客户体验对企业至关重要，糟糕的客户体验每年可能导致全球企业损失高达 3.7 万亿美元。如今，客户体验的重要性日益凸显，解决客户问题是重中之重，而有效分析客户投诉是提升客户体验的关键一步。然而，客户投诉数据通常是非结构化的，分析工作十分复杂。Teradata ClearScape Analytics 提供的客户投诉分析器，利用大模型（LLM）技术，结合企业向量存储和强大的数据集成能力，帮助企业从海量投诉中提取洞见，实现高效的问题解决。
客户投诉分析的复杂性与挑战
客户投诉分析之所以复杂，主要原因在于投诉数据的高度非结构化。不同于结构化的调查问卷或预定义的类别，客户投诉通常以自由文本的形式呈现，例如电子邮件、聊天记录、通话记录或社交媒体帖子。这些文本可能冗长、情绪化，并且在风格和词汇方面差异很大，难以标准化或分类。正如美国消费者金融保护局（CFPB）的数据显示，美国银行业每年收到约 130 万件投诉。然而，对这些投诉的分析通常是手动完成的，效率低下且容易出错。
此外，企业收到的投诉数量也可能非常庞大，尤其是在面向消费者的行业。这种高容量、非结构化内容和语言细微差别的结合，使得在没有专门用于大规模处理和解释自然语言的先进 AI 工具的情况下，难以提取清晰的见解、识别模式或确定问题的优先级。因此，企业需要借助先进的技术手段，例如 大模型（LLM），来克服这些挑战。
利用大模型（LLM）实现投诉自动分类与情感分析
大模型（LLM） 在客户投诉分析中发挥着至关重要的作用，因为它们擅长理解和解释非结构化文本。LLM 可以检测情感、识别重复出现的主题、提取关键问题，甚至可以总结冗长的投诉叙述。与基于规则的系统不同，LLM 可以适应自然语言的多样性，使其成为处理客户表达不满意的各种复杂方式的理想选择。
例如，Teradata ClearScape Analytics 客户投诉分析器利用 LLM 技术，可以自动判断收到的通信是否为投诉。通过理解自然语言的上下文和语气，LLM 能够准确地标记投诉——即使它们没有明确措辞——从而能够更快地进行分类、确定优先级并路由到正确的团队。这确保了关键问题能够及时识别和解决。
此外，LLM 还可以用于情感分析，自动评估每项投诉的语气，将其分类为负面、中性或正面。这有助于了解客户的挫败程度并确定响应的优先级。将情感分析与产品类别相结合，可以跟踪一段时间内的情感趋势，揭示哪些产品或服务在客户感知方面有所改善或下降，并指导有针对性的改进。
企业向量存储加速投诉聚类与模式识别
为了大规模分析客户投诉，企业需要一个可靠的 企业向量存储。通过将非结构化的投诉文本转换为称为嵌入的数字表示，企业向量存储 能够实现跨大量数据的语义搜索、聚类和模式检测。这使得企业能够超越关键词匹配，发现更深入的见解，例如以不同措辞表达的类似问题，从而使投诉分析更加准确、高效和可操作。
Teradata ClearScape Analytics 客户投诉分析器利用 LLM 生成的嵌入，对相似的投诉进行分组，这种分组不仅仅依赖于关键词，而是基于它们的语义含义。这种方法有助于发现以不同方式表达的常见问题，从而更容易识别模式、确定重复出现问题的优先级并简化跨大量不同投诉数据的解决工作。
举个例子，如果大量客户投诉都与“订单延迟”相关，但表达方式各异，例如“我的包裹迟迟未到”、“我已经等待了很久”、“物流速度太慢了”等等，传统的关键词匹配可能难以将这些投诉归为同一类。而通过 LLM 生成嵌入，企业向量存储 可以识别这些投诉在语义上的相似性，并将它们归为同一类，从而帮助企业更快地发现问题的根源。
超大规模引擎内分析实现实时洞察与高效问题解决
引擎内分析对于分析客户投诉至关重要，因为它允许在数据驻留的位置直接运行高级处理，如情感分析、聚类和摘要。这种方法消除了在系统之间移动大量敏感投诉数据的需要，从而提高了速度和安全性。通过在引擎内大规模运行分析，企业可以实时发现趋势、确定问题的优先级并生成洞察，从而使投诉处理过程更加响应和高效。
Teradata ClearScape Analytics 具有强大的引擎内分析能力，可以直接在平台内处理大量的投诉数据，避免了数据移动的需求，并支持实时情感分析、聚类和摘要。这使得企业能够更快地识别和解决问题，从而提升客户满意度。
例如，如果客户投诉分析器检测到某个地区的客户对某个产品的负面情绪急剧上升，企业可以立即采取行动，调查原因并制定相应的解决方案。这种实时的洞察和响应能力是传统的手动分析方法无法比拟的。
数据集成与客户360°视图的融合，实现个性化解决方案
将客户投诉与客户 360° 视图和运营数据集成对于使解决方案真正可行至关重要。虽然投诉分析可以揭示问题和洞察，但采取有意义的步骤（如更新订单状态、发放退款或发送后续电子邮件）需要访问保存客户资料、交易和服务记录的系统。没有这种集成，洞察仍然是孤立的，无法驱动实时干预或个性化响应，从而限制了投诉分析的影响。
Teradata ClearScape Analytics 通过将投诉数据与客户 360° 视图连接起来，使洞察可操作，从而能够及时采取行动，如个性化的后续行动或问题解决，并生成可信的信号，从而推动整个企业做出更好的决策。
例如，如果客户投诉分析器发现某个客户经常投诉某个产品的质量问题，企业可以通过客户 360° 视图了解该客户的购买历史、偏好以及其他相关信息。基于这些信息，企业可以为该客户提供个性化的解决方案，例如免费更换产品、提供折扣券或其他补偿，从而提升客户满意度和忠诚度。
数据隐私保护：分析客户投诉的基石
在分析客户投诉时，数据隐私至关重要，因为这些消息通常包含敏感的个人身份信息，如姓名、帐户详细信息或健康和财务数据。不当处理此信息可能导致违规、失去客户信任和声誉损害。确保强大的隐私保护措施（如加密和访问控制）对于负责任地分析投诉，同时保护客户机密性和满足法规要求至关重要。
Teradata ClearScape Analytics 强调数据隐私保护，并提供多种安全措施来保护客户数据，例如数据加密、访问控制以及匿名化技术。这些措施确保了企业在分析客户投诉的同时，能够遵守相关的法规要求，并保护客户的隐私。
Teradata ClearScape Analytics客户投诉分析器的强大功能
Teradata ClearScape Analytics 拥有最强大、开放和互联的 AI/ML 功能。Teradata 开发了利用 ClearScape Analytics 的客户投诉分析器。它通过创建一个互联且值得信赖的数据基础来帮助组织大规模分析投诉。它将来自多个来源的数据（如电子邮件、呼叫中心日志和聊天记录）无缝集成到一个统一的环境中，消除了孤岛并确保了一致性。
借助强大的引擎内分析，它可以直接在平台内处理大量的投诉数据，避免了数据移动的需求，并支持实时情感分析、聚类和摘要。通过将此数据链接到客户 360° 视图，Teradata 使洞察可操作，从而能够及时采取行动，如个性化的后续行动或问题解决，并生成可信的信号，从而推动整个企业做出更好的决策。
Teradata ClearScape Analytics 客户投诉分析器能够生成以下洞察：
- 自动分类： 使用 LLM 自动确定收到的通信是否为投诉。
- 情感分析： 自动评估每项投诉的语气，将其分类为负面、中性或正面。
- 聚类分析： 使用 LLM 生成的嵌入，对相似的投诉进行分组，基于它们的语义含义。
- 摘要生成： 使用高级 AI 生成冗长客户投诉的简洁版本，提取关键点，而不会丢失重要的上下文。
- 主题建模： 分析投诉文本，自动识别和分类潜在的主题或主题。
结语：利用大模型提升客户体验
客户投诉分析是提升客户体验的重要一环。Teradata ClearScape Analytics 客户投诉分析器利用 大模型（LLM）、企业向量存储 和强大的 数据集成 能力，帮助企业从海量投诉数据中提取洞见，实现高效的问题解决。通过自动分类、情感分析、聚类分析、摘要生成和主题建模等功能，企业可以更好地了解客户的需求和痛点，从而提升产品和服务质量，最终提升客户满意度和忠诚度。如果想了解更多关于 Teradata ClearScape Analytics 客户投诉分析器的信息，可以访问 ClearScape Analytics Experience 进行试用，体验其强大的功能。通过利用 大模型（LLM） 的力量，企业能够将客户投诉转化为改善客户体验和促进业务增长的机会。