回想若干年前，当产品售后只有三包证书、家电维修门店还遍布大街小巷， 10000、10086、10010、12345、12315……尚未诞生，“以客户为中心”的横幅还没有在服务行业的窗口柜台前打出……那个时代人们心中的服务意识是沉睡的，而随着服务行业的更新迭代，商家们不断升级客户体验，客户对于自己是上帝的身份认知越来越清晰，甚至还出现了投诉专业户，互联网舆情监控、媒体危机公关则成为客户管理的重要职能……这一切无时无刻不在挑战着服务行业管理者们的小心脏。如果能够及时定位到这些投诉专业户，预警到群体投诉的场景，必然能在一定程度减轻服务的压力，所以今天我们一起来探讨怎样炼成对敏感客户的火眼金睛。
给敏感用户打标——专人服务
经常听同行们抱怨现在的客户经常一言不合就投诉到***部、就曝光至***媒体，有的客户沟通时好好的，结果冷不丁就来个越级投诉，昨天还按正常流程答复了客户的资费，结果今天就上了新闻，然后从上到下开始追究责任人，反复分析推敲接话录音，接踵而来的是各种考核，心累!
其实这类有越级投诉和曝光媒体倾向的客户有共同特点，他们或许因为尝过甜头，处理时限更快，解决问题更彻底，一些在客服看似无理的要求也因为息事宁人变得有理了，所以养成了越级投诉的偏好，习惯于找更高一级的投诉渠道去解决问题。客服部门可以对有媒体投诉和越级投诉历史的客户工单进行比对分析，为有重复越级行为的客户打标签，因为习惯问题往往会一而再、再而三地发生，当这一类型客户被筛选出来后他们的来话可以直接接入专家座席，专席的技能一定是高于普通员工的，并且对投诉事件的敏感度也更高，他们通常可以对客户的诉求作出准确判断并快速解决，发现情况复杂不易处理时会及时上报，这样可以及时预防这类客户的再次越级投诉。
给敏感客户画像——提取关键字智慧预警
随着智能时代的到来，大数据、云计算等新型技术得到广泛应用,基于大数据模型的预测工具可根据历史投诉样本库进行投诉预测并提前进行干预，而建立投诉样本首先需要人工对敏感客户进行画像，一般来说从语言、关键行为、热点投诉场景三个维度进行分析。根据经验，这些用户所呈现的特点有些是显而易见的，有些是隐藏性的。下面我们就一起来为敏感客户画像(如图1)。
1、警示性言语
显性语言：比如说一些客户会明确在录音中提到我马上会投诉到***部;你们再不解决，我就找媒体曝光你们;我的朋友是记者;给我找你们领导等，将这些语言的关键词提取出来就很容易利用大数据搜索从录音库中进行疑似越级投诉的录音定位，然后再进行抓取管控，这样的筛选不会是大海捞针，能在预防的同时及时补救，对于一些未处理好的录音可以进行二次回访。
隐性语言：这个虽然不是很好判断，但经验告诉我们从客户的语言中还是多多少少可以听到一些蛛丝马迹。越级的原因无非是“事”与“情”没有得到满足，比如客户在电话中透漏出深深的无助感，就很有可能求助其他渠道，类似于：这个问题就不能解决了吗?我找谁能解决这个问题?你们这不是霸王条款吗?等等。具体来说，可以罗列出一个疑似客户有求助其他渠道的负面语言清单，当客户说到这些的时候可以为他(她)打标甚至转接。很多时候客户的越级就是因为第一接触人的疏忽，即便问题的处理结果没有变，但利用“3F技巧”处理客诉则会有不同的效果，换时间、换地点、换人去沟通给了客户更好的尊重和冷静的时间。
2、关键行为
显性关键行为：客户在通话中出现以下行为如例举类似成功投诉案例;拿出法律法规、工信部条例跟你对质……很明显这样的客户是有备而来，他们的行为告诉你：我很专业，我很懂，你不要想忽悠我，处理不好就等着投诉。针对这样的客户应该对员工进行专门的培训，让员工知道他们也属于敏感客户，可以通过培训形式巩固员工对敏感客户的认知。
隐性关键行为：客户气急败坏主动挂电话;同一时间多次来电咨询同一问题，得到回复以后用你确定?工号多少?等怀疑威胁语气，这些客户一般都是持不满和怀疑态度来和你交互，可能就是取证，这类客户可以由员工进行标记，实行主动回访以及二次来电预警提示等。
3、共性投诉场景
越级投诉录音的大多数场景可以归结为两个字：“权利”。“权”涉及的一般是规则政策场景，“利”一般涉及的是费用场景，这两个场景为什么如此容易投诉，是因为它关系到客户的“面子”和“里子”的问题。
“面子”就是“规则”，你的规定损害了我作为“上帝”的权利，所以我要投诉到底;“里子”就是“利益”，我对你费用的一次怀疑可以让多年累积的信任一夜崩塌，所以这两个场景是越级投诉中最常见的场景。
关键场景一旦定位，后面就需要专业的团队进行流程优化，知识漏洞梳理等，补差补缺，防患于未然。
当然，如果真的发展到越级投诉或曝光媒体，我们就需要专家、公关团队来专业处理了，最好的方法是能够提前洞悉客户的越级倾向，通过给客户精确打标和准确画像来完善自己服务中易投诉的BUG，对越级投诉做预防性管控，一切就会变得更加从容。
本文刊载于《客户世界》2018年6月刊;作者为李梅，作者单位为安徽电信客服中心。
