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反馈收集器 - 多渠道收集、分析和应用客户反馈，持续改进产品和服务
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
A/B 测试设计器 - 设计产品页面 A/B 测试，包括样本量计算、统计显著性分析和结果解读
高级客户细分 - RFM 分析、客户生命周期价值(CLV)计算、行为细分和个性化营销建议
高级财务分析器 - P&L报表、现金流预测、部门/产品线盈利分析、财务比率分析、预算vs实际对比、财务仪表板、合规报告
异常检测器 - 销售异常检测、流量异常、转化率异常、库存异常、原因分析、告警设置、自动通知
API 集成连接器 - 指导电商 API 集成，包括 Shopify API、ERP/CRM 集成和 Webhook 配置
归因分析器 - 多触点归因模型分析，归因价值分配，渠道贡献度分析，转化路径分析
| name | feedback-collector |
| description | 反馈收集器 - 多渠道收集、分析和应用客户反馈，持续改进产品和服务 |
| version | 1.0.0 |
| author | Shopilot |
| argument-hint | <feedback-type> [channel] |
| disable-model-invocation | false |
| user-invocable | true |
倾听客户声音，驱动持续改进
反馈收集器帮助商家系统化地收集、分析和应用客户反馈，从多个渠道获取洞察，指导产品改进和服务优化。
主动收集:
邮件调查:
- 购买后调查
- 服务后调查
- 定期满意度调查
- NPS调查
- 产品反馈征集
最佳实践:
- 发送时机: 购买后3-7天
- 邮件主题: 简洁明确
- 调查长度: < 5分钟
- 激励措施: 优惠券/积分
网站弹窗:
- 退出意图调查
- 页面满意度
- 功能使用反馈
- 问题快速反馈
最佳实践:
- 触发时机: 适当延迟
- 频次控制: 每用户1次/周
- 简短问题: 1-3个
- 易于关闭
应用内调查:
- 功能使用后
- 完成任务后
- 体验中断时
- 定期弹出
最佳实践:
- 上下文相关
- 简洁明了
- 不影响使用
- 可跳过
社交媒体:
- 话题标签监测
- 品牌提及追踪
- 互动内容分析
- 社群讨论观察
最佳实践:
- 实时监测
- 及时响应
- 积极互动
- 记录存档
被动收集:
客户评价:
- 产品评价
- 服务评价
- 平台评论
- 媒体评论
客服记录:
- 咨询问题
- 投诉建议
- 通话记录
- 聊天记录
社交提及:
- 直接@提及
- 品牌讨论
- 分享评论
- UGC内容
第三方平台:
- 评价网站
- 行业论坛
- 比价网站
- 新闻报道
时机选择:
关键触点:
- 注册后
- 首次购买后
- 重大互动后
- 服务完成后
- 问题解决后
频率控制:
- 避免过度打扰
- 间隔至少7天
- 不同触点轮流
- VIP客户特殊
个性化:
- 客户类型差异
- 购买行为差异
- 历史反馈差异
- 偏好渠道差异
NPS问题:
核心问题:
"您有多大可能向朋友或同事推荐我们的产品/服务?"
评分: 0-10分
分数分类:
推荐者 (9-10分):
- 忠诚客户
- 主动推荐
- 品牌大使
- 占比目标: > 50%
中立者 (7-8分):
- 满意但不热情
- 易被竞品吸引
- 需要提升忠诚
- 占比: 30-40%
贬损者 (0-6分):
- 不满意客户
- 可能负面传播
- 需要立即关注
- 占比目标: < 10%
NPS计算:
NPS = 推荐者% - 贬损者%
范围: -100 到 +100
优秀标准: > 50
推荐者:
- "您最喜欢我们的哪些方面?"
- "您会如何向朋友描述我们?"
- "什么让您愿意推荐我们?"
中立者:
- "我们可以做哪些改进让您更满意?"
- "还缺少什么让您成为推荐者?"
贬损者:
- "主要问题是什么?"
- "我们如何可以改进?"
- "什么让您失望?"
通用问题:
- "哪些功能最重要?"
- "还有什么建议?"
- "想对我们说什么?"
调查设计:
├─ 问题简洁明了
├─ 追问开放性
├─ 完成时间 < 2分钟
└─ 移动端友好
发送策略:
├─ 正确时机 (关键互动后)
├─ 合理频次 (每季度一次)
├─ 个性化内容
└─ 明确反馈价值
后续行动:
├─ 感谢所有反馈
├─ 贬损者24小时内联系
├─ 推荐者请求 testimonials
├─ 定期分享改进进展
└─ 闭环管理
产品层面:
功能满意度:
- 功能完整性
- 功能易用性
- 功能稳定性
- 功能价值
质量满意度:
- 产品质量
- 耐用性
- 可靠性
- 包装质量
设计满意度:
- 外观设计
- 用户体验
- 界面友好
- 创新性
服务层面:
购买体验:
- 网站易用性
- 支付便捷性
- 配送速度
- 包装质量
客服体验:
- 响应速度
- 专业程度
- 解决能力
- 服务态度
售后体验:
- 退换货便捷性
- 问题解决效率
- 保修服务
- 投诉处理
产品满意度调查:
1. 整体满意度 (1-5星)
2. 产品质量满意度 (1-5星)
3. 功能满意度 (1-5星)
4. 设计满意度 (1-5星)
5. 性价比满意度 (1-5星)
6. 最喜欢的功能 (开放)
7. 最需要改进的地方 (开放)
8. 其他建议 (开放)
9. 会推荐给朋友吗? (是/否/可能)
10. 会再次购买吗? (是/否/可能)
完成时间: 3分钟
激励: 9折优惠券
按类型:
产品反馈:
- 功能建议
- 质量问题
- 设计意见
- 新品需求
服务反馈:
- 客服评价
- 物流反馈
- 售后问题
- 投诉建议
价格反馈:
- 价格敏感度
- 促销反馈
- 价值感知
- 竞品对比
技术反馈:
- Bug报告
- 技术问题
- 兼容性问题
- 性能问题
按紧急度:
P0 - 紧急:
- 严重影响使用
- 安全问题
- 法律风险
- 大量投诉
P1 - 高优先级:
- 影响核心功能
- VIP客户问题
- 高频问题
- 负面舆情
P2 - 中优先级:
- 影响部分用户
- 非核心功能
- 改进建议
- 体验优化
P3 - 低优先级:
- 小问题
- 个别需求
- 长期优化
- 附加功能
按情绪:
正面:
- 表扬
- 感谢
- 建议
- 推荐
中立:
- 询问
- 建议
- 观察
- 体验
负面:
- 投诉
- 不满
- 批评
- 退货
产品标签:
#功能建议
#质量问题
#设计改进
#新品需求
#价格反馈
服务标签:
#客服
#物流
#售后
#退款
#投诉
技术标签:
#Bug
#技术问题
#兼容性
#性能
情绪标签:
#正面
#负面
#中立
#紧急
# 满意度计算
整体满意度 = (五星数×5 + 四星数×4 + 三星数×3 + 二星数×2 + 一星数×1) / 总评分数
# NPS计算
NPS = (推荐者% - 贬损者%) × 100
# 情绪分析
正面率 = 正面反馈数 / 总反馈数 × 100%
负面率 = 负面反馈数 / 总反馈数 × 100%
# 问题频次
问题频次 = 特定问题反馈数 / 总反馈数 × 100%
时间趋势:
├─ 日/周/月反馈量
├─ 满意度变化趋势
├─ NPS变化趋势
└─ 问题类型变化
细分分析:
├─ 客户群体差异
├─ 产品品类差异
├─ 地域差异
└─ 渠道差异
对比分析:
├─ 同比变化
├─ 环比变化
├─ 与竞品对比
└─ 与目标对比
关键词提取:
- 高频词汇统计
- 关键问题识别
- 正负词云生成
情感分析:
- 正面/负面/中性
- 情感强度评分
- 情感变化追踪
主题聚类:
- 相似反馈归类
- 主题热度排序
- 新兴主题识别
立即行动 (P0):
- 安全问题修复
- 大范围Bug修复
- 重大投诉处理
- 法律风险应对
行动:
1. 成立应急小组
2. 24小时内响应
3. 48小时内解决
4. 客户主动通知
快速行动 (P1):
- 高频问题修复
- VIP客户问题
- 核心功能改进
- 负面舆情处理
行动:
1. 列入开发计划
2. 1周内启动
3. 2周内完成
4. 客户定期更新
计划行动 (P2):
- 功能增强
- 体验优化
- 流程改进
- 一般问题修复
行动:
1. 纳入产品路线图
2. 按优先级排期
3. 定期回顾
4. 发布时通知
长期行动 (P3):
- 新功能开发
- 战略性改进
- 基础设施优化
- 创新探索
行动:
1. 长期规划
2. 资源准备
3. 逐步推进
4. 阶段评估
收集 → 分析 → 计划 → 执行 → 验证 → 通知
1. 收集反馈
2. 分析归类
3. 制定计划
4. 执行改进
5. 验证效果
6. 通知客户
7. 收集新反馈 (循环)
/review-manager - 评价管理/customer-service - 客户服务/churn-predictor - 流失预测/product-launch-planner - 产品发布/vip-customer-manager - VIP管理Listen, Learn, Improve! 💬
版本: 1.0.0 更新: 2026-04-12 作者: Shopilot Team