没有人想要不满意的客户。这对生意不好，这表明你的业务可能出了问题。因此，当有客户表达担忧或投诉时，你需要倾听。
如今有各种各样的数据驱动机制来跟踪企业的客户。数据告诉你他们是谁，买什么，来自哪里，因何不满以及他们下一步可能做什么。但据数据科学家Marcia Tal称，虽然公司已经拥有了客户投诉数据，但并没有充分利用它。
Tal在花旗集团工作了25年，之后在纽约创立了咨询公司Tal Solutions和PositivityTech。她说，在分析投诉数据方面缺乏进展，这让她感到吃惊。
Tal表示:“我认为它比我预期的要有价值得多。”Tal领导的团队在花旗集团建立了跨越40个渠道的决策管理功能。“这方面的投资仍处于初期阶段。”
投诉是一段旅程
投诉数据在数据分析中发挥着重要作用，公司试图跟踪客户与该公司的互动，希望最大限度地提高客户满意度，当然还有他们的消费支出。几十年来，投诉数据分析一直是大数据和分析团队感兴趣的一个领域。
投诉数据的问题在于，回报可能遥遥无期，也可能永远不会出现。根据Tal的说法，这绝对不是大数据树上最容易摘到的水果之一。
“果子长在树顶，你必须爬到别人的肩膀上才能摘到。”
同样，Tal发现令人惊讶的是，更多的公司没有投入更多的精力来利用投诉数据。
“工具是可用的，数据是可用的，但从文化上讲，你是否真的把你与客户的互动视为有价值的数据资产？“她说。“在一天结束的时候，我认为客户会告诉你他们要做什么。”
战略影响
Tal对使用投诉数据来发现不满意的客户，以便在他们下次访问时提供八折优惠券不感兴趣。她对从情感分析的角度来了解一个或多个客户对企业产品和服务的感受不感兴趣。
她感兴趣的是发现公司内部可能正在酝酿的更严重问题的迹象。
例如，当客户在交易中与公司发生争议时，他们可能会提出投诉。在信用卡公司，一旦向监管机构提出投诉，时间就开始倒计时了，公司有六个月的时间来解决这个问题。如果问题在六个月后仍未解决，公司通常会承担这笔款项，并宣布问题已经解决。
Tal说:“企业将花费数亿美元，只是为了在损失率上降低几个基点。但是，投诉却不应该这样看待。我的观点是，因为它的影响是有价值的。”
数据分析小组被数据淹没，从噪音中挑选出有价值的信息并不容易。在这种噪音的海啸中，公司通常会等到他们看到围绕某个主题的一定数量的抱怨——比如，异常长的等待时间——才会采取行动。
在Tal看来，这其中的机会在于，企业可以在客户投诉数据较少的时候采取更积极主动的方法来分析客户投诉数据，并在问题发展成严重问题之前将其扼杀在萌芽状态，从而有可能节省数亿美元。
“可能需要一两年的时间才会有结果。我们已经知道，问题是，当它还是一个相对较小的体积时，你会怎么处理它?这才是真正的问题。”
投诉数据的长尾效应
在大数据出现之前，Marcia Tal就一直在做“大数据”。她在花旗银行和其他公司有40年的工作经验，目睹了分析趋势的起起落落。她处理过许多类型的数据，客户投诉数据对她来说很突出，因为它很难处理，但却有很多价值。
客户在投诉中告诉公司他们和各种各样的事情做生意，但他们听进去了吗?在很多情况下，它们并非如此。
Tal说，“可以从调查开始。可以从提问开始。它也可以从抱怨开始。然后它开始进化，这种进化对它收到的任何刺激都有反应，这些刺激可能来自任何渠道，它可能会引起更多或更少的摩擦。这可能会导致很多事情发生。它的广泛程度比我想象的要多。”
挖掘客户投诉数据的长尾并不容易。尽管由于OpenAI的ChatGPT和谷歌的Gemini等大型语言模型(LLM)的出现，自然语言处理(NLP)得到了快速发展，但没有什么灵药可以从这类数据中获得价值。
当Tal与客户合作挖掘客户投诉数据时，她更喜欢使用原始的通话记录。客户对话的摘要不起作用，因为它们是员工筛选的结果，Tal寻找的信号通常会在筛选中消失。虽然LLM可能在某些领域占有一席之地，但Tal和她的团队使用定制的NLP工具进行关键分析。
“我希望能根据目前的情况采取具体的运营或战略行动，”Tal说。“这是一个人机迭代的过程。至少我认为目前的技术水平是这样的。再过五年可能就不是这样了，但我认为今天是这样的。”
Tal说，投诉数据的尾巴“长得令人惊讶”。“客户开始告诉你哪里有问题。他们这样做不是因为他们想分享他们的问题，而是因为他们有真正的问题。或者他们经历了一些事情，正在寻求解决办法。”
在一天结束的时候，人们想要被倾听。在当今的企业环境中，这并不容易，因为自动化。人力呼叫中心的人力成本很高，因此公司倾向于将客户交互交给聊天机器人。这可能有利于盈利，但也有疏远客户的风险。利用客户投诉数据和NLP工具改善客户服务是有机会的，但这需要公司走出他们的舒适区。
“每个行业都能从中受益，”她表示。“如果品牌能证明他们确实在用它做些什么，也许我们会听到更多人的声音。如果我们能听取更多人的意见，那么我们就能真正开发和改进我们的产品和服务。”
