01你的客服团队，现在卡在哪一步？
点一个症状，看这个场景怎么解。
满意度靠抽样
改进项不聚焦
投诉升级不及时
服务标准难沉淀
02看它怎么干活
下面是在 WorkBuddy 里跑一遍这个场景的完整过程。真实的问法，真实的口径，每条结论都挂出处。
🎬 实操录屏位 —— 把录制好的
demo.mp4 放到本目录即自动替换此占位
WorkBuddy · c14-csat-analysis
演示数据
03厂里的话，AI 听得懂
不用学指令，怎么问都行。下面是三组真实问法。
「最近客户满意度怎么样？」
输出 6 个指标卡：覆盖率 61.8%、回收率 90.7%、负面率 38.1%、平均 3.74 分、闭环率 80.0%、聚焦度 36.3%。
出处：服务工单 400 条 · 回访应答 243 条
出处：服务工单 400 条 · 回访应答 243 条
「客户主要在骂什么？」
问题标签 Top5：响应慢 13 条、进度不透明 11 条、物流延迟 9 条、配件缺货 8 条、处理不彻底 8 条。
出处：回访应答 · 问题标签体系 40 条
出处：回访应答 · 问题标签体系 40 条
「改进项谁没闭环？」
滞留 3 条，全部超期。IMP-010 待验收 47 天（时限 2 天）→ 升级至客服经理。
出处：改进项台账 · 工单 WO-20260107
出处：改进项台账 · 工单 WO-20260107
「有没有客户在投诉？」
高风险预警 14 条（辱骂/人身攻击）。按规则只提醒、不自动回复，建议人工优先处理。
出处：回访应答 · 情感极性负面且命中风险词
出处：回访应答 · 情感极性负面且命中风险词
04下载演示数据源
6 个标签页、1,348 行模拟数据，拿去自己跑一遍。
↓ 下载 c14_csat_analysis.xlsx（85 KB）
同时提供
gen_data.py 生成脚本，可改参数重新生成① 服务工单400 行
② 客户档案350 行
③ 回访任务299 行
④ 回访应答243 行
⑤ 改进项台账16 行
⑥ 问题标签体系40 行
⚠️ 全部为模拟演示数据，非任何真实客户数据。数据里刻意埋了各类边界样本：
高分差评 24 条、辱骂类 27 条、低置信 20 条、无效应答 4 条、超期未闭环 3 条——
保证每一条判定规则都有能触发它的示例。
口径写在哪
7 个指标的分子分母 →
双状态机 + 6 条规则 →
话术 / 常识 / 红线 →
完整 PRD →
metric-dictionary.md双状态机 + 6 条规则 →
rules.md话术 / 常识 / 红线 →
scenario-knowledge.md完整 PRD →
01-PRD/
05效果与验收口径
每个场景都写清楚结果和验收口径——不只看功能，看怎么验。
| 指标 | 演示实测 | 验收口径（怎么算） | 易错点 |
|---|---|---|---|
| 回访覆盖率 | 61.8% | 已归档回访 ÷ 周期内关闭工单 | 已失效的不算覆盖 |
| 问卷回收率 | 90.7% | 已应答 ÷ 已触达 | 触达失败要留在分母 |
| 负面率 | 38.1% | 评分≤3 或 情感负面且置信度够 | 是「或」不是「且」，只看评分会漏高分差评 |
| 平均满意度评分 | 3.74 | Σ评分 ÷ 有效评分条数 | 未回收不按 0 分计（沉默≠不满意） |
| 改进项闭环率 | 80.0% | 已闭环 ÷ 已确认（驳回不算） | 驳回的不进分母 |
| 改进项聚焦度 | 36.3% | Top3 改进项关联反馈 ÷ 负面反馈 | 同条反馈多标签要去重 |
⚠️ 口径修正说明：聚焦度原定目标 ≥70%，演示实测 36.3%。经分析是目标定高了——
真实业务中负面反馈天然长尾分散（Top5 标签为 13/11/9/8/8 条）。
已修正为：POC 期 ≥30%，≥70% 移入生产版目标（需先收敛标签体系 40→15 个以内）。
先把你的问题理清楚，
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