90歲的愚公面對王屋太行兩座大山，選擇領(lǐng)著家人“叩石墾壤，箕畚運(yùn)于渤海之尾”，靠著鑿石頭、挖泥土、肩挑背扛的方式挖山不止。目標(biāo)非常明確，精神值得尊敬，但是方法畢竟受時(shí)代所限，在今天看來還是存在一些問題的。

第一，效率太低。雖然“子子孫孫無窮匱也”，但如果只靠這么挖下去，愚公老人家大概率是看不到移山成功那一天的；第二，有可能永遠(yuǎn)挖不完。按照地殼運(yùn)動(dòng)的原理，山的高度不是一成不變的，假設(shè)挖山的速度趕不上山增長的速度，那故事可能就是另一個(gè)故事了。

卓思認(rèn)為，體驗(yàn)為王的時(shí)代，我們同樣面對著一座巍峨巨山，一座隨著時(shí)代發(fā)展快速積累增長的金山——來自客戶的聲音。這座金山的價(jià)值毋庸置疑，客戶對品牌、產(chǎn)品、服務(wù)表達(dá)的評論、期望、偏好等信息都能從中挖掘出來，分析后即可準(zhǔn)確定位客戶的需求和痛點(diǎn)，從而為業(yè)務(wù)改進(jìn)提供方向。

客戶聲音的重要性其實(shí)早已為業(yè)界所關(guān)注，客戶滿意度、推薦度等調(diào)研客戶聲音的方式也已非常成熟。然而，傳統(tǒng)的分析方法在這個(gè)時(shí)代卻遇到了和愚公移山一樣的困境。

一方面是太“慢”了。靠著人工進(jìn)行聲音收集、整理記錄、數(shù)據(jù)分析，其效率已不足以應(yīng)對客戶快速變化的需求。2021年，受全球性芯片短缺問題的影響，乘用車銷售中的交付延期問題從4月開始快速增長，但在某豪華品牌的購車客戶NPS調(diào)研中，這一問題直到7月才反映出來。究其原因，該項(xiàng)調(diào)研的執(zhí)行和報(bào)告周期以季度為單位，并不能對客戶聲音做出即時(shí)響應(yīng)。調(diào)研結(jié)果的滯后，影響了企業(yè)對客戶關(guān)注問題的響應(yīng)效率，客戶不滿持續(xù)積壓，隨之而來的就是8月、9月關(guān)于交付延期問題的投訴大幅增加，同比增幅超過100%。

另一方面還是太“慢”了。隨著發(fā)聲渠道的多元化和客戶聲音收集手段的智能化，可分析客戶聲音的增長速度也越來越快，而傳統(tǒng)分析手段面對這樣的海量數(shù)據(jù)應(yīng)對乏力。以某豪華品牌汽車廠商為例，每年僅其自行收集的客戶聲音總量就在200萬條左右，而傳統(tǒng)的客戶滿意度調(diào)研的年樣本量一般只有15-25萬條左右，近十倍的差距，顯然不是靠增加人力投入就能彌補(bǔ)的。

所以，卓思認(rèn)為解決問題的核心就在一個(gè)“快”字——分析速度要快，出結(jié)果更要快。

卓思表示，新問題自然要用新方法解決，“愚公移山”既然快不起來，不妨試試技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的“螞蟻搬磚”——以AI工具為螞蟻，以有價(jià)值的信息為磚石，高效地把客戶聲音這座金山搬空，無用信息可以扔到“渤海之尾”，把有用信息留下來創(chuàng)造價(jià)值。

就像把大象裝進(jìn)冰箱一樣，用螞蟻搬磚的方式分析客戶聲音也需要三步。

第一步：明確目標(biāo)——積累知識圖譜以區(qū)分信息價(jià)值。面對龐大的客戶聲音之山，首先要仔細(xì)分析這座山長什么樣，有哪些特征，進(jìn)而明確哪些是要搬走的金磚，哪些又是無用的沙石。

客戶聲音是自然語言的表達(dá)，天然具備非結(jié)構(gòu)化特征，并充斥著大量無效信息，有價(jià)值的信息往往隱藏其中。比如有客戶說：“這家4S店太差了，服務(wù)水平不行，肯定不會在這買車，看車一個(gè)多小時(shí)也不說給我倒杯水�！笨v觀這段反饋，前幾句吐槽雖然是客戶真實(shí)情緒的表達(dá)，卻不及最后說的“沒有倒水”這一點(diǎn)對業(yè)務(wù)提升更有價(jià)值。精準(zhǔn)捕捉客戶聲音中的有效信息，可以幫助企業(yè)快速定位問題并加以改善。

此外，問題的定位也可以隨著管理要求不斷細(xì)化。當(dāng)“給客戶倒水”的問題解決后，還能通過客戶聲音定位出更多的細(xì)節(jié)需求，比如“客戶需要什么時(shí)候倒水”、“客戶是否關(guān)注怎么倒水”、“客戶希望喝水還是提供其他飲品”這些問題都可以通過設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)，在客戶聲音中找到答案。

第二步：設(shè)計(jì)圖紙——搭建碼框體系以契合業(yè)務(wù)邏輯。僅僅把有價(jià)值的磚挑出來是不夠的，還得對客戶散亂的“只言片語”進(jìn)行結(jié)構(gòu)化整合，使之更符合業(yè)務(wù)應(yīng)用的需要。如同先設(shè)計(jì)一張施工圖，明確每塊“磚”搬到之后應(yīng)該放在哪里，金磚才能更進(jìn)一步變成可以藏嬌的金屋。

圖紙的設(shè)計(jì)需要基于對業(yè)務(wù)邏輯的深刻認(rèn)知，要遵循樹形結(jié)構(gòu)，層級分明，并有一定的業(yè)務(wù)導(dǎo)向。例如“交車時(shí)間長”、“禮品贈品質(zhì)量差”、“上牌速度慢”分別為客戶聲音中很常見的抱怨點(diǎn)，而在實(shí)際業(yè)務(wù)中這三者又都同屬“車輛交付流程”的一部分，那么這類反饋則可以向上歸納為對“車輛交付”的抱怨。

對于一線執(zhí)行人員而言，了解客戶對“交車時(shí)間”、“禮品贈品”、“上牌速度”等具體業(yè)務(wù)內(nèi)容的評價(jià)更有價(jià)值，可以在實(shí)際工作中直接對癥下藥、改進(jìn)提升；而對負(fù)責(zé)統(tǒng)籌全局的管理者來說，從宏觀上看清當(dāng)前的主要問題是屬于“車輛交付流程”還是“人員資質(zhì)能力”則更有意義，可以有針對性地進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)，通過制度和管理手段解決問題。樹形結(jié)構(gòu)分析體系的優(yōu)勢也正在于此，將散碎的客戶聲音結(jié)構(gòu)化，方便不同層級的管理者從中獲取需要的信息。

第三步：持續(xù)訓(xùn)練——進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注以提升AI智能。要想讓AI螞蟻把磚搬得又快又準(zhǔn)，還需要通過技術(shù)手段對其進(jìn)行大量、持續(xù)的訓(xùn)練，讓它們變得更“聰明”，這個(gè)過程被形象地稱為“語料喂養(yǎng)”，需要由具備豐富經(jīng)驗(yàn)的AI訓(xùn)練師來進(jìn)行。

訓(xùn)練的原理并不復(fù)雜，AI訓(xùn)練師通過人工分析總結(jié)規(guī)則，將其灌輸給AI螞蟻；AI螞蟻根據(jù)當(dāng)前規(guī)則自行分析后，由人工對其結(jié)果進(jìn)行校正；人工豐富完善新的規(guī)則，繼續(xù)灌輸AI，即人工灌輸規(guī)則——AI分析——人工校正規(guī)則，并不斷重復(fù)這一過程，讓AI的分析結(jié)果越來越準(zhǔn)確、越來越貼近人工水平。原理雖然簡單，將之化為現(xiàn)實(shí)的難度卻很大，除了軟件系統(tǒng)的架構(gòu)外，還需要有具備專業(yè)分析能力的人員在后臺提供持續(xù)支持。本質(zhì)上在其中起到關(guān)鍵作用的依然還是人，而機(jī)器則是放大人員能力的工具，二者缺一不可。

只要將上述三個(gè)步驟做好，AI螞蟻即可實(shí)現(xiàn)對客戶聲音的全面分析。雖然其準(zhǔn)確率還無法達(dá)到人工水平，但考慮到其遠(yuǎn)超人工水平的搬磚速度，路上掉幾塊金磚還是可以接受的，而且這一情況也會隨著持續(xù)的AI訓(xùn)練而不斷改進(jìn)。

卓思自行研發(fā)的NLP（自然語義識別技術(shù)）平臺，通過10年間超過200名AI訓(xùn)練師的不斷喂養(yǎng)，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了綜合考慮語義、情緒和情境三個(gè)方面的智能識別分析，每小時(shí)可以處理10萬條以上的客戶反饋，并可以做出準(zhǔn)確率超過94%的自動(dòng)化判斷。

卓思表示，在市場競爭日趨激烈、客戶需求快速變化的當(dāng)下，對于客戶聲音進(jìn)行洞察，愚公移山和螞蟻搬磚的優(yōu)劣自然不言而喻。世界在變，認(rèn)知世界的方法和工具也需要隨之改變。喊著以體驗(yàn)定義世界的口號，手里當(dāng)然也不能只拿一把鋤頭。