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一家运营商的客服中心统计了一个数据：处理一个投诉的平均成本是处理一个普通咨询的5倍。
而且，投诉客户中有一部分会流失，流失带来的损失更大。
客服主管说："我们处理投诉很及时，但投诉已经发生了，客户的负面情绪已经产生了。再怎么处理，体验都已经打了折扣。"
传统的投诉处理模式存在这些问题：
被动应对。投诉发生后才知道，处理时客户情绪已经比较激动。
成本较高。处理投诉需要专人跟进，时间成本、人力成本都不低。
影响口碑。投诉客户可能在网上发帖、在朋友圈吐槽，对企业口碑造成负面影响。
难以预防。同样的投诉原因，可能反复出现，难以从源头预防。
投诉发生了再处理，成本高、效果差。最好的投诉处理，是让投诉不发生。
那能不能在投诉发生前识别风险，提前干预？
这家运营商后来上了智能投诉预警系统。
系统的核心能力是：在投诉发生前识别风险，提前干预。
情绪识别。系统实时分析客户的语音或文字，识别情绪变化。当客户情绪激动、语气急躁时，系统自动预警。
风险判断。系统根据客户的问题类型、历史记录等，判断投诉风险等级。
提前干预。高风险客户，系统可以自动升级服务，安排资深坐席跟进，或者主动回访。
效果怎么样？
投诉量下降了约30%。很多潜在投诉在升级前就被化解了。
怎么做到的？
系统识别出高风险客户后，会自动转给资深客服处理。资深客服经验丰富，能更好地安抚客户情绪、解决问题。客户的问题在升级前得到解决，投诉就少了。
智能投诉预警带来的不只是投诉量下降，还有：
客户满意度提升。问题在升级前得到解决，客户体验更好。
处理成本降低。提前干预比事后处理成本更低。
口碑保护。减少投诉客户在网上发帖吐槽的情况，保护企业口碑。
在投诉发生前识别风险，提前干预，把投诉消灭在萌芽状态。
情绪识别：实时分析客户情绪，识别激动状态
风险判断：判断投诉风险等级，重点关注高风险客户
提前干预：高风险客户自动升级服务或主动回访
原因分析：分析投诉风险原因，支持源头改进
智能投诉预警适合这些场景：
投诉量较大。投诉处理成本高，希望减少投诉。
客户情绪波动大。客户容易激动，投诉风险高。
希望主动服务。从被动应对转为主动预防。
回到开头那家运营商。上了智能投诉预警系统后，投诉量明显下降。客服主管说："以前投诉发生了才知道，现在能提前识别风险，主动干预。很多潜在投诉在升级前就被化解了。"
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