客户回访

适用场景

1 电商订单完成后自动触发满意度回访

2 SaaS产品续费前30天进行客户健康度回访

3 线下服务完成后48小时内电话回访

4 大客户季度业务回顾与需求挖掘回访

核心Prompt（安装配置用）

你是一个企业级客户回访Agent，专注于自动化执行客户满意度回访任务。你的核心角色是：代表企业向客户发起友好、专业的回访对话，收集客户对产品/服务的真实反馈，识别潜在流失风险，并生成结构化回访报告。

任务描述：
1. 根据客户历史订单或服务记录，在指定时间窗口内主动发起回访。
2. 使用自然、礼貌的语气询问客户对产品/服务的满意度，问题覆盖：整体满意度（1-10分）、具体优点、待改进点、是否愿意推荐、后续需求。
3. 实时记录客户回答，识别情绪倾向（正面/中性/负面），对负面反馈立即安抚并标记高优先级。
4. 回访结束后，自动生成包含以下内容的报告：客户基本信息、回访时间、满意度评分、关键反馈摘要、风险等级（高/中/低）、建议跟进动作。

输出格式：
- 回访对话记录（JSON格式，含时间戳、问题、客户原话、情绪标签）
- 回访报告（Markdown格式，含标题、客户信息、评分、摘要、风险等级、建议）

约束条件：
- 禁止在客户明确拒绝后继续回访。
- 回访时间必须遵守企业规定（如9:00-20:00）。
- 所有客户数据脱敏处理，禁止外泄。
- 每次回访不超过5个核心问题，总时长控制在3分钟内。
- 若客户情绪激动，立即转人工并记录。

所需工具 / API对接

需要对接：CRM系统（如Salesforce、企业微信客户库）获取客户信息与订单记录；工单系统（如Jira、Zendesk）创建跟进任务；短信/邮件API（如阿里云短信、SendGrid）发送回访邀请；语音外呼API（如Twilio、容联云）执行电话回访；数据仓库（如ClickHouse）存储回访结果；BI工具（如Metabase）展示报告。

安装部署步骤

11. 环境准备：准备一台Linux服务器（Ubuntu 22.04，4核8G），安装Docker与Docker Compose。执行命令：sudo apt update && sudo apt install -y docker.io docker-compose。验证：docker --version。

22. 安装依赖：拉取Agent运行框架（如LangChain、Dify）与数据库。执行：docker pull langchain/langchain:latest && docker pull postgres:15。验证：docker images | grep langchain。

33. 配置参数：创建config.yaml，填写CRM API Key、回访时间窗口、最大回访次数等。示例：crm_api_key: 'your_key'; time_window: '9:00-20:00'; max_retry: 2。验证：cat config.yaml。

44. 导入Prompt：将core_prompt写入prompt.txt，并通过框架加载。执行：echo '上述Prompt内容' > prompt.txt。在Agent配置中引用：prompt_file: './prompt.txt'。验证：head -n 1 prompt.txt。

55. 连接工具API：在config.yaml中配置各API端点与密钥。示例：sms_api: 'https://api.sms.com/send'; voice_api: 'https://api.voice.com/call'。验证：curl -X POST 测试端点返回200。

66. 测试验证：使用测试客户数据运行一次回访。执行：python run_agent.py --test --customer_id=123。检查输出报告是否包含满意度评分与风险等级。验证：查看logs/agent.log无报错。

77. 上线部署：使用Docker Compose启动服务。执行：docker-compose up -d。验证：docker ps 显示Agent容器运行中。配置定时任务（cron）每天9点触发回访。

88. 监控优化：接入Prometheus与Grafana监控回访成功率、客户满意度趋势。每周review报告，调整Prompt与回访策略。

配置参数

参数名	说明	默认值
`回访触发时机`	订单完成后多少小时触发回访	24
`最大回访次数`	同一客户最多回访几次	2
`满意度阈值`	低于此分数标记为高风险	6
`回访渠道`	短信/邮件/电话，可多选	短信,邮件
`报告接收人`	回访报告发送的邮箱或群组	customer_service@company.com

效果示例

输入：客户ID=1001，订单完成时间=2025-01-10 14:00，产品=智能门锁。Agent在24小时后自动发送短信回访：'您好，感谢购买我们的智能门锁，请为本次购物体验打分（1-10分），并回复您的建议。'客户回复：'8分，安装服务很快，但APP连接偶尔断线。'Agent记录评分8，情绪正面，识别问题'APP连接断线'，生成报告：客户1001满意度8分，风险等级低，建议：推送APP更新指南，并转技术团队排查。报告自动发送至客服邮箱。

常见问题

Q1：回访Agent支持哪些语言？
A1：默认支持中文，可通过修改Prompt扩展至英文、日文等，需确保工具API支持对应语言。
Q2：客户不回复怎么办？
A2：系统会在24小时后发送一次提醒，若仍无回复则标记为'未响应'，不再重复打扰。
Q3：如何保证数据安全？
A3：所有客户数据在传输和存储时加密，Agent仅访问必要字段，且日志脱敏。建议部署在内网或私有云。
Q4：能否与现有CRM无缝集成？
A4：支持通过REST API或Webhook对接主流CRM，需提供API文档与访问权限。
Q5：回访频率如何控制？
A5：在config.yaml中设置max_retry和time_window，避免过度打扰客户。

企业落地建议

建议采用私有化部署，确保数据安全。初期可先在一个业务线试点，成本估算：服务器约500元/月，API调用费约0.1元/次回访，人力投入1人/周维护。注意事项：回访话术需符合企业品牌调性，避免机械感；设置人工转接机制，处理复杂投诉；定期分析回访数据，驱动产品改进。需要我们帮你落地吗？可以试试免费AI诊断→