自动化处理退换货工单：多维表格+AI情绪分析，客服效率翻3倍

推荐语

客服团队如何通过技术提升处理退货工单的效率，实现工作流程的自动化和智能化。

核心内容：
1. 多维表格在自动化处理退货工单中的应用
2. AI情绪分析在识别客户留言紧急程度中的作用
3. 智能派单系统如何根据客诉类型匹配合适的客服人员

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

当客服工单变成定时炸弹

小C第8次刷新后台数据时，退货工单数跳到了317。这是她连续加班的第19天——这个30人的电商团队正在经历退货潮，日均300+工单让客服团队濒临崩溃。客户投诉升级、退款纠纷激增、客服情绪崩溃形成恶性循环。

“怎么办？感觉乱成一锅粥了，有没有什么系统能帮我们更好更有条理的管理这些退货工单？”

小C想起了一直在用的多维表格， 感觉可以用表格来低成本的搭建一个工单体系来让工作更有条理。

捋了捋思路，可以快速搭建几张表来提高工作效率：

1、退货工单表，自动抓取各平台的工单，呈现工单基础信息及紧急程度。

2、AI情绪分析表，自然语言处理扫描客户留言，根据情绪进行打分。从而判断处理优先级。

3、智能派单表，根据不同的客诉类型指派专长相匹配的客服来处理。

搭建退货工单多维表

我们先新建一个退货工单表，记录平台的退货单据信息，以及对应客户的情况（这里可以对接平台的接口，自动同步到多维表格里，比如用n8n或飞书集成平台等工作流都可以，在之前也有介绍过这类工具，这里不详细说明）

（类似这样一个表）

看着实时刷新的看板，小C突然问到："我收到一个紧急程度高的飞书提醒"

"系统识别出的钻石客户，历史订单金额超过XX的且复购过8次的李女士正在申请退货。" （在飞书自动化根据规则进行配置消息通知）

给每个工单装上情绪传感器

"最可怕的是突然爆发的客诉。"小C翻出工单记录。一条条的客诉也分不清轻重缓急。

可以试试用AI来识别客户的情绪，给情绪打个分，根据优先级来进行处理。

如下：

我们把客户留言自动抓取到多维表，然后利用DeepSeek字段来识别客户情绪

参考指令如下：

你是一个专业的客户情绪分析师，请按以下规则分析客户留言：

1.情绪强度评分：0-100分，分数越高情绪越激烈。参考标准：

• 0-20: 平静/中立 

• 21-50: 轻微不满

• 51-70: 愤怒 

• 71-90: 极度愤怒

• 91-100: 暴怒状态

  
  

2.评分依据：分析语气强度、用词攻击性、标点符号（如感叹号/重复符号）、威胁性内容。

3.输出格式：只返回整数数值，严格遵守此规则，不需输出其他无关内容。

然后AI就自动进行了评分和分类。这样我们就可以优先处理高紧急度的客诉。（设置飞书自动化的消息提醒）

我们再把客诉单和第一张的工单关联起来，就可以看到具体退货工单下有哪些留言了。

同时我们还可以更加细化的处理客户优先级，比如除了根据情绪，还可以加上根据客户的VIP程度的维度来处理。

另外，我们还可以客户的客诉类型去指派对应的客服来处理。

让合适的人解决对的事

经验不足的人去处理火山型的客诉，必然会有一定风险，所以合适的人就要去解决合适的事情。

我们可以把规则在一张表中配置好。

比如不同的客诉类型分配不同的客服人员。

然后在AI情绪表中根据规则自动引用到对应的客服。

对应的客服就会收到飞书消息提醒，来及时处理自己范围内的工单了。

如上所说，除了根据客诉类型，我们可以增加更多的维度，比如客户等级、客户性格等等。

这样我们就可以更加细化的来处理工单了。

一个月后

小C又在表格里迭代搭建了更多的内容，包括客户话术的弹药库、根据客户情绪用AI推荐应答策略、以及AI智能化推荐建议补偿方案....

慢慢的客服的工作也趋于稳定

• 高危工单响应速度提升300%

• 重复投诉率从37%降到12%

• 意外收获23个"黑转粉"客户

• ....

如果你也在经历同样的难点，建议也可以试试用多维表格+AI automation来处理日常的工作，把机器能做的事交给机器。毕竟在这个智能时代，最宝贵的不是工具本身，而是知道何时以及如何用好工具的人。