反馈一大堆，行动却卡壳？试试这套VoC闭环打法丨DIA案例说
前不久，汽车门网发布2025年上半年车企服务类投诉指数，数据显示整体投诉量大幅上升，达到75972.65，同比上涨97.16%。其中，某车企因未经客户允许向车机推送广告，投诉指数暴增588.67%，成为增长幅度最大的企业。此外，因增配降价等问题，其他几家车企也频频上榜。在消费者需求多样化和期望持续提升的背景下，如何迅速响应客户反馈并优化服务流程，已成为车企提升品牌价值和客户忠诚度的核心挑战。
相比之下，某领先的合资汽车集团在本次榜单中投诉指数相对平稳，未出现大幅波动。背后的关键在于其早已与DIA数皆智能展开合作，借助DIA在该领域多年的实践经验及其VoC客户之声系统，构建起一套从问题聚类识别到预警派单、再到闭环处理的机制，及时发现并解决高频与潜在问题。在行业投诉普遍上升的当下，这种前瞻性的管理能力也成为其稳住口碑、增强用户信任的重要支撑。
当前多数车企的客户声音采集机制仍以热线、工单、售后回访等结构化渠道为主，这些数据虽清晰规范，却覆盖范围有限、滞后严重。真正具备代表性、复杂度更高的用户表达，往往存在于社交媒体、垂直论坛、自媒体视频评论等非结构化的公域场景中。
与此同时，用户的表达方式越来越灵活、个性、多元化，真实使用场景、情绪态度、诉求重点往往混杂在一段语句中，传统依赖关键词匹配、规则抽取的VOC系统在识别准确性、归因深度、业务可用性方面都面临严峻挑战，关键词能检索出内容，却无法理解问题本质。
因此，对主机厂而言，挑战不仅仅在于听得见，更在于提得准和动得快。人工研判效率低下，数据标签体系不统一，责任链路无法贯通，导致问题识别与业务响应断层，很多看似听到了的反馈也无法直接作用于业务，难以支持决策层的精准治理与优化动作，最终只能停留在报告汇总和汇报展示层面，错失客户期望窗口。正因如此，车企亟需构建一套能够全面覆盖数据源、深度理解客户语义、智能归因问题本质的工具。
问题聚类
在DIA过去服务的客户经验中，问题聚类能力是构建用户声音理解体系的基础，也是实现从数据感知到业务响应的关键。VoC客户之声平台首先通过数据预处理机制对来自社媒、垂媒、工单、问卷等多元渠道的非结构化文本进行清洗与标准化转换，统一术语表达、拆分复杂语句、提取品牌车型等核心信息，为后续分析奠定结构基础。
在完成数据清洗与结构识别后，平台基于大模型技术对文本进行观点抽取，将用户反馈中的多重意图精准拆分，识别出产品状态、服务感受与情绪表达等关键内容。例如，从一条涉及车辆故障与服务不满的文本中，平台能够自动识别并提取“喇叭不响”“气囊报警”“服务态度不好”等多个独立观点，并结合语境判断其情绪倾向为负面，归属为典型投诉行为。这些观点作为用户声音的最小颗粒单元，构成后续标签匹配与聚类分析的核心对象。
每条观点随后会被映射到统一的三级属性标签体系。平台预置覆盖产品结构、服务场景、交付流程等维度的标签库，并通过关键词匹配结合语义识别技术完成标签指派。以“气囊报警”为例，系统会自动匹配至“安全性—被动安全性能—安全气囊”这一路径。当关键词缺失或表达模糊时，大模型将提供语义补全，实现标签兜底。
当观点与标签对应完成后，平台将进一步识别该观点是否指向具体的问题类型。针对产品类观点，系统会结合品牌车型与描述特征，判断其是否具有典型质量问题特征。例如“方向盘按键无反应”可判定为电气控制系统潜在故障，并标记为需介入调查的问题项。同时，系统也会对体验类与服务类问题进行差异化处理，为后续责任归属与行动制定提供前置判断。
随后，聚类模型便会对已结构化的观点数据进行语义归类，将不同用户以不同方式表达的同类问题进行整合。表述如“维修后问题依旧存在”“交车后故障频发”“修了三次还是没修好”，将被统一识别为“维修结果不满意”类问题，不仅显著提升了问题汇总效率，也为定量分析提供统一口径。DIA也会持续维护问题标签词典，通过业务复核与语义扩展，不断增强聚类质量的准确性与可解释性。
分析洞察
在问题聚类后，平台将结构化数据实时汇总至看板，并结合人工专题报告，形成多维度的问题洞察体系，为不同业务部门提供有针对性的任务列表，帮助各部门快速进行问题识别、趋势研判与策略优化。
例如对于产品部门而言，聚焦于功能、性能和品质，帮助识别和优化真实的使用障碍。运营部门则专注于品牌声量、舆情变化与营销效果，服务部门更多通过投诉文本、满意度数据与站点评价的交叉分析，关注体验和工单效率，定位具体环节问题。此外，围绕产品、服务与运营核心问题，平台还沉淀了多种通用分析视角，支持横向洞察和行业对标，帮助品牌通过用户语言强化真实卖点。
通过这些多维度能力，VOC平台不仅能高效识别问题，更成为驱动多部门协同、策略优化和用户洞察的核心数据底座，从而实现聆听-理解-行动-验证的链路闭环。
平台自上线以来，已经在多个数据指标上实现了飞跃式突破：整体负面率下降了9%，产品问题识别准确率高达94%，声音反馈处理时效缩短至1.7天，质量问题闭环率达到83%，重复问题提及率则减少了27%，展示了它在优化客户体验和提升服务效率方面的卓越表现。
更重要的是，VoC系统正在不断驱动业务创新。从服务端开始，DIA通过构建标签体系和分析看板帮助一线团队快速识别并解决问题；在产品端，DIA帮助全面监控质量问题，为研发团队提供及时的数据支持，确保问题早发现、早修正；投诉处理方面，则利用智能算法实时标记情绪异常，精准筛选紧急问题，提升客服响应速度；在品牌传播上，通过舆情分析和竞品洞察，帮助市场部精准调整传播策略。