背景​

“居住空间是⽣命重要的组成部分，更温暖、更舒适或愉悦，它关乎爱，也关乎尊严。科技正在改变⼈与环境的连接⽅式，所幸的是，我们正成为这个时代的参与者和贡献者。”​

这是欧瑞博 CEO Mark 说过的一句话。事实上，欧瑞博也做到了。​

诞生于 2011 年的欧瑞博，在短短十余年时间里，已经站在了全球科技美学的顶端，全屋智能产品与系统已服务全球 350 万家庭用户，被行业称为智能家居领域小巨人。​

欧瑞博之所以能在短时间内取得这样的成就，离不开对用户体验的重视和极致追求，“为全球用户创造极智美好的生活体验”不仅仅是一句宣言，更是从上至下贯彻始终的使命观。在欧瑞博，从技术、产品到设计、服务都必须以用户为价值导向，致力于理解、满足用户需求， 甚至超出用户期望。​

现在，欧瑞博更是将 VOC（用户声音）管理搬到了飞书项目上，不仅搭建出完整的用户声音管理流程和用户信息留存表单，而且通过飞书项目提供的开放能力玩出了新花样，将客服管理系统无缝集成至飞书项目中。这样，产研团队也能与原始用户声音“直接对话”，更好地为客户服务，更快地为客户解决问题，更懂用户想要什么。​

​飞书项目 VOC 管理全流程实践

用户声音受理识别，自动同步飞书项目

VOC 收集后，需要传达到公司内部的产品、研发、销售等各个部门，以便进行处理和跟进：​

• 产品部门需要了解客户的意见和建议，以改进产品的设计和功能，提供更好的用户体验；​
• 研发部门需要收集和分析 VOC 数据，以便根据客户的反馈进行技术调整和创新；​
• 销售部门可以根据客户的需求和意见，调整销售策略和市场定位，提供更符合客户期望的解决方案。​

面对 VOC 收集后的处理和传达，欧瑞博也面临一些挑战：VOC 管理的核心——客服系统坐席数量有限，无法让其他相关部门的同事使用该系统。这意味着欧瑞博需要寻找其他途径来传达数据。​ 欧瑞博优先考虑将投诉类型工单放在飞书项目中，并接入到客服系统中。这样一来，欧瑞博不仅解决了内部客户数据传达受阻的问题，还能够通过更加便捷的问题追踪方式，及时解决和改进问题，提高客户满意度。​ 通过飞书项目的 API 接口开放能力，欧瑞博将客服系统工单的操作（如：创建、变更）和信息（工单字段）实时同步到飞书项目，在飞书项目内创建投诉工单。并且通过飞书项目的自动化能力触发 webhook，把飞书项目工单上的用户声音处理进度/状态及时同步回到客服系统，确保两边系统的信息实时同步，在业务上形成闭环。​ ​

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用户声音分类聚合，指定部门跟进处理​

面对各种各样的用户声音，欧瑞博需要从多个维度对其进行分类，包括处理优先级、跟进处理部门、处理负责人和处理状态等。这种多维度分类的方法不仅能够帮助欧瑞博提高问题管理的效率和精确性，更好地组织和管理声音数据，还能够为客户提供更加个性化和优质的解决方案。​ 欧瑞博首先根据问题的紧急程度和影响范围确定处理优先级，并将问题分配给相应的部门和负责人。​ 借助飞书项目的字段映射，欧瑞博将客服系统的工单字段和飞书项目的工作项字段一一对应，让优先级、跟进部门、负责人等分类和标签自动生成；在这个基础上，再通过分组、排序、筛选生成符合条件的视图，方便快速切换不同维度的工单视图，帮助业务人员更好地进行用户声音的规划和分类。​ ​

​​ 欧瑞博又通过跟踪处理状态，实现对问题进展的实时监控，以便及时做出调整和反馈。​ 搭载飞书项目的自动化能力，机器人能够定时提醒或通知对应负责人：有哪些新生成的用户声音工单、有哪些待处理问题逾期了。值得一提的是，结合 Webhook，机器人还能将工作项的变更（状态、字段、评论）实时同步到客服系统。​ ​​​

用户声音多维监测，数据看板复盘优化​

用户声音数据具有多个维度，需要进行分部门、分产品、分业务、分地区的汇总分析，同时还需进行分发时效、解决时效和反馈失效的汇总分析等。​ 当用户声音在某个产品、地区或平台上重复累积出现时，从海量数据中手工找到相应的问题可能性较低，并且分析成本非常高昂，如果不能及时发现这些问题，可能会导致业务损失。​ 为了有效处理这种情况，欧瑞博借助先进的数据分析技术和工具，如人工智能和机器学习，以自动化和加速声音数据的处理和分析过程。在飞书项目上，欧瑞博分层级制定了全局看板，通过及早发现和解决问题，最大限度地减少潜在的业务损失，并提升客户满意度和业绩表现。​

一级看板：业务全局实时把控​

欧瑞博可以通过一级看板快速了解声音数据的整体情况及分析过程和结果，有助于更好地把握业务的大局，并且更有效地进行决策。（以下数据均为测试数据）​ ​

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二级看板：业务明细深度下钻​

欧瑞博可以通过二级看板更深入了解业务的明细情况，根据业务性质的不同定制多维度的度量看板，从而更好的了解业务的现状，及需要的支持。（以下数据均为测试数据）​ ​

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三级指标：团队表现量化露出​

欧瑞博可以通过三级看板更细致的发现各业务下的团队的表现和问题，并采取相应的措施来提高效率和质量。如：用户声音及时解决率，用户声音关闭率，用户声音解决时长等。（以下数据均为测试数据）​ ​