法，投诉不是坏事，相反应该真心诚意的感谢每一位投诉的客户，因为他们是在给我们改进的机会。那么没有给我们改进机会”的客户呢，这些客户往往会最先流失，如何减少这些流失，在客户产生不满前做出预判，发现客户的投诉根源？

在呼叫中心行业，往往一个完整的客户体验，会经历很多环节，例如我之前服务的企业，客户针对酒店预订需求就要经过如下环节：

每个环节都有可能出现问题导致客户投诉，如何精准确认是什么问题，哪个流程导致的投诉？才能给出合理的解决方案让客户满意。

我们来回顾以上两个疑问

1.如何在客户不满并要投诉前，及时做出预判。

2.如何确认产生投诉的具体原因，给出合理的解决方案。

近几年，智能语音分析技术越来越受到大家的关注，在投诉发现与分析方面，智能语音系统也体现了它强大的优势。我们对多个企业进行咨询，运用智能语音系统，对投诉进行了深度分析。进入企业后，首先我们听取大量的录音，了解客户业务，发现录音中客户表达不满的关键词。（不仅仅是投诉这个关键词，客户前期表达的不满很可能会导致客户最终投诉）

以近期我们服务过的客户为例：

通过对这些关键词的确认，建立相应模型后我们把模型进行了分类，分为：员工层面问题，流程层面问题，产品层面问题。这样在通过分类对不满和投诉录音进行交叉分析，可以分析出哪类问题占比最高，是导致客户投诉和不满的重要原因。

在分析过程中我们发现流程问题是不满和投诉占比最高的原因，占全部不满和投诉录音的40%左右，且通话时长很长，往往会是正常通话时长的2倍，甚至更高。在深度钻取进行分析，流程问题中涉及到后台或者其他业务部门配合的占比通常最高，且通话时长也很高，甚至有的达到500s以上。

员工层面问题员工权限问题”占比最高，占所有不满和投诉录音的20%左右，通过对录音的验证，可以发现：所有员工无法确认或无法承诺的问题，员工唯一的解决方式都是进行记录反馈，且大部分员工都会重复致歉，这样的重复致歉让客户感受不到任何的诚意，反而适得其反让客户非常不满。

这样我们从流程层面和员工层面都找到了根本原因，且给出相应的改进建议：

流程层面---优化后台处理流程，与后台部门讨论明确的服务时限，以及可以直接回复用户的解决方案。

员工层面---在流程上进行完善，提供一线员工更多可参考信息，及时培训员工沟通技巧。

在分析中过程中大家也发现了不满和投诉录音的平均通话时长都很长，是不是普遍现象呢，还是个别员工导致的问题？通过平均通话时长的分布分析，我们定位到具体的日期与重点员工。

通过层层剥离的分析方法，我们就可以清晰准确的得到影响客户不满意的根本原因，就可以对投诉做出预判，制定合理的改进方案，从而降低产生投诉的可能性。