当企业从“卖产品”转向“卖体验”，VOC已成为驱动服务优化、产品迭代甚至战略决策的关键。售后服务作为与客户连接最重要的触点，天然是VOC收集、转化的前沿阵地。

本期深度对话，我们特别邀请到拥有20年实战积淀的服务领域专家周宁，一起系统拆解VOC战略四大价值与落地闭环之道。

周宁，深耕客户服务领域20年+，曾服务于创维、方太、AO.史密斯、飞利浦、特斯拉、追觅科技等众多知名企业，主导多个重点项目且屡获成功。擅长服务营销和客户体验设计，能深入洞察市场需求，精准把握客户心理，并凭借专业知识和丰富经验，为合作企业提供优质、高效的服务方案。

以下为采访分享实录：

周宁：VOC确实是近几年逐渐被市场重视起来的关键工具。这一趋势与供需关系演变下的市场阶段转型密不可分。早期市场处于典型的增量阶段，本质是产品稀缺。消费者面临的核心问题是有没有，企业只需完成从无到有的供给即可成功。此时供需关系由企业主导，企业无需深度挖掘需求，只需为实物包装几个卖点，就能找到买家。

但如今市场已转向存量阶段，底层逻辑彻底改变。消费者不再缺产品，而是需要解决具体问题。竞争焦点从卖产品升级为卖需求，企业必须精准匹配消费者未被满足的痛点。而要实现这一点，首先需要回答：消费者的真实痛点在哪里？哪些场景让他们困扰？这些关键信息，正是VOC工具要解决的核心命题。

可以说，VOC的兴起本质上是市场倒逼的结果。当供需主导权从企业转移到消费者手中，企业必须通过系统化倾听客户声音，才能准确识别未被满足的需求，进而指导产品研发与解决方案设计。如果从战略视角来看，我认为VOC的核心价值主要体现在四个维度：

存量阶段的竞争要求企业必须先精准定位需求，再针对性生产，而要实现这一点，就必须通过VOC工具，系统性地收集来自不同渠道（比如线上评论、线下反馈、客服记录等）、不同客户群体（年龄/地域/消费层级差异）的多维度声音。这些声音能帮我们清晰定位市场的真实需求和用户的具体痛点，进而基于痛点反向设计产品，确保研发方向不偏离市场需求。

现在很多行业的产能其实都不缺，比如家电行业已进入红海，但为什么有的企业能经营的很好，有的却逐渐掉队？核心差距往往在于差异化能力。这里的差异化不是简单的功能堆料或价格战，更不是单一维度的比拼，而是通过解决方案的精准适配形成独特优势。

比如针对不同人群的需求差异，在产品设计上调整体积大小、使用频率适配性，甚至交互方式的简化，这些都属于解决方案级差异化。而要挖掘出这些差异点，必须依靠VOC去深度洞察消费者的隐性诉求，再把这些洞察转化成品牌定位、产品功能设计，最后通过运营能力落地到市场中。

当前市场迭代速度极快，产品迭代周期也越来越短。但速度快往往伴随风险上升：比如投入大量资源研发的产品，可能上市后发现市场已经饱和；或者自以为独特的差异化卖点，实际上竞品早已布局；又或者消费者在使用体验上的痛点已经转移，而我们还在沿用旧方案。

这时候，VOC的作用不仅是看自身和直接消费者的反馈，更要延伸到竞品分析、行业趋势观察。通过这些多维数据，我们能提前判断：产品的差异化优势是否正在被稀释？目标市场的容量是否接近天花板？消费者的核心痛点是否发生了偏移？这些预判能帮助企业提前调整产品迭代节奏，减少因市场误判导致的资源浪费和损失。

我认为未来行业的健康增长一定来自垂类市场，即不再追求大而全，而是聚焦特定人群的精准需求，通过技术创新提供高匹配度的产品，从而获得溢价空间和利润提升。现实中我们已经看到，很多专注垂类赛道的企业发展的很好，正是因为它们抓住了垂直人群的精准需求，再通过差异化的产品力支撑更高的议价能力，最终形成良性经营循环。

而VOC恰恰是支撑这种垂类战略的关键工具：它能帮我们识别垂直人群的隐性需求、验证产品的差异化价值、优化定价策略，最终推动业务从规模优先转向利润与质量并重的健康增长模式。

周宁：售后环节本身就是一个“抓手更精准、渠道更直接”的场景：用户在使用产品后，无论是满意还是吐槽，反馈都更聚焦、更真实，而且企业获取这些声音的渠道也相对多元，操作起来更便捷。所以大家会更倾向于从售后切入，把VOC作为洞察用户需求的重要来源。

但我们在实践过程中也发现，不同类型企业在抓取VOC时，实际面临的难易程度差异很大。比如互联网属性的企业，它们天生就具备数字化优势，抓取客户声音的手段非常丰富，效率也很高。相比之下，传统制造型企业虽然也有转型的意愿，但在VOC的实际抓取上却常常力不从心，核心问题就出在手段差异上。

传统意义上，我认为抓取客户之声，有几个维度：

比如通过400售后回访、满意度调研问卷、定向用户访谈等方式。这类方式的好处是门槛相对低。只要企业有客户留资信息，就能直接触达用户发起调研。但它的核心问题在于这类调研通常是命题式作文，如果设计的问题不够专业、缺乏穿透力，最终收集到的信息很容易流于模糊。

举个例子，当我们问用户“您是否愿意推荐我们的产品？”这本身是个很宽泛的问题。用户可能回答“愿意”或“不愿意”，但背后的原因可能千差万别：是因为品牌信任？产品功能过硬？渠道服务好？还是单纯因为产品稳定性强？如果调研问题没有进一步拆解到二级、三级，我们得到的样本信息就会很笼统，很难精准定位到真正的需求或痛点。

这类数据主要来自用户自然表达的场景，比如电商平台上的用户对话记录、客诉工单内容、CRM系统的工单标签、社交媒体的公开评论等。这类信息的优势非常明显，用户不是在回答企业的提问，而是在主动表达自己的真实情绪和使用体验，所以数据的真实性、参考价值通常更高。

但被动收集的难点在于信息处理：如何把这些海量的非结构化数据转化为可量化、可分析的标签？如果没有专业的团队提前定义好分类规则我们最终得到的可能只是一堆模糊的感受描述。比如有些企业收集了一堆反馈说“产品不够漂亮”，但这些都属于方向性描述。

如果没有前置的标签拆解，这些数据就无法转化为可落地的业务行动。这也是为什么我们看到，优秀的VOC报告能输出清晰的定量数据和具体改进建议，而有些企业即便收集了大量信息，最终也只能得出模糊的方向结论。

这类数据藏在用户与企业的交互细节里，比如工单系统中的服务时长、重复咨询记录、投诉节点分布、服务反馈时效，电商平台上的用户浏览时间、加购未支付次数、购买后退货率等。这些数据贯穿了用户的完整购买旅程，理论上能反映很多潜在问题。但它的挑战在于解读能力，这些数据本身是行为痕迹，要挖掘其背后的真实原因，需要专业的数据分析团队和工具支持。

比如一个用户经常晚上浏览商品、高频加购却始终不购买，可能是因为竞品平台价格更优，也可能是在对比多个品牌后犹豫，甚至可能是对促销政策不满意；

再比如用户购买后频繁退货，可能是产品与预期不符、使用体验不佳，或是友商推出了更有吸引力的替代品。这些问题的背后逻辑千差万别，只有通过专业分析才能定位到具体根因，进而指导业务优化。如果缺乏这样的分析能力，这些宝贵的隐性数据就只能躺在系统里，无法转化为实际价值。

周宁：坦白说，抓取信息本身并不难，工具和渠道足够的话，企业都能拿到基础数据。不管是站内用户反馈、站外舆情，还是主动调研、被动记录，只要有用户资料和渠道，抓取只是技术层面的操作，差异不大。但为什么同样的信息，不同企业最终产出的结果却天差地别？差距就在提炼这个环节。提炼不是工具能替代的，它需要企业下内功、深度思考。

在我看来，提炼主要得攻克三个核心动作：分类降噪、深度拆解、量化优先级。

比如用户的一句话里面既包含了物流问题，又包含了产品问题、使用问题，同时夹杂着情绪发泄。在这个过程中你如何去甄别出来，或者说把这些问题分类出来，这就是打标签。

但打标签不能盲目追求“细”，不能一开始就要求打到四级、五级甚至六七级标签，以为越细越好。实际上，标签需要动态调整：先打一轮标签后，观察输出结果是否清晰反映真实需求。如果发现某些标签模糊、不准，就回头修正，再打一轮。这个过程要和业务团队紧密拉通。我们打的标签，哪些是他们真正需要的？哪些还不够精准？通过反复调整，最终沉淀出一套能精准支撑业务的标签体系。简单来说，分类降噪的关键是先粗后细、动态修正，而不是追求一步到位。

很多时候，我们在拆解用户语料时，容易停留在表面。比如我之前服务过一家美妆企业，最初拆解用户反馈“皮肤干燥，所以买你们的产品”，结论是“用户需要保湿功能”。但这个结论太浅了，保湿几乎是所有美妆产品的标配功能，如果只看到这一步，企业根本找不到差异化优势。

后来我们进一步分析用户画像，发现两个关键细节：一是反馈的用户年龄偏大，老年人对保湿的需求远高于20多岁的年轻人；二是他们的购买集中在秋冬季节。这说明什么？企业需要在秋冬主推页面重点强化保湿卖点，而春夏可以弱化；针对老年客群，甚至可以设计更滋润的产品线。深度拆解的核心是跳出语料看场景，不能只看用户说了什么，还要结合年龄、时间、场景等关联因素，找到那些看似普通但影响决策的隐藏需求。

提炼不能只靠共鸣感强的典型案例，而要量化问题的真实影响。比如服务团队整理了1000条用户语料，其中可能有10个人强烈吐槽“产品安装太复杂”，案例特别生动，团队很容易把它当成核心问题去推动改进。但仔细统计会发现，这10条只占1%的比例，虽然情绪强烈，但对整体用户决策的影响有限。又或是有500人提到“产品不好安装”，频率很高，但仔细分析会发现这只是用户顺嘴提了一句，并非影响购买的核心障碍。

所以，提炼的最后一步是要给问题打权重：哪些是高频且影响购买决策的核心问题？哪些是低频但情绪强烈的个案？哪些是高频但程度轻微的吐槽？把这些优先级明确标注出来，最终形成的VOC报告或客户支持策略，才能真正精准、有用，帮企业把资源花在刀刃上。

周宁：首先得承认，VOC最开始看到的是问题而非机会。当服务部门把整理好的用户反馈递给其他部门时，对方的第一反应往往是：“你列了一堆我做得不好的地方。” 没有哪个部门愿意被公开指出弱点，所以推动VOC落地自然困难重重。那怎么破解？

我觉得得从三个维度入手，让VOC从“被排斥的问题清单”变成“跨部门共识的行动指南”，即看得见、读得懂、能共鸣。

要让VOC真正有影响力，必须呈现系统化、可视化的数据。比如通过BI看板实时展示用户流失率、退货率、静默下单占比等核心指标，关联到具体的业务动作，比如某次促销活动后退货量激增，或某个物流合作伙伴的延迟率导致投诉上升。

这些数据不带情绪，只呈现事实：用户因为哪个环节流失？哪个动作直接影响了体验？当其他部门看到这些，也会从心里抵触转变为主动参考这些数据优化动作。

VOC报告的底层数据和分析可能很复杂，但呈现手法要言简意赅，让非业务人员和跨部门人员都能直观看到结果。比如，明确指出做了哪些动作，对销售产生了增长或下滑的影响；哪些动作有效提升了用户体验或产品品质。关键是要把数字背后的故事讲清楚，让用户能感知的变化、让业务能关联的动作，都用直观的方式呈现，这样跨部门才能快速达成共识。

在我看来，达成共鸣这一目标挺有挑战性的，这需要我们持续发力、深耕细作。在表达观点的时候，得摒弃个人情绪，把消费者真正想要表达的诉求呈现出来。在呈现过程中，要把品类分类、深度拆解以及业务逻辑闭环这些内容有机融合起来，最终呈现出一个能让大家产生共鸣的结果，让大家觉得事情确实就是这样的。

要是仅仅指出产品下滑是因为质量不好，这种单一的观点肯定没法引起共鸣。真正的共鸣一定是系统性的，要从分类拆解等多维度入手，综合考量各种因素，最终让大家一看就明白，原来问题出在这儿，所有人都认可这个结论。只有所有人都认同，问题就不再是针对某个特定部门的，而是整个公司需要共同面对的。一旦上升到共同解决问题的层面，大家就能心往一处想、劲往一处使，形成强大的合力，问题也就更容易解决了。

周宁：过去很多企业做VOC，习惯性把它丢给售后部门去推动，但实际操作中就会发现，这条路特别难走：一方面，售后部门看到的问题往往比较局限，很难从全局视角分析用户反馈背后的深层原因；另一方面，在推动的过程中如果没有跨部门协调，推动的力量会很弱。

所以我的建议是成立一个VOC专项推进小组。小组成员可以包括服务、运营、产品、市场甚至高管，大家定期同步VOC洞察，共同讨论解决方案。由于VOC项目解决的问题维度较多，所以具体由哪个部门牵头，要视项目所解决的具体问题而定。

如果涉及战略问题，应当由公司战略部门或者核心管理部门的人员协同推进。如果VOC项目仅涉及业务端的问题，那么在业务端推进即可。通常可以交给客户体验部或者用研部门负责，但由于不同企业中客户体验部和用研部门的权重不同，所发挥的效能也存在差异。原则上，用研部门来做这件事可能更容易，也更为专业。但客户体验部或服务部门每天直接接触大量用户反馈，能快速发现高频问题、捕捉情绪痛点，为后续跨部门协作打下基础。

真正的闭环，是要解决用户的核心诉求，而不是单纯优化某个指标。比如当企业发现退货率很高时，如果只盯着把退货率从20%降到10%这个数字目标去设计闭环，往往就会跑偏。这时候大家可能想的是限制某些渠道的销售、提高退货门槛。看起来好像退货率真能降下来，但是用户的核心诉求并没有解决。

退货率高的根因可能是物流时效不稳定、价格波动大、产品说明书不清晰。那解决方案应该是优化物流合作方、管控各渠道价格、完善产品使用指引。当这些根因被解决，退货率自然会下降，同时还能提升用户满意度和复购率。

在实际工作中，我们常常会遇到这样的情况。为了达成既定目标而采取一系列行动后，发现数据表现看似改善了，但最终结果却不尽如人意。正确的做法是先通过VOC明确用户的核心痛点，然后和相关部门一起讨论制定。同时，VOC的数据是持续迭代的，所以指标不能一刀切，而要根据用户反馈的变化，和跨部门一起重新共识目标。

周宁：当前企业做VOC大多是被动的，过去增量市场靠资本快速铺货、渠道为王，增长简单直接；但存量时代这套打法失灵了，货卖不动了，企业开始通过VOC和市场洞察找机会。结合实践，我分享下四点建议：

很多企业，尤其是依赖经销商的企业，最大的痛点是多年来没积累客户留资和购买路径信息，用户数据全在渠道商手里，自己手里除了产品什么都没有。如今想做用户精细化运营时，却发现连基础的用户行为数据都缺失，连用户痛点都分析不了。无论To C还是To B，企业必须把用户留资和购买链路信息的收集提上日程。没有基础数据，VOC根本无从谈起。

VOC不是孤立工具，用户行为分散在全域多触点比如站内/站外平台、400客服系统、售后工单系统、经销商反馈等，只抓单一渠道会导致分析片面。企业要把用户全链路行为，从开始接触产品到售后，都记录下来，只有全域视角才能精准分析用户痛点。

VOC分析依赖标签设定，必须由专业团队来负责。以电商平台为例，大家通常会将年龄层划分为银发用户、年轻人、城镇青年等类别，这些标签在行业内基本已经形成了明确的定义。我们抓取数据并与行业数据进行对比时，能够轻松实现匹配，确认我们所观察到的人群与行业定义的人群是一致的。

在此基础上，进一步分析该行业人群的数量规模、发展动向以及消费习惯，就能很容易地制定出企业所需的应对策略。然而，如果我们在标签设定上不够专业，所定义的人群或标签与行业标准大相径庭，那么最终提炼出的VOC反馈信息将难以对应到特定人群，导致企业难以准确发现问题，进行有效应对。

企业做VOC的最终目的不是单纯解决问题，而是驱动业务的长期增长。在这个过程中，我建议企业不仅要向内看，同时也要向外看。既要解决眼前痛点，也要规划中期发展路径，更要布局长期战略方向。