客诉处理
提供客诉处理的可落地指南与SOP。在开展客诉处理相关工作时调用。
Install via CLI (Recommended)
clawhub install openclaw/skills/skills/clawkk/complaintWhat This Skill Does
客诉处理 (complaint-handling) 是一款专为企业客户服务团队打造的核心技能,旨在提供一套结构化、可落地的投诉解决流程。该技能将抽象的客户服务需求转化为标准化的运营 SOP,涵盖了从投诉受理、流程定义、数据监控到复盘优化的完整闭环。它不仅帮助团队在处理复杂投诉时维持服务标准,还通过内置的指标体系(主指标与守护指标)确保服务质量的可控性。该技能特别强调了个人信息保护与数据最小化,确保企业在解决客诉的过程中严格遵守中国本地法规与平台合规性要求。
Installation
在终端或 ClawHub 环境中运行以下命令即可安装:
clawhub install openclaw/skills/skills/clawkk/complaint
Use Cases
- 突发性客诉高峰处理:在促销活动或产品上线后,快速生成客诉分流 SOP,降低人工响应压力。
- 服务质量复盘:利用内置的复盘模板,对上周的热点投诉进行定量与定性分析,识别业务漏洞。
- 新人入职培训:作为新晋客服的参考资料,快速通过 Checklist 掌握处理投诉的基本原则与禁忌。
- 客诉数据报表看板搭建:一键生成客诉趋势监控报表结构,设定数据口径,实现可视化管理。
Example Prompts
- "请帮我针对本次促销活动中出现的物流延误投诉,编写一份紧急处理 SOP。"
- "我们需要对近一个月的退货投诉进行复盘,请提供一个复盘会议纪要结构模板。"
- "在处理客户隐私投诉时,有哪些具体的合规性检查项(Checklist)需要我严格执行?"
Tips & Limitations
- Tips: 在初次使用时,建议先配置“核心指标”体系,通过看板建立数据基准,这样能更客观地评估客诉处理的效率提升。对于重复性高的问题,请务必将其沉淀至“知识库更新”步骤,以实现自动化分流。
- Limitations: 本技能提供的是方法论与标准作业流程,并不直接接管业务系统的数据接口。实际执行时,需用户手动将对应的 CRM 或客服系统数据输入到技能的报表框架中。同时,涉及复杂法律问题的投诉,必须交由专业法务人员审核。
Metadata
Not sure this is the right skill?
Describe what you want to build — we'll match you to the best skill from 16,000+ options.
Find the right skillPaste this into your clawhub.json to enable this plugin.
{
"plugins": {
"official-clawkk-complaint": {
"enabled": true,
"auto_update": true
}
}
}Tags(AI)
Flags: data-collection
Related Skills
data-move
Deep data migration workflow—scope, mapping, validation, batching and ordering, dual-write and cutover, rollback, and reconciliation. Use when moving tenants, bulk backfills, or changing stores without losing trust in data correctness.
data-model
Deep data modeling workflow—grain, facts and dimensions, keys, slowly changing dimensions, normalization trade-offs, and analytics query patterns. Use when designing warehouse/analytics models or reviewing star/snowflake schemas.
guard
Deep AI safety guardrails workflow—policy definition, input/output filtering, monitoring, escalation, and false-positive handling. Use when reducing harmful outputs, misuse, or policy violations in LLM products.
prompts
Deep prompt engineering workflow—task spec, constraints, examples, evaluation sets, iteration protocol, regression testing, and safety alignment. Use when improving LLM outputs, shipping prompt changes, or building reusable prompt templates.
cost-opt
Cloud cost review: rightsizing, reservations, waste. Use when reducing infra spend.