汽车行业客户之声VOC核心价值之“风险预警洞察”

客户之声（VOC）风险预警洞察，是一种通过系统地收集、分析客户声音数据和反馈，从而识别潜在风险的过程。这些洞察能够帮助主机厂提前识别可能对业务造成影响的问题，从而采取预防措施。

主机厂为什么需要从客户之声VOC中获得风险预警洞察？

对于主机厂来说，有4个方面的风险非常典型：

1. 产品问题：比如潜在的设计缺陷、制造问题或性能不足，这些都可能引起安全关注或导致召回。

2. 服务与体验反馈：比如客户对销售、售后服务的不满，这些可能会损害品牌形象并影响客户忠诚度。

3. 市场趋势变化：比如对市场需求和偏好的变化、技术创新、竞争对手的活动等等，如果不及时掌握这些信息，就可能被市场所抛弃。

4. 客户流失：客户流失的原因和趋势也会反映很多信息，识别并解决可能导致客户流失的问题非常重要，如果不重视并及时处理，可能导致更多的客户流失。

正因如此，及时有效地洞察风险对于主机厂来说意义重大，它可以帮助主机厂：

1. 提前识别问题：帮助主机厂提前识别潜在的产品质量问题、服务不足或市场变化，从而在问题扩大前能够及时应对。

2. 避免成本和资源浪费：及时的风险管理可以减少因召回、质量问题或法律诉讼等造成的成本和资源损失。

3. 保护品牌形象：通过避免负面事件的发生，风险预警洞察有助于维护和提升品牌信誉，增强消费者信心。

4. 提升客户满意度和忠诚度：对客户反馈的快速响应和问题解决可以提高客户满意度，并增强客户对品牌的忠诚度。

5. 保持市场竞争力：有助于主机厂快速适应市场变化，保持产品和服务的竞争力，抓住市场机遇。

6. 持续改进：基于数据驱动的智能决策，促进主机厂持续改进产品、服务和内部流程。

适用于主机厂的风险预警洞察及监控迭代闭环系统

核心亮点：

• 专注于汽车行业的综合风险算法

• 基于「车+人+事」三大维度，快速清晰地定位风险事件和产品问题风险点

• 任务闭环处理及结果数据晾晒，有始有终

富通汽车行业专属客户之声VOC能够为主机厂提供一套完整的风险预警洞察及监控迭代的闭环系统。

1. 数据收集整合：富通汽车行业客户之声VOC平台收集全域的、全旅程的客户声音，包括400工单、APP社区、企业微信等的私域客户声音，以及社交媒体、垂媒、投诉网站等的公域客户声音。声音数据收集后，VOC平台会对其进行整合、贯通汽车行业客户之声VOC核心价值之“数据贯通”，并统一标准（汽车行业客户之声VOC核心价值之“车企统一标签体系”，以便后续的分析和使用。

2. 分析及挖掘：部门不同，对于风险及阈值的设定也可能大相径庭。根据不同的需求，各部门可以非常轻松地制定风险识别规则、设定分数、划分阈值，确定极低、低、中、高、极高风险可能性等级。富通汽车行业专属客户之声VOC内置的综合风险算法，是基于其在汽车行业No.1的标签体系、垂直AI模型和全业务部门运营能力和认知所构建的，可以通过多标签分类、意图识别、观点抽取、情感分类、质量故障、风险预测等模型来准确识别客户投诉、抱怨、咨询、建议等声音，并针对聚类风险和个体风险进行及时定位，分析其模式、趋势和异常。

3. 洞察及严重性评估：基于分析和挖掘出的数据，通过“车、人、事”三个维度，各部门可以清晰地看到潜在的风险事件，以及产品问题的风险洞察。是因为车的质量问题？还是因为客户的体验不佳？又或是因为其他什么事件？所有的潜在的问题和风险点都可以清晰明了地看到。同时，每个风险点还会被自动分类和优先级排序，主责部门和关联部门可以快速确定哪些需要立即响应，哪些可以稍后处理。

4. 报告及通知：富通汽车行业专属客户之声VOC可以和企微、钉钉、短信、邮件等各个平台和系统打通，而且各问题和风险点在打标环节已经自动对应相关部门，所以主责部门和关联部门的相关人员可以第一时间被通知到。比如，如果用户声量和负评比例触发预警，警报可实时推送至微信，发出普通警报；而对于重要警报，也可设置7*24实时预警，让业务团队第一时间发现问题，并及时准确地作出响应。

5. 监控及结果晾晒：持续监控风险预警指标，根据实时数据调整和优化预警模型和响应策略，是风险处理闭环必不可少的一个环节。在执行应对计划后，一方面，需要对执行过程进行监控，比如通过工单反馈对统一问题进行跟踪分析；另一方面，也要进行数据晾晒，比如：情感和意图变化趋势是否下降？投诉量增长趋势是否减弱甚至归零？以确保风险真正得到有效控制。

富通汽车行业专属客户之声VOC为车企提供一站式客户声音管理和洞察平台，帮助车企听懂客户，并以数据驱动智能决策，赋能全链路数据应用和全业务部门运营，助力车企为客户提供更好的产品与体验。